Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) десятилетиями наращивал вычислительную мощь, благодаря которой обычное оборудование кажется игрушкой. Долгое время мандат был ясен: это была крепость для науки. Университеты и исследовательские институты держали ключи. Им нужно было моделировать климатические модели, анализировать структуры белков или взламывать коды, на решение которых у кластера обычных ноутбуков ушел бы век. Бизнес наблюдал со стороны, в основном довольствуясь работой со своими электронными таблицами.
Эта динамика меняется. Быстро.
Компании осознают суровую правду: проблемы, с которыми они сталкиваются сегодня, слишком сложны для стандартных серверов. Объемы данных стремительно растут. Допустимая погрешность в производстве, финансах и логистике сокращается до нуля. HLRS больше не является закрытым клубом для университетов. Он становится важнейшей инфраструктурой для экономики.
Новый спрос на сырую мощность
Почему предприятия внезапно стучатся в двери штутгартского суперкомпьютерного центра? Речь уже не идет о показателях престижа. Речь идет о выживании.
Традиционная ИТ-инфраструктура упирается в стену, когда вы пытаетесь смоделировать реальный хаос. Вы можете симулировать столкновение автомобиля на обычном сервере. Но вы не можете смоделировать аэродинамическое сопротивление всего автопарка автономных транспортных средств, движущегося через ураган. Вы не можете оптимизировать глобальную цепочку поставок, которая нарушается из-за забастовки в порту на другом конце континента, в режиме реального времени.
«Unternehmen werden künftig wohl häufiger auf so massive Rechenkapazitäten angewiesen sein.»
Перевод: В будущем компании все чаще будут полагаться на столь мощные вычислительные ресурсы.
Это не тренд. Это структурный сдвиг. Разрыв между тем, что бизнесу нужно знать, и тем, что он может вычислить с помощью стандартных технологий, увеличивается с каждым годом. HLRS заполняет этот разрыв. Их системы не просто быстрее обрабатывают числа. Они обрабатывают их таким образом, который выявляет закономерности, невидимые для меньших машин.
От лабораторного стола до совета директоров
Переход от чистой академической среды к коммерческому применению происходит неуклюже. Так быть не должно, но это так. Исследители говорят на языке петабайт и эксафлопсов. Директора говорят на языке ROI (возврата инвестиций) и доли рынка. Эти языки плохо сочетаются друг с другом.
Но аппаратному обеспечению все равно на язык. Его заботит пропускная способность.
Когда производственная компания хочет протестировать новый дизайн двигателя, ей больше не нужно строить двенадцать физических прототипов. Ей нужен суперкомпьютер, способный запускать тысячи симуляций одновременно. Системы HLRS в Штутгарте справляются с такой нагрузкой. Они могут обработать данные, найти точки отказа и отправить результаты обратно, пока кофе в комнате отдыха еще не остыл.
Для бизнеса это означает скорость. Настоящую скорость. Не скорость «загрузки за 4 секунды» благодаря более быстрому Wi-Fi, а скорость «решения проблемы за час, которая раньше занимала месяц». Именно здесь лежат деньги.
Узкое место — не компьютер
Вы можете подумать, что единственный барьер здесь — это доступ. Как получить время работы на суперкомпьютере? Все не так просто. Архитектура суперкомпьютеров чужда большинству ИТ-отделов. Написание кода для системы уровня HLRS требует специализированных знаний. Вы не можете просто взять устаревшее программное обеспечение и ожидать, что оно заработает.
Это создает новый рынок. Консалтинговые фирмы, специализированные поставщики программного обеспечения и провайдеры гибридных облачных решений выходят на сцену, чтобы помочь компаниям перевести их бизнес
Проезд через сильный ливень, автомойку или глубокую лужу не должен приводить к затоплению салона автомобиля. Это кажется естественным и простым. Но сохранение салона абсолютно сухим — это не вопрос удачи. Это результат масштабных инженерных усилий.
Уплотнители дверей и окон требуют точного проектирования. Крылья днища и защиты моторного отсека должны быть правильно сформированы и надежно закреплены, чтобы не деформироваться и не ослабевать под давлением. Затем идет система кондиционирования воздуха, которой необходимы воздухозаборники. Эти отверстия должны быть спроектированы так, чтобы полностью отталкивать воду.
Porsche называет весь этот комплекс требований управлением водой в автомобиле.
Как симуляция заменяет натурные испытания
На протяжении десятилетий этот процесс опирался на физическую реальность. Вы строили автомобиль. Вы обрызгивали его водой. Вы проверяли, протекает ли он.
Моника Вирсе, возглавляющая направление «Методы и системная инженерия на основе моделей» в Porsche, говорит, что это изменилось лишь недавно. Сдвиг произошел благодаря подходящим симуляциям. Теперь инженеры могут решать задачи управления водой с помощью цифровых моделей. При этом реальные капли дождя не падают.
«Долгое время управление водой сильно зависело от натурных испытаний», — говорит Вирсе. «Это изменилось лишь в последние годы благодаря подходящим симуляциям».
Компьютерная модель является детальной копией реального автомобиля. Инженеры упрощают внутреннюю часть салона. Они исключают из модели сиденья. Но внешний вид? Он должен быть точным.
В симуляции цифровой автомобиль виртуально пропитывается водой. Он подвергается сильному дождю. Он проезжает через воду глубиной полметра. Он ускоряется, чтобы увидеть, как капли стекают по кузову к задней части. Это лишь один из аспектов водных вопросов, которые решают инженерные команды.
Логика погружения в ванну
Симуляция даже охватывает производственные этапы. Перед покраской кузова автомобилей проходят через огромные ванны с погружением.
Это звучит контринтуитивно. В реальной жизни вы хотите, чтобы дождевая вода не попадала внутрь. В ванне для окраски вы хотите, чтобы защитное покрытие попало всюду. В каждый угол. В каждую щель.
В то время как дождевая вода не должна проникать в автомобиль впоследствии, ситуация в ваннах для погружения является совершенно противоположной: само покрытие должно достигать самых последних уголков кузова.
Симуляция гидродинамики сложна. Математика громоздка. Вычисления интенсивны.
Собственные серверы Porsche не справляются с этим. Экономически это нецелесообразно. Было бы расточительно содержать такой огромный вычислительный потенциал внутри компании только для этих тестов.
Куда направляются данные
Так куда же направляются данные? Porsche из Штутгарта использует системы HLRS (Центр высокопроизводительных вычислений Штутгарта).
Это не новые отношения. Porsche использует HLRS для симуляций с середины 1990-х годов. Они входят в число первых компаний, которые передали эти тяжелые вычисления на аутсорсинг.
Теперь промышленные пользователи составляют около десяти процентов нагрузки на компьютеры HLRS. Тенденция очевидна. В 2017 году там проводили симуляции 25 компаний. К 2021 году это число выросло до 61.
Дождь продолжает идти в цифровом мире. Автомобили остаются сухими. Инженеры продолжают проводить расчеты.
Стоимость стали против кремния
Эта сделка — не только победа для автопроизводителей. Центр высокопроизводительных вычислений Штутгарта (HLRS) тоже получает выгоду. Это позволяет ему поддерживать квалификацию на высоком уровне и учиться применять суперкомпьютерные мощности для решения реальных инженерных проблем.
Автомобильная индустрия является крупнейшим потребителем этой вычислительной мощности. Вспомните прототипирование. Чтобы понять, работает ли конструкция, нужен физический автомобиль. Но создание такого автомобиля — процесс медленный и дорогой. Прототип можно построить только тогда, когда уже полностью определены все компоненты. Если упущена какая-то деталь? Приходится начинать заново. Это сжигает деньги и время.
Моника Вирсе из Porsche формулирует это просто. Стратегия ясна: создавать как можно меньше физических прототипов.
«У нас есть стратегическая директива разрабатывать автомобили с использованием минимального количества физических прототипов».
Возьмем Taycan. Первая полностью электрическая модель. До того, как был вырублен хотя бы один лист стали, он уже совершил множество виртуальных кругов по трассе Нюрбургринг-Нордшляйфе. Это позволило инженерам проверить систему охлаждения высоковольтной батареи и электродвигателей задолго до появления реального автомобиля. Они могли увидеть, выдержит ли система экстремальные нагрузки. Симуляция находит оптимальное решение даже тогда, когда требования противоречат друг другу.
Аэродинамика, шум и краш-тесты
Обычные корпоративные серверы справляются с простыми задачами. Но для некоторых работ нужен суперкомпьютер. Машины HLRS. Они занимаются моделированием систем охлаждения. Аэродинамикой. Аэроакустикой. И краш-тестами.
Аэродинамика влияет на расход топлива. Она определяет управляемость. Она задает уровень комфорта. Аэроакустика? Это шум внутри салона при опущенном окне или открытом люке на крыше. Виртуальные краш-тесты значительно дешевле, чем разрушение реальных автомобилей.
Точность изменила правила игры. Вирсе отмечает, что виртуальные тесты теперь достигают миллиметрового разрешения. Инженеры могут увидеть, разойдется ли клеевой шов. Они могут проверить, выдержит ли сварная точка.
Для этого нужна виртуальная модель. Но суперкомпьютер работает не так, как ваш ноутбук. Персональный компьютер выполняет инструкции последовательно. Суперкомпьютер работает в режиме высокой степени параллелизма. Он разбивает огромные задачи на более мелкие части и решает их все одновременно.
Вспомните о «железе». Смартфон или ПК имеют низкое количество процессорных ядер — от единиц до десятков. Суперкомпьютеры HLRS имеют сотни тысяч ядер. Они созданы для параллельной обработки данных.
Разбор гиганта
Эта разница в аппаратном обеспечении меняет подход инженеров к созданию моделей. Виртуальный автомобиль должен быть разрезан на логичные секции. Эти секции должны обмениваться физически значимыми данными. Температурой. Силами. Деформацией. Свойствами вибрации.
Модель разбивается на части так, чтобы расчеты выполнялись эффективно в параллельном режиме.
Внешняя оболочка состоит из миллионов двумерных поверхностей. Они охватывают трехмерную форму автомобиля. Речь идет о числах, многократно превышающих десять миллионов граней. Модель также учитывает данные о материалах. Плотность. Предел прочности. Экспериментально определенные значения. Например, как вибрирует конкретный компонент.
Это колоссальные усилия. Но результат — автомобиль, который работает еще до своего физического появления. Автомобиль, разработка которого обходится дешевле. И который безопаснее. Вопрос остается открытым: насколько еще мы можем усложнить задачи, прежде чем сама физика станет узким местом?
Скрытая стоимость виртуальной воды
Чтобы суперкомпьютер выдавал ответы быстрее, чем традиционные системы, недостаточно просто направить на решение задачи больше вычислительных мощностей. Требуются алгоритмы параллельных вычислений, идеально адаптированные под конкретное оборудование. Если код не адаптирован под эту парадигму, массивная параллельная инфраструктура просто простаивает.
После завершения подготовительных работ запуск самого моделирования становится рутинным процессом. Инженеру Porsche не нужно лететь в HLRS в Штутгарте. Достаточно одного клика с любой рабочей станции разработчика, чтобы запустить задачу. Результаты возвращаются автоматически.
«Мы никогда не называли это так, но с точки зрения IT, это облачные вычисления», — объясняет Вирзе. «Прямая, безопасная, автоматизированная передача данных».
Пять секунд дождя, два дня вычислений
Математика, лежащая в основе симуляций управления водой в Porsche, демонстрирует масштаб высокопроизводительных вычислений. Для моделирования сильного дождя по всему кузову автомобиля система использовала 256 ядер CPU. В виртуальном мире дождь шел всего пять секунд. Реальное время вычислений составило 53 часа.
Проезд через лужу глубиной 15 сантиметров со скоростью 30 км/ч занял две виртуальные секунды. Для этого потребовалась работа 512 ядер в течение 105 часов без перерыва.
Эти цифры впечатляют. Большинство компаний колеблются.
Генеральный директор HLRS Бастриан Коллер знает эти колебания. Пользователи впервые сталкиваются с опасениями по поводу стоимости. Их беспокоит безопасность данных. Их беспокоит качество поддержки.
Решение заключается не в продающих презентациях, а в инженерных обсуждениях.
Никаких минимальных объемов, никаких контрактов
Цель первоначальной консультации — не подписание контракта, а оценка масштаба задачи. Инженерам необходимо понять, можно ли вообще распараллелить существующие алгоритмы моделирования для суперкомпьютеров.
Нет минимальных квот использования. Вы не платите за зарезервированную мощность.
«Выставляется счет только за фактически использованные ресурсы», — говорит Коллер.
Эта модель снижает порог входа. Компании могут испытать возможности системы, не прибегая к масштабной перестройке инфраструктуры. Риск смещается от фиксированных накладных расходов к переменным затратам на вычисления.
Стоит ли того? Для сложных задач гидродинамики — да. Для всего остального? Скорее нет. Прирост эффективности не масштабируется линейно. Для него требуются специфические, ресурсоемкие задачи.
Преодоление барьеров для МСП в области высокопроизводительных вычислений
Снижение порога входа в сферу высокопроизводительных вычислений (HPC) предназначено не только для технологических гигантов. Университет Штутгарта, в котором расположен HLRS, в 2010 году объединил усилия с Карлсруэским институтом (KIT) для запуска SICOS BW. Эта структура активно снижает начальные барьеры для малых и средних предприятий (МСП). Они не просто выступают на отраслевых мероприятиях, но и предоставляют конкретные бизнес-консультации по программам финансирования и помогают компаниям находить необходимых партнеров.
Возьмем проект, финансируемый ЕС, «FF4EuroHPC», который завершился летом 2023 года. HLRS координировал эту трехлетнюю работу, в которой участвовали несколько европейских суперкомпьютерных центров.
«В рамках этого проекта МСП могли подать заявку на финансирование для проведения однолетнего бизнес-эксперимента… по сути, это была возможность „попробовать на вкус“ данную тему.»
Такой подход позволяет компаниям осторожно войти в тему без значительных первоначальных рисков. Помимо консультационных функций, HLRS проводит Supercomputing Academy для профессиональной переподготовки на частичной занятости. Также функционируют специализированные Solution Centers для конкретных отраслей: автомобильной, креативных индустрий и, в настоящее время, медицинской техники.
Связывание участников отрасли
Эти центры объединяют пользователей, исследователей и поставщиков программного обеспечения. Логика проста. Все компании в определенном секторе сталкиваются со схожими вычислительными задачами.
Automotive Solution Center работает с 2010 года. Он фокусируется на пяти ключевых областях:
— Привод транспортных средств
— Конструкция транспортных средств
— Физика транспортных средств
— Автоматизация и подключенность
— Численные методы и цифровизация
Сеть тесно связана. Почти 50 членов входят в состав этого центра, включая таких тяжеловесов, как Audi, BMW и Porsche. Эта близость уже породила пре-конкурентные сотрудничества в рамках совместных проектов.
Реальные примеры использования
Список отраслей, использующих системы HLRS, быстро расширяется. Рассмотрим специалиста в области аэрокосмической техники и приводных технологий, производящего вентиляторы для систем климат-контроля. Их внутренняя вычислительная мощность достигла предела. Симуляции требовали такого высокого пространственного разрешения, что только выявление колебаний давления и турбулентности позволяло предсказать уровни шума, слышимые человеческим ухом. Ресурсы HLRS решили эту задачу.
Инженерная фирма, специализирующаяся на пожарной безопасности, также использовала вычислительные мощности Штутгарта. Проектирование для особых структур, таких как торговые центры, часто вступает в конфликт со строительными нормами. Чтобы обойти жесткие регуляторные требования, они использовали альтернативные оценки безопасности посредством пожарных симуляций. Это требует расчета каждой секунды пожарного события с помощью крошечных временных интервалов. То, что заняло бы у их внутренних систем недели, на сетевых ресурсах HLRS заняло меньше времени.
Производитель лифтов TK Elevator использовал ту же инфраструктуру для нового концепта лифта. Они смоделировали ключевые функции для анализа шума и вибраций при движении. Команда HLRS даже обеспечила визуализацию процесса проектирования лифта в виртуальной реальности.
За пределами традиционных симуляций
Директор HLRS по управлению Коллер предсказывает, что в ближайшее время многие компании будут больше полагаться на суперкомпьютеры. Определение высокопроизводительных вычислений меняется.
«Долгое время HPC сводилось к симуляциям. Но это меняется.»
Сегодня Big Data анализ и алгоритмы ИИ создают интенсивные вычислительные нагрузки. Суперкомпьютеры здесь также необходимы. HLRS уже модернизировал свои системы для обработки этих специфических рабочих нагрузок. Этот технический сдвиг поддерживает компании, которые в настоящее время исследуют области науки о данных и искусственного интеллекта.
Эта статья является частью специального издания, подготовленного в сотрудничестве с Центром высокопроизводительных вычислений Штутгарта (HLRS). Здесь вы можете скачать полное издание Wissenschaft extra.
