Вісник НАН України. 2018. № 3. С.39-48
https://doi.org/10.15407/visn2018.03.039
СЕРГІЄНКО Іван Васильович —
академік НАН України, доктор фізико-математичних наук, професор, директор Інституту кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
МАТЕМАТИЧНЕ ТА ПРОГРАМНЕ МОДЕЛЮВАННЯ СКЛАДНИХ СИСТЕМ З ВИКОРИСТАННЯМ СУПЕРКОМП’ЮТЕРНИХ ТЕХНОЛОГІЙ
Ефективність застосування суперкомп’ютерних технологій розглянуто з точки зору реалізації основних парадигм математичного моделювання: високопродуктивні обчислення, комп’ютерна математика і програмне забезпечення. Ефективна реалізація цих чинників дозволяє істотно перерозподілити роботи з постановки і розв'язування задач між користувачем і комп'ютером порівняно з традиційними технологіями, автоматизувати процес дослідження та розв’язання задач, забезпечити достовірність комп’ютерних розв’язків та істотне скорочення часу математичного моделювання.
Ключові слова: суперкомп’ютерні технології, високопродуктивні обчислення, персональний суперкомп’ютер.
У сучасному світі неможливо створювати нову конкурентоспроможну продукцію без застосування передових інформаційних технологій. Стало очевидним, що математичне моделювання дає можливість на порядок (а інколи і більше) підвищити ефективність розв’язання різноманітних задач — у сфері науки, техніки, економіки, промисловості, державного управління, безпекової політики держави тощо. Створення новітніх інформаційних технологій визначає рівень науково-технічного розвитку держави. Вони дозволяють розширити горизонти пізнання світу, вивчати нові процеси, об’єкти та явища. З іншого боку, використання методів математичного моделювання, комп’ютерних технологій приводить до великорозмірних надскладних обчислювальних задач. Для прикладу, при математичному моделюванні міцнісних характеристик літака в цілому виникає необхідність у розв’язуванні системи лінійних алгебраїчних рівнянь, порядок якої становить близько 30 млн. Постає проблема подолання трансобчислювальної складності. У цьому випадку високопродуктивні обчислення і суперкомп’ютерні технології на основі паралельних обчислень є одним з основних (а інколи і єдиним) інструментів математичного моделювання у наукових та інженерних дослідженнях.
В Україні створено інфраструктуру для математичного моделювання на основі високопродуктивних обчислень на базі ресурсних центрів, основу яких становить суперкомп’ютер Інституту кібернетики ім. В.М. Глушкова — СКІТ. Завдяки зусиллям Інституту теоретичної фізики ім. М.М. Боголюбова такі центри було об’єднано у грід-мережу — Український національний грід, що забезпечує широкому колу академічних інститутів та інших організацій доступ до необхідного обчислювального ресурсу для математичного моделювання процесів і явищ у різних галузях науки та інженерії. Доступ до суперресурсу, причому без прив’язки до його географічного місцезнаходження, забезпечується також за допомогою хмарних технологій.
А все починалося наприкінці 70-х — на початку 80-х років минулого сторіччя, коли на основі ідеї академіка В.М. Глушкова розпочалася робота зі створення нової архітектури багатопроцесорних суперкомп’ютерів. Ідею розроблення макроконвеєрної обчислювальної системи було реалізовано під керівництвом академіка В.С. Михалевича вже після смерті В.М. Глушкова [1]. Було створено промислові зразки макроконвеєрного обчислювального комплексу (МОК) ЄС-1766 — першої багатопроцесорної обчислювальної системи з розподіленою пам’яттю і високою ефективністю розпаралелювання процесів розв’язування задач. При цьому макроконвеєрна організація обчислень дозволила отримати майже лінійне зростання продуктивності комп’ютера зі збільшенням кількості процесорів.
На МОК було розв’язано ряд прикладних задач великої складності, а саме: задачі дослідження на міцність літака в цілому, розглянуті в інтересах ЦАГІ ім. проф. М.Є. Жуковського, чисельного моделювання ядерного вибуху за допомогою програми Всесоюзного науково-дослідного інституту експериментальної фізики, дослідження взаємодії атмосфери та океану за програмою відділу обчислювальної математики АН СРСР. Результати їх розв’язування показали високу ефективність МОК і добру корельованість даних чисельних та натурних експериментів.