슈퍼컴퓨터의 성장 기원

슈퍼컴퓨터의 성장 기원

1980년대 후반 이후 벡터형 슈퍼컴퓨터에서 볼 수 있었던 병렬화 이외의 기술적 발전 등에 대해 설명합니다. CMOS화입니다. 1960년대 말 계산기로 시작해 1980년대 크게 발전한 PC 등에서는 CMOS 논리가 주력인 소자였지만 슈퍼컴퓨터나 메인프레임에서는 성능면에서 ECL이 계속 주력 자리에 있었습니다. 그러나 미세화에 유리한 것과 거대한 시장의 존재로 CMOS 기술은 급격히 발전하고, 특히 미세화에 의해 고속화된다는 특성 때문에 그러한 하이엔드 레인지에서도 1990년대에는 ECL로부터의 교체가 진행되었습니다. 슈퍼컴퓨터에서 예를 들어 SX 시리즈는 SX-4에서 1994년에 CMOS화 되었습니다. CMOS화에서는 그 자체에 의한 발열의 저하와 집적회로의 집적도 향상에 의해 케이스에 여유가 생기고 열조건도 완화되어 SX-4에서는 동시에 액냉에서 공냉으로의 이행도 이루어진 결과, 코스트 저감이라는 이익도 있었습니다. 기타 소자 기술입니다. CDC와 허니웰에 의한 ETA 시스템즈에서는 Cyber-205 시리즈 아키텍처에 액체 질소 냉각 CMOS를 이용한 슈퍼컴퓨터가 발표되었지만 기술 지원 측면이나 세일즈 실패 등으로 단기간에 종료되었습니다. 또 고속성이 기대됐던 갈륨비소 반도체 소자는 수치 풍동이 성공 사례이지만 실용화된 것으로는 이 시스템이 유일한 것으로 보입니다(컨벡스 컴퓨터에 도전 사례가 있는 것 같습니다). 조셉슨 컴퓨터 등도 기대되었지만 널리 알려진 실용적인 예는 아닙니다. 초전도 소자에 관해서는 양자 디바이스로서 2010년경부터 화제가 되고 있는 D-Wave가 그러한 소자를 이용하고 있다고 발표되고 있습니다. 벡터형 이외의 발전입니다. 앞 절에서 기술한 파이프라인 벡터형 슈퍼컴퓨터의 발전과 병렬하여 ILIAC 시리즈에 시작하는 SIMD형 병렬계산(광의에는 벡터형에 포함되기도 합니다)이나 스칼라형 프로세서의 초병렬화에 의한 슈퍼컴퓨팅의 발전이 있어 2015년 현재는 NEC의 SX 시리즈만이 벡터형으로 되어 있습니다. 일본에서는 1970년대에 연구에서 시작된 PACS 시리즈가 전도의 하나입니다. 이 시리즈는 이후 CP-PACS가 1996년 가을 TOP500에서 세계 1위를 달성했습니다. 또한 CP-PACS에서는 PVP-SW(Pseudo Vector Processor based on Slide Window)라는 의사 벡터 방식에 의해 스칼라형 프로세서에서의 벡터 계산 성능을 올리는 방식도 개발되었습니다. 전용 계산기입니다 자세한 것에 대해서는, 전용 계산기를 참조해 주세요. (존재 자체는 예로부터 있었던 것입니다만) 1990년대 전후부터 전용 계산기의 개발도 활발해졌습니다. 일본에서는 FX나 GRAPE가 알려져 있습니다. 마이크로프로세서의 고성능화입니다. 1970년 전후에 계산기용 4비트 프로세서나 임베디드용으로 시작된 마이크로프로세서이지만, 큰 수요를 배경으로 한 거액의 설비투자에 의해 21세기에는 가성비로 보면 거의 압도적인 존재가 되었습니다. 1980년대에 확대된 워크스테이션이라는 상품 장르도 21세기에는 거의 PC의 고성능 모델을 대체했고 슈퍼 PC도 대부분 PC용 프로세서의 하이엔드 모델로 만들어지게 되었습니다. 마이크로프로세서의 SIMD 확장입니다. 자세한 내용은 SIMD를 참조합니다. 개념적으로는 이전부터 있습니다만, PC에서의 멀티미디어 콘텐츠나 게임용을 목적으로 MMX(인텔은 줄임말은 아니라고 하고 있습니다만, 오로지 Multi Media Xtensions라고 해석되고 있다)로서 퍼진 마이크로프로세서의 SIMD형 확장(명령)은, 다음 절의 GPU가 CPU와는 소결합의 대규모 계산 프로세서인데 반해, CPU와 밀결합의 연산기·연산 명령으로서 편리하게 사용되고 있습니다. 슈퍼컴퓨팅의 일반화입니다. 1990년대 후반에는 슈퍼컴퓨팅이라고 부를 수 있을 정도의 계산력이 이제는 누구의 손에도 닿기 시작했습니다. PC 저가화와 고성능화, 리눅스를 비롯한 자유롭게 개조할 수 있는 고기능 플랫폼을 통해 비울프형 고성능 계산기를 개발하는 등 쉽게 가능해졌습니다. 특히 구미나 일본에서는 컨소시엄 형식의 개발 그룹이 생겨나 표준화를 위한 논의가 이루어진 시기이기도 합니다.  또, 슈퍼 컴퓨터의 계산 능력을 인터넷을 통해서 간편하게 이용할 수 있는 것을 목표로 한 그리드 컴퓨팅도 발달하고 있습니다. 탈벡터입니다. 시모어 클레이는 초병렬 스칼라이기 때문에 제가 살아있는 동안 그들이 보편적인 성공을 거두기 어렵다고 생각한다고 말했지만 갑작스러운 자동차 사고(1996년 10월)로 인해 그것이 진실이 되고 말았습니다. 또 일본에서 FACOM230-75 APU로서 관여해 NS시스템·지구 시뮬레이터와 세계 제일의 벡터 계산기 계획을 견인한 미요시호가 2001년에 사망했습니다. 일본의 메이커는 병렬 벡터 기는 히타치가 HITAS-3800(1992년)을 마지막으로 후지쯔가 VPP 시리즈의 VPP5000(1999년)을 마지막으로 각각 SR 시리즈(SR20012001~1996년, 다만 SR 시리즈는 CP-PACS에서 개발된 유사 벡터 기능으로 기존 벡터기의 프로그램을 고속 실행하는 기능을 가지고 있습니다) AP 시리즈(AP1000~1992년) 및 PRIMEPOWER2500~2002년 500 화기)를 병렬화합니다. 그다음은 벡터로 좁히고 있습니다). 또 Cray사에서는 2003년의 Cray X1(en:Cray X1) 내지 그 갱신인 Cray X1E(2005년)가 마지막 벡터기가 되었습니다. 컴퓨터입니다. 이상과 같이 벡터형에서 초병렬 스칼라형으로의 이행이 진행되어 SX(와 Cray의 일부 모델)만이 벡터기가 되었습니다만, 2002년에 운용을 개시한 지구 시뮬레이터는, 그 높은 성능과 그에 수반하는 뛰어난 성능 대 가격비, 게다가 시대에 뒤떨어진 벡터 기인 것도 아울러 ASCI 프로젝트에 충격을 주어 스푸트닉 쇼크에 빗대어 컴퓨터라고도 불렸습니다. 이것에 의해, 만연히 범용품의 하이엔드의 부품을 모아 슈퍼 컴퓨팅용으로서는 역부족의 범용 네트워크에 연결한다고 하는 설계가 대폭 재검토되게 되었습니다. 제로 년대 중반 이후네요. 200X 연령대 중반 이후의 토픽을 들겠습니다. 액냉 회귀입니다. 일반적으로 액냉의 단점과 장점은 다음과 같습니다. 단점 : 부품 점수 증가 등으로 인한 고비용, 최악의 경우 누출 문제 등이 있는 고위험입니다. 이점: 집중적으로 발생하는 열을 열전도율이 높은 액체에 고속으로 흡입하여 유체이동에 더 빠르고 강제적으로 이동시키고 라디에이터와 같은 대형 기기에 의해 완만하게 효율적으로 외부로 열을 버리는 사이클 때문에 열설계에 여유를 가질 수 있습니다. 21세기에 들어와서는 밀폐된 히트파이프 등의 형태로는 PC에서도 널리 병용되고 있습니다만, 머무르지 않는 집적도의 향상과 데너드 법칙의 한계(무어 법칙의 한계)에 의한 전력성능 개선의 한계에 의한 발열밀도의 과대로부터 배관을 포함한 냉각시스템으로서의 액냉도 이용되게 되었습니다. 쿄 컴퓨터(후지쯔)나 지구 시뮬레이터의 3대째 시스템(니혼전기), SR16000(모델 M1, 히타치)등이 그 예입니다. 게다가 주변 회로의 냉각에 대해서도 액사비 선택이 되어, 과거의 Cray-2와 같은 플로리나트 액침의 리바이벌 외에 TSUBAME KFC의 오일 절임(PAO)등의 재료에 대해서도 새로운 검토가 진행되고 있습니다. 효율성 측면에서 증발 냉각 채택도 검토되고 있으며, 신재료로는 Novec이 있습니다. 플로리나트도 Novec도 품번에 따라 끓는점은 여러 가지 준비되어 있지만 Novec7000은 끓는점이 섭씨 34도입니다. 한편 증발 냉각은 밀폐를 필요로 하는 등 취급이 귀찮은 난점이 있으므로, ZettaScaler에서는 플로리나트에서도 특히 끓는점이 높은(섭씨 174도) FC-43을 채용해 취급 용이성을 향상했습니다. 한층 더 의욕적인 시도로서는, 대폭 저렴한 물의 이용이나, 게다가 하천이나 해양중에의 설치가 가능하다면 목표로서 세탁기등의 가전이나 옥외 전기 기기의 방수 사양으로 행해지는, 기판을 완전히 몰드해 버리는 수법도 연구되고 있습니다. GPU와의 연계입니다. 나가사키 대학 공학부 하마다 츠요시 등은, 2008년에 Graphics Processing Unit를 이용했을 때에는 270~470 GFLOPS를 냈습니다. 이를 통해 지금까지의 범용 CPU를 다수 이용한 슈퍼컴퓨터 이외의 가능성이 발견되었습니다. 그때까지 GPU는 컴퓨터 그래픽스 안에서 폴리곤 렌더링을 가속하는 용도로 여겨졌을 뿐이지만, SIMD의 벡터 프로세서적(즉, 계산기 가속 기구적)인 용도로 이용할 수 있게 되었습니다. 특히 200X 년 이후에는 Deep Learning이나 게임 그래픽 용도 등에서 행렬을 이용한 계산에 대해 고속 계산의 요구가 높아지고 있어 GPU를 그러한 계산 자원으로서 이용하는 실장이 증가하고 있습니다. 다만 2020년 가동을 시작해 이화학연구소와 후지쯔가 개발한 '부타케'에서는 GPU와의 연계가 채택되지 않고 후지쯔 A64FX를 이용한 가상화 벡터 기술이 이용되고 있습니다. 이는 전용 GPU를 개발하고 있는 업체가 Nvidia라는 업체에만 가까운 상태인 것이 큽니다. 그러나 미국의 차세대 슈퍼컴퓨터 계획인 아르곤 국립연구소의 Aurora에서는 인텔의 CPU와 GPU를 통합하여 엑서스케일의 슈퍼컴퓨터 건조 계획입니다 [12]. 기존 CPU의 정밀화입니다. 로직 IC를 구축할 수 있습니다.