Одним из главных событий прошлого года для рынка HPC стало противопоставление конкурирующих между собой разработок для повышения производительности суперкомпьютеров при умеренном росте их энергопотребления. В ноябре на крупнейшей тематической международной выставке-конференции SC12, прошедшей в Солт-Лейк-Сити, компании Nvidia и AMD представили свои новые графические ускорители (GPU), а Intel — первый из своих сопроцессоров Xeon Phi.
Сейчас, по прошествии нескольких месяцев с момента анонсов, редакция решила выяснить у российских экспертов, можно ли уже сделать какие-либо выводы об изменении в расстановке сил на мировом и отечественном рынках, смещаются ли потребительские предпочтения в различных пользовательских сегментах и каким образом ситуация предположительно станет развиваться в обозримом будущем.
Накануне
В качестве своеобразного введения в суть проблематики процитируем комментарий директора по продажам Nvidia в Восточной Европе Алексея Лагуненко. По его словам, производительность суперкомпьютеров сегодня упирается в количество потребляемой электроэнергии. Встающие перед исследователями задачи требуют еще большей производительности при более эффективном использовании энергии, чем то, которое обеспечивает классическая архитектура Intel x86. Именно поэтому HPC-сообщество быстро осваивает гибридные системы на базе GPU. Г-н Лагуненко считает, что постоянно растущее в рейтингах Top 500 и Top 50 количество систем, построенных на гибридных платформах, показывает растущий интерес рынка к таким решениям и их востребованность. Как поясняет эксперт, в отличие от традиционных HPC-решений графический процессор делает высокопроизводительные вычисления доступными каждому. Сегодня не нужен огромный сервер, чтобы начать считать. Благодаря масштабируемости решений, можно ускорить вычисления на любой системе, будь то обычный ПК или ноутбук.
Также Алексей Лагуненко обращает внимание на универсальность GPU, что, по его мнению, делает их просто незаменимыми. Дело в том, что значительное количество HPC-приложений связано с обработкой больших массивов данных, которые после завершения расчета необходимо как-то интерпретировать. Как полагает г-н Лагуненко, самым лучшим и наглядным способом для этого является визуализация — задача, решить которую под силу только графическому процессору. Причем для визуализации можно использовать те же GPU, что изначально выполняли собственно сами расчеты.
По мнению эксперта, фактически у нас на глазах происходит реконфигурация HPC-рынка, который становится массовым. И здесь мы видим встречное движение: доступность HPC-решений приводит к лавинообразному росту количества пользователей, что, в свою очередь, является катализатором дальнейшего развития индустрии HPC.
В контексте всего вышесказанного г-н Лагуненко склонен считать, что своим релизом Xeon Phi компания Intel фактически подтвердила, что гибридные технологии — это единственно возможный на сегодня способ наращивания мощности в HPC.
Тенденции
Как можно было понять из комментария г-на Лагуненко, несмотря на вторжение Intel, его компания чувствует себя достаточно уверенно. По словам эксперта, огромная инсталляционная база GPU (только в России за последние годы было отгружено порядка 20 млн. процессоров с поддержкой вычислений общего назначения) делает гибридные платформы на основе графических ускорителей весьма привлекательными для разработчиков приложений. Сегодня более 200 ключевых индустриальных и научных приложений уже портированы на GPU. Только в России за последние три года было опубликовано более 500 научных работ, в которых для ускорения вычислений использовались графические процессоры Nvidia.
Директор технологического сектора высокопроизводительных вычислений Intel в регионе EMEA Андрей Семин за последнее время пообщался со многими конечными заказчиками в Европе и считает, что на этом рынке можно отметить некоторые тенденции. По его словам, уже появился определенный класс пользователей, которые в GPU успели разочароваться, — купили, попробовали, больше покупать не хотят. Данная категория заказчиков, как это кому-то ни покажется странным, особо перспективными клиентами для Intel отнюдь не является. Как полагает г-н Семин, скорее всего это разочарование вызвано тем, что их программные коды просто не подходят для GPU, а значит, и для Xeon Phi. С другой стороны, данные пользователи (а это, как правило, весьма крупные центры), делая когда-то ставку на Nvidia, продемонстрировали тем самым вполне определенную мотивацию, поэтому Intel, безусловно, ведет с ними работу.
Также, по словам г-на Семина, на рынке присутствуют заказчики, которые остаются верны Nvidia, но появляются и покупатели Xeon Phi. Причем последние, очевидно, уже давно испытывали потребности (в том числе и политические) в достижении каких-то пиковых показателей, но GPU при этом не приобретали, ждали сопроцессоров Intel.
При этом г-н Семин воздерживается от разговоров о каком-либо смещении пользовательских предпочтений. Рынок, в его понимании, видится на расстоянии — временнóм. Изменения в течение полугода увидеть сложно. Говорить о том, что все сейчас бросились покупать Xeon Phi, он бы не стал. (Равно как в свое время компания уверяла, что далеко не все бросились покупать Nvidia.) Пока с уверенностью можно утверждать лишь то, что Xeon Phi занимает свое законное место на информационном поле, а также заполняет определенную пустоту в ассортиментном предложении компании. Последний аспект, по уверению г-на Семина, в суперкомпьютинге крайне важен — выбор значительно сложнее делать, когда есть альтернатива.
Заместитель директора Центра компетенции по работе с предприятиями государственного сектора компании “Открытые технологии” Александр Лунев также пока не готов давать конкретные оценки (нескольких месяцев наблюдений слишком мало). С одной стороны, для него очевидно, что Nvidia с ее архитектурой CUDA явно лидирует, а AMD с Intel лишь набирают обороты, хотя Intel делает это очень уверенно и планомерно. Но с другой — реальная расстановка сил характеризуется спросом, а спрос, в свою очередь, поддержкой новых технологий приложениями. Поэтому, по мнению г-на Лунева, необходимо дождаться первой реакции от владельцев реально работающих на Xeon Phi суперкомпьютеров.
При этом эксперт “Открытых технологий” затрагивает весьма интересную тему спроса в HPC на любую новизну. Он отмечает, что Nvidia и AMD продвигают свои платформы достаточно давно и последовательно, причем участникам рынка были продемонстрированы “дорожные карты” развития продуктов, которых производители, как ни странно, придерживаются. Intel на этом поле выступает новичком, и отчасти ее сопроцессор вызывает повышенный интерес у многих потребителей и производителей суперкомпьютеров именно поэтому.
О важности новизны говорит и генеральный директор компании “РСК Технологии” Александр Московский. (Компания осуществила две из семи первых инсталляций в мире на Xeon Phi — единственные по состоянию на конец прошлого года установки с сопроцессорами Intel за пределами США.) По его наблюдениям, несколько лет назад позитивную динамику увеличения спроса на GPU во многом определило научное сообщество. Людям интересно было попробовать что-то новое — запрограммировать, скажем, сортировку газовых пузырьков новаторским способом, прогнать вычисления и опубликовать об этом научную статью.
Мысль о том, что своей популярностью Xeon Phi сейчас во многом будут обязаны фактору новизны, разделяют, что характерно, и в самой компании Intel. Директор по развитию корпоративных проектов Intel в России и СНГ Николай Местер уверен, что чрезмерный интерес к GPU в научном сообществе отчасти иссяк — элемент новизны пропал, быстро “продвинуться” на этой теме уже нельзя, каких-то супероткрытий ученые уже не ждут, осталась просто планомерная работа. И вот появляется новая архитектура Xeon Phi, интерес к которой заранее весьма подогрет. Г-н Местер нисколько не сомневается, что люди даже из чистого любопытства захотят попробовать на ней поработать. И для Intel сейчас крайне важным является то, сможет ли компания удержать этот интерес на каком-то уровне и не разочаровать своих клиентов.
В качестве резюме для данного раздела обзора приведем мнение Александра Лунева, который указывает на то, что суперкомпьютерный рынок достаточно однороден — одинаковый интерес к новым технологиям проявляют как коммерческие заказчики, так и научные (а часто они весьма крепко связаны). По наблюдениям эксперта, очень активно интересуются новыми продуктами Intel учреждения, для которых не так важен коммерческий софт, как актуальны новые интересные технологии и в особенности архитектуры аппаратных средств, которые можно использовать в своих алгоритмах и получить за счет этого преимущества. К таким учреждениям в первую очередь относятся научные и образовательные центры. Там же, где важно ПО коммерческого производства, больше смотрят на новые продукты Nvidia, которые уже включены в листы поддерживаемых программным обеспечением компонентов. Чаще всего запросы на подобную модернизацию инфраструктуры поступают от компаний, выполняющих прочностные расчеты, занимающихся автоматизированным проектированием, решающих задачи гидрогазодинамики и сейсмоанализа в нефтегазовой отрасли.
Впрочем, и г-н Лунев пока воздерживается от разговоров об изменении предпочтений пользователей в целом, считая, что для этого надо дождаться выхода очередной редакции Top 500 в июне текущего года.
Прогнозы
Специалисты научно-технического центра IBM — руководитель направления высокопроизводительных вычислений Ирина Федулова и менеджер по развитию наукоемких проектов Артем Семенихин — отмечают, что, судя по статистике Top 500, в конце прошлого года ускорители занимали порядка 20% мирового рынка суперкомпьютеров, что, по их оценкам, составляет примерно 2,2 млрд. долл. Ссылаясь на данные аналитического агентства IDC, они склонны считать, что доля ускорителей, как и сам рынок в целом, в обозримой перспективе будут только расти. Если раньше ускорители были чем-то необычным, то сегодня становится очевидным, что в скором времени они начнут применяться повсеместно.
Переходя к конкретным оценкам перспектив основных конкурентов, в IBM отмечают, что многих пользователей привлечет возможность запустить уже существующие программы на Xeon Phi без их модификации и получить ускорение (хотя и не максимально возможное). Порог вхождения тут значительно ниже, чем при использовании фреймворка Nvidia CUDA. Однако когда речь идет о предельно возможной производительности, то для Xeon Phi, как и для Nvidia GPU, потребуется модификация исходных кодов программ. Причем, по существу, в обоих случаях алгоритм должен быть модифицирован так, чтобы эксплуатировать параллельность по данным.
Таким образом, резюмируют эксперты IBM, для начинающих пользователей или неспецифических задач, не требующих максимальной эффективности, возможно, больше подойдет Xeon Phi. Пользователям, которым важны максимальная эффективность и минимальное энергопотребление, выбор сделать сложнее. В зависимости от задачи Xeon Phi или Nvidia могут оказаться более или менее оптимальными.
(Здесь стоит упомянуть, что, возможно, совсем скоро пользователям станет делать свой выбор несколько проще. По имеющимся у редакции сведениям, одна известная компания чуть ли не со дня на день должна завершить сравнительное исследование эффективности GPU и Xeon Phi. Остается надеяться, что она поделится результатами с общественностью.)
Также IBM теоретизируют относительно того, что на развитии рынка весьма позитивно может сказаться появление на нем и других производителей ускорителей. (А компания себя в каком-то смысле позиционирует в качестве независимого эксперта на основании того, что ее продуктовая линейка высокопроизводительных серверов включает в себя серию, которая поддерживает как акселераторы Nvidia Tesla, так и Intel Xeon Phi.) Конкурентное давление должно привести к развитию новых архитектур, средств программирования, открытых библиотек и стандартов. Например, стандарт OpenACC уже сегодня позволяет писать кроссплатформенные программы, использующие и CPU, и GPU. В IBM напоминают, что в 2013 г. планируется включить в этот стандарт и поддержку Xeon Phi. Таким образом, постепенно затраты на разработку программ и их переписывание под каждую архитектуру будут снижаться.
Впрочем, пока этого не произошло, Александр Московский рассчитывает на привлечение к своей компании, предлагающей решения на Xeon Phi, ряда новых заказчиков, поскольку портирование на новую архитектуру существенно проще, чем на Nvidia CUDA. Г-н Московский резонно полагает, что далеко не все потребители могут себе позволить потратить много времени на изучение дополнительных программ.
Андрей Семин, рассуждая о будущем, считает, что графические ускорители в определенных сегментах останутся востребованными. Например, они продолжат использоваться на весьма многочисленных небольших кластерах в образовательных учреждениях. Студентов ведь нужно учить программировать на разных архитектурах.
В то же время г-н Семин не преминул процитировать директора Института высокопроизводительных вычислений при Университете Штутгарта Михаэля Рэша, который уже достаточно давно заявлял на одной из крупнейших тематических конференций, что GPU для него стали “разочарованием года”.
Александр Лунев считает, что Intel однозначно отвоюет свою долю у производителей GPU, для этого у компании есть серьезный технологический и превосходящий всех конкурентов маркетинговый потенциал. Насколько значительна будет эта доля, он сказать не берется. По его мнению, Xeon Phi “выстрелит” уже в ближайшем Top 500, но говорить о серьезных процентах рынка можно будет не ранее следующего года. Главной задачей, стоящей сейчас перед Intel, он видит мотивирование производителей ПО для суперкомпьютерных решений оптимизировать свои приложения под Xeon Phi. И особых сомнений успешность этой мотивации у г-на Лунева не вызывает.
Также он отмечает, что появление альтернативного подхода к построению решений повышенной производительности, возможно, будет способствовать и продвижению продукции AMD. И мы увидим тройку полноценно конкурирующих вендоров. По мнению эксперта, абсолютно точно можно сказать только одно: потребитель от подобных процессов только выиграет. Конкуренция, безусловно, положительно скажется на цене компонентов, а наличие различных архитектур и технологий позволит интеграторам предлагать наиболее оптимальные решения, учитывающие специфику задач заказчика.
