Analiza rynku w czasie rzeczywistym, modelowanie anatomiczne człowieka, predykcyjna eksploracja przemysłowa, nauka o kosmosie i wiele innych ludzkie ekspedycje prowadzą obecny świat w niewyobrażalną przyszłość, w dużej mierze dzięki wysokiej wydajności obliczeniowej (HPC).
Mimo że wymagają ogromnych zasobów, wysokowydajne programy obliczeniowe wciąż są rozwijane dzięki wynalezieniu superkomputerów i powszechnemu wdrażaniu przetwarzania w chmurze. Technologie te ułatwiają życie, wspierając niezgłębione szybkie przetwarzanie danych.
Niektóre zastosowania HPC zmieniają sposób, w jaki nauka będzie Ci służyć w przyszłości. Ale najpierw, czym są obliczenia o wysokiej wydajności?
Co to są obliczenia o wysokiej wydajności?
Obliczenia o wysokiej wydajności odnoszą się do zdolności systemu do przetwarzania ogromnej ilości danych i szybkiego uruchamiania złożonych modeli. Dlatego programy HPC wymagają ogromnej mocy obliczeniowej do przetwarzania terabajtów, petabajtów, a nawet zetabajtów danych w czasie rzeczywistym.
Dlatego HPC opiera się na zasadzie przetwarzania, sieci i przechowywania danych.
To powiedziawszy, oto kilka godnych uwagi zastosowań technologii o wysokiej wydajności, które wpłynęły na świat.
1. Przewidywanie zdrowia sercowo-naczyniowego
Bez wątpienia niewydolność serca zagraża życiu. I być może jednym z wyzwań, z jakimi borykamy się próbując zrozumieć jego mechanizmy, są różnice w anatomicznych odpowiedziach serca na różne warunki. W związku z tym trudno jest przewidzieć jego zachowanie w czasie rzeczywistym.
Na szczęście nadchodzą niektóre rozwiązania oparte na HPC.
Na przykład, IBM, wraz z laboratorium obronnym, historycznie symulował mechanizmy homeostatyczne ludzkiego serca na poziomie molekularnym za pomocą jednego z najszybsze superkomputery świata, Sekwoja, w 2012 roku.
Wykorzystali wysoką prędkość obliczeniową Sequioa, aby zbudować skalowalny model o nazwie „Kardioid”, aby naśladować i odbudowywać ludzkie serce. I w przeciwieństwie do poprzednich programów, które mogły symulować tylko około dziesięciu uderzeń serca lub mniej, program Cardioid mógł naśladować tysiące uderzeń serca. Dodatkowo był 300 razy szybszy niż większość modeli.
Projekt IBM Cardioid nie jest jedynym programem obliczeniowym o wysokiej wydajności, który rewolucjonizuje zdrowie serca, Systemy Dassaulta Godnym uwagi jest również Living Heart Project.
Dlatego możesz spodziewać się, że leki i różne schematy zostaną przetestowane na symulowanym sercu, zanim zostaną podane ludziom. Te programy HPC obiecują również poprawę urządzeń sercowo-naczyniowych i umieszczania narządów podczas operacji.
W 2018 roku Google opracował również model głębokiego uczenia który przewiduje ryzyko chorób sercowo-naczyniowych za pomocą wizji komputerowej ze skanowanych obrazów siatkówki.
Technologia działa poprzez ocenę naczyń krwionośnych oka, a następnie wykorzystanie jej do przewidywania skurczowego ciśnienia krwi i identyfikacji innych wskaźników ryzyka.
Taki program wspomaga wczesne wykrywanie problemów sercowo-naczyniowych, co jest kluczem do ich zapobiegania.
To powiedziawszy, pojawiają się również symulowane modele elektrokardiogramu (EKG) AI, aby pomóc w skutecznej diagnozie osób z anomaliami komorowymi. W związku z tym, podczas gdy operacje na otwartym sercu stają się coraz bardziej skuteczne, świat dryfuje w kierunku ery, w której pacjenci i lekarze są bardziej pewni wyników operacji serca niż kiedykolwiek wcześniej.
Jednym z udanych zastosowań modelowania sercowo-naczyniowego jest raport autorstwa: Zdrowie CNN symulacji 3D serca 4-letniej dziewczynki w Szpitalu Dziecięcym Nicklaus w 2015 roku. To fenomenalne, ponieważ chirurdzy byli w stanie operować symulowaną wersję serca pacjenta i przewidzieć najlepsze procedury operacyjne przed właściwą operacją.
2. Zrozumienie wirusowego genomu
Chociaż genom wirusa można zsekwencjonować, zrozumienie jego inwazyjnej patologii w czasie rzeczywistym jest trudne, ponieważ ulega mutacji. Jednak dzięki wysokowydajnym obliczeniom ewoluują przełomowe symulacje tych mechanizmów. I pomaga decydentom.
Nowszym przykładem aplikacji obliczeniowej o wysokiej wydajności, w tym przypadku, jest: CSIRO eksploracja kompletnego genomu COVID-19, który symulowali na superkomputerze CSIRO na początku 2020 roku.
Zespół CSIRO Data61 z powodzeniem symulował mechanizm wiązania COVID-19 z ludzkim receptorem ACE2.
COVID-19 to aktywnie mutujący wirus. Jednak symulacja jego mechanizmu działania znacznie pomaga naukowcom zrozumieć większość ewoluujących zachowań. Taki przełom nie tylko pomaga naukowcom dowiedzieć się, gdzie szczepionka powinna być skierowana na genom wirusa COVID-19. Ale jest to również szablon do opracowania predykcyjnego wzorca behawioralnego dla niektórych z najbardziej znanych czynników zakaźnych, jakie kiedykolwiek były znane.
W konsekwencji rozwój leków i szczepionek staje się tańszy, szybszy i skuteczniejszy w zwalczaniu różnych czynników zakaźnych.
Możliwe, że może to pomóc naukowcom zidentyfikować ludzkie supergeny, które są w stanie oprzeć się infekcjom.
3. Technologia autonomicznej jazdy
Algorytm wymagany do obsługi pojazdu bez kierowcy jest skomplikowany i musi przetwarzać wiele skomplikowanych obliczeń w czasie rzeczywistym. Zasadniczo autonomiczna ciężarówka lub samochód nie może sobie pozwolić na opóźnienie w żadnej ze swoich funkcji. Dlatego do działania potrzebują wysoce niezawodnej prędkości obliczeniowej.
Symulacje wypadków, wykrywanie przeszkód, szybka i dokładna reakcja na zmysły to kluczowe cechy pojazdów autonomicznych, które umożliwiają inteligentną i bezpieczną nawigację.
Oczywiście celem tworzenia autonomicznych samochodów jest wykorzystanie dokładności uczenia głębokiego w celu zmniejszenia liczby wypadków drogowych i dokładnego przewidywania, gdzie nawigować.
Giganci technologiczni i motoryzacyjni, w tym m.in. Tesla, Waymo, Toyota, Honda, Volkswagen, intensyfikują badania nad samochodami autonomicznymi, które spełniają normy bezpieczeństwa na drogach publicznych.
Związane z: Volkswagen planuje mieć na drogach autonomiczne taksówki do 2025 r.
Wiele osób jest jednak sceptycznie nastawionych do samochodów autonomicznych. Ale ta technologia, jeśli zostanie pomyślnie wdrożona, zmieni oblicze transportu. I być może wesprzeć dążenie do bezpieczniejszej drogi i zoptymalizowanego zużycia paliwa.
4. Rozszerzona Rzeczywistość
Dzięki ewoluującym technologiom i postępom w chmurze obliczeniowej rzeczywistość rozszerzona bez wątpienia zamieni fantazje w realizm.
Rzeczywistość rozszerzona może pomóc Ci wybrać i przetestować produkty, które kupujesz. I wydaje się, że widzisz je fizycznie. AR umożliwia sprawdzenie, jak produkty, takie jak ubrania i dodatki, wyglądają na Tobie przed ich zakupem.
Pojawia się nawet w operacjach wojskowych. Przykładem jest Zintegrowany system wspomagania wizualnego (IVAS) firmy Microsoft, który pomaga żołnierzom zobaczyć całą swoją współrzędną w czasie rzeczywistym.
Związane z: Zastosowania technologii AR w życiu codziennym
W sporcie gracze mogą nawet trenować wirtualnie, korzystając z technologii VR. Zanurzenie w wirtualnej rzeczywistości to także ewoluująca technologia, która w przyszłości będzie wspierać bardziej realistyczne wizje.
Duże firmy technologiczne, w tym między innymi Microsoft, Google, zainwestowały w tę dającą wysoką wydajność technologię obliczeniową. Uważamy, że wraz z dalszymi postępami świat będzie zaskoczony, gdy telewizja i gry zostaną rozszerzone o realistyczne krajobrazy i perspektywy.
5. Monitorowanie pogody słonecznej NASA
NASA w 2019 r. wykorzystała obliczenia o wysokiej wydajności do zdalnego monitorowania ekstremalnego promieniowania ultrafioletowego Słońca, które powoduje rozbłyski słoneczne, zakłócające słoneczną pogodę.
Warunki pogodowe Układu Słonecznego wpływają na wystrzeliwanie statków kosmicznych, satelitów i stacji słonecznych. Dlatego, aby podtrzymać ludzką eksplorację kosmosu i chronić Ziemię, konieczne jest śledzenie zmian pogody słonecznej w czasie.
I oczywiście zniekształcenie pogody słonecznej może w równym stopniu wpływać na ziemskie media przesyłowe, zwłaszcza te, które w ten czy inny sposób zależą od Układu Słonecznego.
NASA używa dedykowanego instrumentu kosmicznego o nazwie EVE MEGS-A do rejestrowania aktywności Słońca. Ale stwierdzono w artykule badawczym opublikowanym w dniu Postępy w nauce, że nowy model głębokiego uczenia wypełni lukę w przypadku awarii EVE MEGS-A.
Tak więc, we współpracy z Frontier Development Lab, NASA z powodzeniem przeprowadziła symulację instrumentu obserwatorium słonecznego za pomocą modelu głębokich sieci neuronowych. Dzięki temu, że działa w czasie rzeczywistym i dynamicznie, rozwiązanie to umożliwia szybkie podejmowanie decyzji.
To zmieniające życie zastosowanie obliczeń o wysokiej wydajności, ponieważ pomaga astronautom i agencjom regulacyjnym podejmować ważne decyzje przed nadchodzącą katastrofą.
6. Produkcja samolotów i aerodynamika
Obliczenia o wysokiej wydajności mają również zastosowanie w produkcji. Wiele branż używa obecnie tej technologii do modelowania i przewidywania zachowania nieodkrytych materiałów. Tym samym tworzy furtkę do tworzenia nowych materiałów przemysłowych.
Obliczeniowa dynamika płynów to jeden z obszarów, w którym HPC znalazło swoje zastosowanie. Symulacje turbin wiatrowych, części lotniczych i przewidywanie wytrzymałości materiałów doprowadziły do wynalezienia produktów zmieniających życie.
Na przykład AAI to organizacja zajmująca się technologiami obronnymi w lotnictwie i kosmosie, która modeluje różne części lotnicze w oparciu o obliczeniową dynamikę płynów. Model AAI skupia się jednak na opracowaniu systemów zoptymalizowanych pod kątem HPC w celu zwiększenia bezpieczeństwa samolotów.
Simulia opracowali również oprogramowanie symulacyjne wykorzystujące obliczeniową dynamikę płynów do symulacji dynamicznych warunków lotu samolotu. Rozwiązania Simulia i AAI redukują koszty i czas produkcji, eliminując potrzebę fizycznych testów i marnotrawstwa drogich materiałów.
Technologie napędowe w obliczeniach o wysokiej wydajności
Superkomputery i przetwarzanie w chmurze to dwie główne siły napędowe programów HPC. Oferują przestrzeń, szybkość i skalowalność.
Związane z: Powszechne mity na temat chmury, które należy zniszczyć
Lokalne superkomputery mogą być niewystarczające, aby nadrobić czas wymagany przez programy HPC w miarę jego rozbudowy. Chociaż przetwarzanie w chmurze jest skalowalną i szybszą alternatywą, przetwarzanie brzegowe to rozwijające się rozwiązanie chmurowe, które w przyszłości może zdominować obliczenia o wysokiej wydajności.
Jakie są wyzwania związane z pisaniem wysokowydajnych programów obliczeniowych?
Zastosowania HPC są nieograniczone i obejmują wszystkie aspekty życia. Dlatego opracowując programy HPC specyficzne dla danej dziedziny, programiści muszą mieć ogromną wiedzę na ten temat. W przeciwnym razie staje się to zniechęcające, ponieważ próbują również poradzić sobie z technicznymi aspektami swojego kodu. Kolejnym wyzwaniem jest jednak to, jak napisać skalowalny i możliwy do wdrożenia kod.
To powiedziawszy, obliczenia o wysokiej wydajności przyniosą światu więcej rozwoju, nawet wcześniej, niż mogłoby się wydawać.
Nie możesz nauczyć się kodować za darmo. O ile oczywiście nie wypróbujesz tych wypróbowanych i przetestowanych zasobów.
Czytaj dalej
- Programowanie
- Rozszerzona Rzeczywistość
- Nauczanie maszynowe
Idowu pasjonuje się każdą inteligentną technologią i produktywnością. W wolnych chwilach bawi się kodowaniem, a gdy się nudzi, przechodzi na szachownicę, ale od czasu do czasu uwielbia też oderwać się od rutyny. Jego pasja do pokazywania ludziom drogi do nowoczesnych technologii motywuje go do pisania więcej.
Zapisz się do naszego newslettera
Dołącz do naszego newslettera, aby otrzymywać porady techniczne, recenzje, bezpłatne e-booki i ekskluzywne oferty!
Kliknij tutaj, aby zasubskrybować
