6 приложений для высокопроизводительных вычислений, которые изменили мир
Анализ рынка в режиме реального времени, анатомическое моделирование человека, прогнозные промышленные исследования, космическая наука и многие другие человеческие экспедиции ведут нынешний мир в невообразимое будущее, в немалой степени благодаря высокопроизводительным вычислениям (HPC).
Несмотря на то, что для этого требуются огромные ресурсы, программы для высокопроизводительных вычислений продолжают развиваться благодаря изобретению суперкомпьютеров и повсеместному внедрению облачных вычислений. Эти технологии облегчают жизнь, поддерживая невероятно быструю обработку данных.
Некоторые приложения HPC меняют то, как наука будет служить вам в будущем. Но сначала, что такое высокопроизводительные вычисления?
Что такое высокопроизводительные вычисления?
Под высокопроизводительными вычислениями понимается способность системы обрабатывать огромные объемы данных и быстро запускать сложные модели. Поэтому программам HPC требуется огромная вычислительная мощность для обработки терабайтов, петабайт или даже зеттабайтов данных в реальном времени.
Таким образом, HPC полагается на принцип вычислений, сетей и хранения данных.
Тем не менее, вот некоторые известные применения высокопроизводительных технологий, которые повлияли на мир.
1. Прогнозирование здоровья сердечно-сосудистой системы
Несомненно, сердечная недостаточность опасна для жизни. И, возможно, одна из проблем, с которыми приходится сталкиваться при попытке понять его механизмы, – это различия в анатомической реакции сердца на различные состояния. Следовательно, становится трудно предсказать его поведение в режиме реального времени.
К счастью, скоро появятся некоторые решения на основе HPC.
Например, IBM вместе с оборонной лабораторией исторически моделировала гомеостатические механизмы человеческого сердца на молекулярном уровне с помощью одного из самых быстрых суперкомпьютеров в мире , Sequoia, в 2012 году.
Они использовали высокую скорость вычислений Sequioa для создания масштабируемой модели под названием «Кардиоид», имитирующей и перестраивающей человеческое сердце. И в отличие от предыдущих программ, которые могли имитировать только около десяти сердечных сокращений или ниже, кардиоидная программа могла имитировать тысячи сердечных сокращений. К тому же он был в 300 раз быстрее большинства моделей.
Кардиоидный проект IBM – не единственная программа для высокопроизводительных вычислений, революционизирующая здоровье сердца. Проект « Живое сердце» от Dassault Systemes также является заметным.
Таким образом, вы можете ожидать, что лекарства и различные схемы лечения будут протестированы на имитационном сердце, прежде чем они будут введены людям. Эти программы HPC также обещают улучшить сердечно-сосудистые устройства и размещение органов во время операций.
В 2018 году Google также разработал модель глубокого обучения, которая прогнозирует риски сердечно-сосудистых заболеваний с использованием компьютерного зрения на основе сканированных изображений сетчатки.
Технология работает, оценивая кровеносные сосуды глаза, а затем используя это для прогнозирования систолического артериального давления и определения других указателей риска.
Такая программа помогает раннему выявлению сердечно-сосудистых проблем, что является ключом к их профилактике.
Тем не менее, модели искусственного интеллекта электрокардиограммы (ЭКГ) также появляются, чтобы помочь в эффективной диагностике людей с желудочковыми аномалиями. Следовательно, хотя операции на открытом сердце становятся все более успешными, мир приближается к эпохе, когда пациенты и врачи будут более уверены в результатах операций на сердце, чем когда-либо прежде.
Одним из успешных приложений моделирования сердечно-сосудистой системы является отчет CNN о состоянии здоровья 3D-моделирования сердца четырехлетней девочки в детской больнице Никлауса в 2015 году. Это феноменально, поскольку хирурги смогли оперировать смоделированную версию сердца пациента и предусмотреть лучшие оперативные процедуры перед самой операцией.
2. Понимание вирусного генома
Хотя вирусный геном можно секвенировать, понять его инвазивную патологию в режиме реального времени сложно, поскольку он мутирует. Но благодаря высокопроизводительным вычислениям развиваются новаторские модели этих механизмов. И это помогает лицам, принимающим решения.
В данном случае более свежим примером высокопроизводительного вычислительного приложения является исследование CSIRO полного генома COVID-19, которое они смоделировали на суперкомпьютере CSIRO в начале 2020 года.
Команда CSIRO Data61 успешно смоделировала механизм связывания COVID-19 с человеческим рецептором ACE2.
COVID-19 – это активно мутирующий вирус. Но моделирование его механизма действия имеет большое значение, чтобы помочь исследователям понять большую часть его эволюционирующего поведения. Такой прорыв не только помогает ученым узнать, где вакцина должна быть нацелена на вирусный геном COVID-19. Но это также шаблон для разработки прогнозирующего поведенческого паттерна для некоторых из самых известных инфекционных агентов, когда-либо известных.
Следовательно, разработка лекарств и вакцин становится дешевле, быстрее и эффективнее в борьбе с различными инфекционными агентами.
Возможно, это поможет ученым определить супергены человека, способные противостоять инфекциям.
3. Технология автономного вождения.
Алгоритм, необходимый для управления беспилотным транспортным средством, сложен, и он должен обрабатывать множество сложных вычислений в режиме реального времени. По сути, автономный грузовик или автомобиль не может позволить себе отставания ни в одной из своих функций. Таким образом, для работы им требуется высоконадежная скорость вычислений.
Моделирование аварий, обнаружение препятствий, быстрое и точное реагирование на органы чувств – ключевые характеристики беспилотных транспортных средств для разумной и безопасной навигации.
Конечно, цель создания беспилотных автомобилей – повысить точность глубокого обучения, чтобы уменьшить количество дорожно-транспортных происшествий и точно спрогнозировать, куда двигаться.
Технические и автомобильные гиганты, включая Tesla, Waymo, Toyota, Honda, Volkswagen и другие, активизируют свои усилия по тестированию беспилотных автомобилей, соответствующих общественным стандартам безопасности дорожного движения.
Однако многие люди скептически относятся к беспилотным автомобилям. Но эта технология, в случае ее успешного внедрения, изменит лицо транспорта. И, возможно, стимулировать стремление к более безопасной дороге и оптимальному расходу топлива.
4. Дополненная реальность
С развитием технологий и достижений в облачных вычислениях дополненная реальность, без сомнения, превратит фантазии в реализм.
Дополненная реальность может помочь вам выбрать и протестировать продукты, которые вы покупаете. И такое ощущение, что ты видишь их физически. AR позволяет проверить, как выглядят на вас такие товары, как одежда и аксессуары, перед их покупкой.
Это даже проявляется в военных действиях. Примером может служить интегрированная система визуального дополнения Microsoft (IVAS) , которая помогает солдатам видеть всю свою координату в реальном времени.
В спорте игроки могут тренироваться даже виртуально, используя технологию VR. Погружение в виртуальную реальность – это также развивающаяся технология, которая будет способствовать более реалистичному видению в будущем.
Крупные технологические компании, в том числе Microsoft, Google и другие, инвестировали в эту высокопроизводительную вычислительную технологию. Мы думаем, что с дальнейшими достижениями мир будет сбит с толку, когда телевидение и игры дополнятся реалистичными пейзажами и перспективами.
5. Мониторинг солнечной погоды НАСА
В 2019 году НАСА использовало высокопроизводительные вычисления для удаленного наблюдения за экстремальным ультрафиолетовым излучением Солнца, которое вызывает солнечные вспышки, разрушающие солнечную погоду.
Погодные условия Солнечной системы влияют на запуск космических аппаратов, спутников и солнечных станций. Следовательно, чтобы поддерживать исследования космоса и защищать Землю, необходимо отслеживать изменения солнечной погоды с течением времени.
И, конечно, искажение солнечной погоды может в равной степени повлиять на передающие системы Земли, особенно на те, которые так или иначе зависят от солнечной системы.
НАСА использует специальный космический инструмент под названием EVE MEGS-A, чтобы фиксировать активность Солнца. Но в своем исследовательском документе, опубликованном в Science Advances , говорится, что его новая модель глубокого обучения восполнит пробел, если EVE MEGS-A выйдет из строя.
Таким образом, совместно с Frontier Development Lab, НАСА успешно смоделировало инструмент солнечной обсерватории с помощью модели глубоких нейронных сетей. Поскольку это решение работает в реальном времени и динамично, оно позволяет быстро принимать решения.
Это революционное приложение высокопроизводительных вычислений, поскольку оно помогает астронавтам и регулирующим органам принимать важные решения перед надвигающейся катастрофой.
6. Производство летательных аппаратов и аэродинамика.
Высокопроизводительные вычисления также применимы к производству. Многие отрасли сейчас используют эту технологию для моделирования и прогнозирования поведения неизведанных материалов. Таким образом, это открывает путь к созданию новых промышленных материалов.
Вычислительная гидродинамика – одна из областей, в которых высокопроизводительные вычисления нашли свое предназначение. Моделирование ветряных турбин, авиационных деталей и предсказание прочности материалов привело к изобретению некоторых продуктов, изменяющих жизнь.
AAI, например, – это организация, занимающаяся технологиями аэрокосмической обороны, которая моделирует различные детали авиалайнера на основе вычислительной гидродинамики. Модель AAI, однако, фокусируется на разработке систем, оптимизированных для высокопроизводительных вычислений, для создания более безопасных самолетов.
Simulia также разработала программное обеспечение для моделирования с использованием вычислительной гидродинамики для моделирования динамических крейсерских условий самолета. Решения Simulia и AAI сокращают производственные затраты и время за счет устранения необходимости в физических испытаниях и потерь дорогостоящих материалов.
Передовые технологии высокопроизводительных вычислений
Суперкомпьютеры и облачные вычисления – две основные движущие силы программ высокопроизводительных вычислений. Они предлагают пространство, скорость и масштабируемость.
Локальных суперкомпьютеров может быть недостаточно, чтобы догнать время выполнения, требуемое для программ HPC при их масштабировании. И хотя облачные вычисления являются масштабируемой и более быстрой альтернативой, периферийные вычисления – это развивающееся облачное решение, которое в будущем может доминировать в высокопроизводительных вычислениях.
Какие проблемы возникают при написании программ высокопроизводительных вычислений?
Применение высокопроизводительных вычислений безгранично, и они затрагивают все аспекты жизни. Поэтому при разработке специализированных программ HPC программисты должны обладать обширными знаниями в этой области. В противном случае это становится пугающим, поскольку они также пытаются справиться с техническими особенностями своего кода. Однако еще одна проблема – как написать масштабируемый и реализуемый код.
Тем не менее, высокопроизводительные вычисления принесут миру больше развития, даже раньше, чем вы думаете.