Rinkos žvalgyba realiuoju laiku, žmogaus anatominis modeliavimas, numatomas pramonės tyrimas, kosmoso mokslas ir daug daugiau žmonių ekspedicijos nuveda dabartinį pasaulį į neįsivaizduojamą ateitį, ne ką mažiau dėl didelio našumo kompiuterijos (HPC).
Nepaisant superinių kompiuterių išradimo ir plačiai įdiegto debesų kompiuterijos, nepaprastai daug išteklių reikalaujančios didelio našumo skaičiavimo programos ir toliau diegiamos. Šios technologijos palengvina gyvenimą ir palaiko neaprėpiamą greitą duomenų apdorojimą.
Kai kurios HPC programos pertvarko, kaip mokslas jums pasitarnaus ateityje. Bet pirmiausia, kas yra didelio našumo kompiuterija?
Kas yra didelio našumo kompiuterija?
Didelio našumo skaičiavimas reiškia sistemos gebėjimą apdoroti didžiulį duomenų kiekį ir greitai paleisti sudėtingus modelius. Todėl HPC programoms reikia didžiulės skaičiavimo galios, kad realiuoju laiku būtų galima apdoroti terabaitus, petabaitus ar net zetbaitus duomenų.
Taigi HPC remiasi skaičiavimo, tinklo ir duomenų saugojimo principu.
Beje, čia yra keletas pastebimų didelio našumo technologijų programų, kurios padarė įtaką pasauliui.
1. Prognozuojama širdies ir kraujagyslių sveikata
Be jokios abejonės, širdies nepakankamumas kelia pavojų gyvybei. Ir galbūt vienas iš iššūkių, su kuriais susiduriama bandant suprasti jo mechanizmus, yra širdies anatominio atsako į įvairias sąlygas skirtumai. Dėl to tampa sunku numatyti jo elgesį realiuoju laiku.
Laimei, atsiranda keletas HPC pagrįstų sprendimų.
Pavyzdžiui, IBMkartu su gynybos laboratorija istoriškai simuliavo žmogaus širdies homeostatinius mechanizmus molekuliniu lygmeniu, naudojant vieną iš greičiausi pasaulio superkompiuteriai, Sequoia, 2012 m.
Jie panaudojo didelį „Sequioa“ skaičiavimo greitį, kad sukurtų keičiamo dydžio modelį, vadinamą „Cardioid“, kad imituotų ir atstatytų žmogaus širdį. Skirtingai nuo ankstesnių programų, kurios galėjo imituoti tik apie dešimt ar mažesnius širdies plakimus, „Cardioid“ programa galėjo imituoti tūkstančius širdies dūžių. Be to, jis buvo 300 kartų greitesnis nei dauguma modelių.
IBM „Cardioid“ projektas nėra vienintelė didelio našumo skaičiavimo programa, kuri sukuria revoliuciją širdies sveikatai, „Dassault Systemes“ Gyvos širdies projektas taip pat yra žymus.
Taigi, prieš vartodami žmonėms, galite tikėtis, kad vaistai ir įvairūs režimai bus išbandyti ant simuliuotos širdies. Šios HPC programos taip pat žada pagerinti širdies ir kraujagyslių prietaisus ir organų išdėstymą operacijų metu.
2018 m. „Google“ taip pat sukūrė gilaus mokymosi modelį kuris prognozuoja širdies ir kraujagyslių ligų riziką naudojant kompiuterinį regėjimą iš nuskaitytų tinklainės vaizdų.
Ši technologija veikia įvertinant akių kraujagysles, o paskui jas panaudojant numatyti sistolinį kraujospūdį ir nustatyti kitus rizikos rodiklius.
Tokia programa padeda anksti nustatyti širdies ir kraujagyslių problemas, o tai yra raktas į jų prevenciją.
Be to, imituojami elektrokardiogramos (EKG) AI modeliai, padedantys veiksmingai diagnozuoti žmones, turinčius skilvelių anomalijas. Taigi, nors atviros širdies operacijos tampa vis sėkmingesnės, pasaulis krypsta link eros, kai pacientai ir gydytojai labiau nei bet kada anksčiau yra įsitikinę širdies operacijų rezultatais.
Viena iš sėkmingų širdies ir kraujagyslių modeliavimo taikymų yra ataskaita CNN sveikata 4 metų mergaitės širdies 3D modeliavimo Nicklaus vaikų ligoninėje 2015 m. Tai fenomenalu, nes chirurgai sugebėjo atlikti imituotą paciento širdies versiją ir numatyti geriausias operacines procedūras prieš faktinę operaciją.
2. Viruso genomo supratimas
Nors viruso genomą galima suskirstyti, sunku suprasti jo invazinę patologiją realiuoju laiku, nes ji mutuoja. Tačiau dėl didelio našumo skaičiavimo tobulėja šių mechanizmų modeliavimas. Ir tai padeda sprendimų priėmėjams.
Naujausias didelio našumo skaičiavimo programos pavyzdys šiuo atveju yra CSIRO ištirti visą COVID-19 genomą, kurį jie modeliavo CSIRO superkompiuteriu 2020 m. pradžioje.
„CSIRO Data61“ komanda sėkmingai modeliavo COVID-19 surišimo mechanizmą prie žmogaus ACE2 receptorių.
COVID-19 yra aktyviai mutuojantis virusas. Tačiau jo veikimo mechanizmo modeliavimas labai padeda tyrėjams suprasti daugumą jo besikeičiančių elgesio būdų. Toks proveržis ne tik padeda mokslininkams žinoti, kur vakcina turėtų būti nukreipta į COVID-19 viruso genomą. Tačiau tai taip pat yra šablonas, leidžiantis sukurti nuspėjamąjį kai kurių žinomiausių kada nors žinomų infekcijos sukėlėjų elgesio modelį.
Vadinasi, vaistų ir vakcinų kūrimas tampa pigesnis, greitesnis ir efektyvesnis kovojant su įvairiais infekcijos sukėlėjais.
Gali būti, kad tai gali padėti mokslininkams nustatyti žmogaus supergenus, galinčius atsispirti infekcijoms.
3. Autonominio vairavimo technologija
Algoritmas, reikalingas vairuoti transporto priemonę be vairuotojo, yra sudėtinga, ir ji turi apdoroti daugelį sudėtingų skaičiavimų realiuoju laiku. Iš esmės autonominis sunkvežimis ar lengvasis automobilis negali sau leisti nė vienos savo funkcijos. Taigi jiems reikia labai patikimo skaičiavimo greičio.
Nelaimingų atsitikimų modeliavimas, kliūčių aptikimas, greitas ir tikslus reagavimas į pojūčius yra pagrindinės be vairuotojo vairuojamų transporto priemonių savybės, leidžiančios naršyti protingai ir saugiai.
Žinoma, savarankiškai vairuojančių automobilių kūrimo tikslas yra pasinaudoti gilaus mokymosi tikslumu, siekiant sumažinti avarijas keliuose ir tiksliai numatyti, kur reikia važiuoti.
Technikos ir automobilių milžinai, tarp kurių, be kita ko, „Tesla“, „Waymo“, „Toyota“, „Honda“, „Volkswagen“, intensyviau stengiasi išbandyti automobilius be vairuotojų, atitinkančius viešuosius eismo saugumo standartus.
Susijęs: „Volkswagen“ planuoja iki 2025 metų važiuoti taksi keliais
Tačiau daugelis žmonių skeptiškai vertina savarankiškai vairuojančius automobilius. Tačiau jei ši technologija bus sėkmingai įdiegta, ji pakeis transporto veidą. Ir galbūt paskatins važiuoti link saugesnio kelio ir optimizuoti degalų sąnaudas.
4. Papildyta realybė
Besivystančios technologijos ir debesų kompiuterijos pažanga, papildyta realybė, be jokios abejonės, pavers fantazijas tikroviškumu.
Išplėstinė realybė gali padėti pasirinkti ir išbandyti perkamus produktus. Ir atrodo, kad matai juos fiziškai. AR leidžia prieš perkant išbandyti, kaip atrodo drabužiai ir aksesuarai.
Tai netgi atsiranda karinėse operacijose. Pavyzdys yra „Microsoft“ integruota vizualinio padidinimo sistema (IVAS), kuris padeda kariams realiu laiku matyti visą savo koordinatę.
Susijęs: AR technologijų taikymas kasdieniame gyvenime
Sportuojant žaidėjai netgi gali virtualiai treniruotis naudodami VR technologiją. Panardinimas į virtualią realybę taip pat yra besivystanti technologija, kuri ateityje skatins tikroviškesnes vizijas.
Didžiosios technologijų kompanijos, įskaitant „Microsoft“, „Google“, be kita ko, investavo į šią našią skaičiavimo technologiją. Ir toliau tobulėjant manome, kad pasaulis bus sutrikęs, kai televizija ir žaidimai bus papildyti tikroviškais kraštovaizdžiais ir perspektyvomis.
5. NASA Saulės orų stebėjimas
2019 m. NASA pasitelkė didelio našumo kompiuteriją, kad nuotoliniu būdu stebėtų itin ultravioletinę saulės spinduliuotę, sukeliančią saulės pliūpsnius, kurie trikdo saulės orus.
Saulės sistemos oro sąlygos turi įtakos erdvėlaivių, palydovų ir saulės stočių paleidimui. Todėl, norint išlaikyti žmonių tyrimus kosmose ir apsaugoti žemę, būtina stebėti saulės oro pokyčius laikui bėgant.
Ir, žinoma, saulės orų iškraipymai gali vienodai paveikti žemės perdavimo paslaugas, ypač tas, kurios vienaip ar kitaip priklauso nuo Saulės sistemos.
Saulės veiklai fiksuoti NASA naudoja specialų kosmoso instrumentą EVE MEGS-A. Tačiau teigiama savo paskelbtame tyrimo dokumente Mokslo pažanga, kad naujasis giluminio mokymosi modelis užpildys spragą, jei EVE MEGS-A veiks netinkamai.
Taigi, kartu su „Frontier Development Lab“, NASA sėkmingai modeliavo saulės observatorijos instrumentą per gilių neuronų tinklų modelį. Kadangi šis sprendimas yra realiu laiku ir dinamiškas, šis sprendimas lemia greitą sprendimų priėmimą.
Tai visą gyvenimą keičianti didelio našumo skaičiavimo programa, nes ji padeda astronautams ir reguliavimo agentūroms priimti svarbius sprendimus prieš artėjančią nelaimę.
6. Lėktuvų gamyba ir aerodinamika
Didelio našumo skaičiavimas taip pat taikomas gamybai. Daugelis pramonės šakų dabar naudoja šią technologiją, norėdamos modeliuoti ir numatyti, kaip elgiasi neatrastos medžiagos. Taigi tai sukuria vartus naujų pramoninių medžiagų kūrimui.
Skaičiavimo skysčių dinamika yra viena iš sričių, kuriose HPC rado savo tikslą. Vėjo turbinų, aviacijos dalių modeliavimas ir medžiagų stiprumo prognozavimas paskatino išrasti kai kuriuos gyvybę keičiančius produktus.
Pavyzdžiui, AAI yra aviacijos ir kosmoso gynybos technologijų organizacija, modeliuojanti įvairias aviacijos dalis, pagrįstas skaičiavimo skysčio dinamika. Tačiau AAI modelis orientuotas į HPC optimizuotų sistemų, skirtų saugesniems orlaiviams, kūrimą.
Simulia taip pat sukūrė modeliavimo programinę įrangą, naudojančią skaičiavimo skysčio dinamiką, kad imituotų dinamines orlaivio kruizines sąlygas. „Simulia“ ir AAI sprendimai sumažina gamybos sąnaudas ir laiką, pašalindami fizinių bandymų poreikį ir brangių medžiagų švaistymą.
Aukštos kokybės kompiuterių vairavimo technologijos
Superkompiuteriai ir debesų kompiuterija yra dvi pagrindinės HPC programų varomosios jėgos. Jie siūlo erdvę, greitį ir mastelį.
Susijęs: Įprasti mitai apie debesį, kurį reikia sunaikinti
Vietinių superkompiuterių gali nepakakti, kad padidintų HPC programų reikalaujamą veikimo laiką. Ir nors debesų kompiuterija yra keičiamo dydžio ir greitesnė alternatyva, krašto skaičiavimas yra besivystantis debesų sprendimas, kuris ateityje gali dominuoti didelio našumo kompiuterijoje.
Kokie yra iššūkiai rašant didelio našumo kompiuterių programas?
HPC pritaikymas yra neribotas ir apima visus gyvenimo aspektus. Taigi, kurdami konkrečiai sričiai skirtas HPC programas, programuotojai turi turėti daug žinių apie šią sritį. Priešingu atveju tai tampa nelengva, nes jie taip pat bando susidoroti su savo kodo techninėmis savybėmis. Tačiau kitas iššūkis yra tai, kaip parašyti keičiamą ir įgyvendinamą kodą.
Tai reiškia, kad didelio našumo kompiuterija suteiks pasauliui daugiau plėtros, net greičiau, nei manote.
Jūs negalite išmokti koduoti nemokamai. Žinoma, nebent išbandysite šiuos išbandytus išteklius.
Skaityti toliau
- Programavimas
- Papildyta realybė
- Mašinų mokymasis
Idowu aistringai domisi visomis išmaniosiomis technologijomis ir produktyvumu. Laisvalaikiu jis žaidžia koduodamasis ir nuobodžiai persijungia į šachmatų lentą, tačiau taip pat mėgsta retkarčiais atitrūkti nuo rutinos. Jo aistra parodyti žmonėms kelią aplink šiuolaikines technologijas skatina jį daugiau rašyti.
Prenumeruokite mūsų naujienlaiškį
Prisijunkite prie mūsų naujienlaiškio, kad gautumėte techninių patarimų, apžvalgų, nemokamų el. Knygų ir išskirtinių pasiūlymų!
Norėdami užsiprenumeruoti, spustelėkite čia