«Компьютер будет буквально окружать нас»: о новой эпохе обмена информацией

В конце фильма «Бегущий человек» мятежники взрывают центры управления данными, перехватывают сфабрикованный видеопоток и запускают в эфир реальную картинку. По сюжету тот мир поделен на кластеры, связанные высокоскоростной сетью. Сегодня такие высокоскоростные сети уже не фантастика. Член-корреспондент РАН Руслан Смелянский рассказывает, как компьютерные технологии ведут человечество в новую эпоху обмена информацией.

— Работа, которую мы выполняли в рамках научной программы Национального центра физики и математики (НЦФМ) по направлению «Национальный центр исследования архитектур суперкомпьютеров», посвящена системе управления потоками заданий. Мы искали оптимальные решения распределения задач по системе, которая состоит из нескольких высокопроизводительных вычислителей, тесно взаимосвязанных высокоскоростными каналами.

Основная идея заключалась в применении так называемой мультиагентной оптимизации. Мультиагентная оптимизация — ​направление искусственного интеллекта, технологии которого позволяют в каждую точку системы управления встраивать агент. Он собирает и анализирует информацию о своих действиях и действиях соседей. На основе выводов агента строится целевая функция, соответствующая критериям оптимизации, и принимается решение по оптимизации работы системы управления потоками заданий. После этого оппонент, или критик, оценивает решение агента. Если оппонент считает, что решение было направлено в сторону оптимальности, то, соответственно, он выдает награду целевой функции агента, повышает ее значимость, и тогда целевая функция растет. Если оппонент считает, что решение не показало достаточной эффективности, уводило от оптимального, работа агента штрафуется, значение целевой функции понижается.

Для машинного обучения мы использовали класс алгоритмов, который называется reinforcement learning — ​обучение с подкреплением. Они требуют начального импульса, после которого постоянно доучиваются и сами себя совершенствуют.

Общий процесс мультиагентной оптимизации следующий: алгоритм решает задачи, агент дает обратную связь, на основании этого оппонент делает вывод, и с каждым разом алгоритм совершает меньше ошибок.

Неважно, на основе каких физических процессов или эффектов построен вычислитель. Это может быть фотонная, квантовая или кремниевая технология. Для всех одинаково возникает проблема доставки данных и распределения работ между вычислителями. Мы как раз занимаемся решением проблем управления вычислительными системами. Сейчас фаза перехода на совершенно новую вычислительную инфраструктуру. Организация вычислений — ​основа цивилизации, уровень ее технологического развития существенно зависит от того, как организованы вычисления.

В 2017 году премию Тьюринга (самая престижная ИТ-премия, вручается Ассоциацией вычислительной техники) получили два профессора, ведущие специалисты в области микроэлектроники Джон Хеннесси и Дэвид Паттерсон. Они опубликовали доклад «Новый золотой век для компьютерной архитектуры», в котором обозначили, что закон Мура перестал работать: классическая кремниевая микросхема подошла к своему физическому пределу, исчерпала себя. Именно поэтому работа над оптическими, а не кремниевыми вычислителями открывает новые возможности обработки информации. Это ставит перед научно-техническим сообществом совершенно иные задачи с точки зрения организации как самого высокопроизводительного вычислителя, так и его инфраструктуры. Понятие компьютера меняется, мы движемся в эпоху, когда компьютер не будет выглядеть как отдельно взятое устройство, а большая сеть станет компьютером. Она сама будет определять, где, как и какие задачи решать.

Например, сейчас, когда мы включаем навигатор в смартфоне, он запускается где-то в облачной среде какого-то центра обработки данных, например «Яндекса». Наш смартфон лишь отображает в графическом виде данные оттуда. Существуют сложные приложения, которые состоят из множества частей, размещенных в разных центрах обработки данных, в каждом из них тысячи серверов. В недалеком будущем вычислительная среда станет широко распределенной географически. Сеть превращается в компьютер. Он будет буквально окружать нас, предоставляя совершенно разные сервисы. Это инфраструктура абсолютно нового класса.

Отдельные элементы такого сетевого компьютера можно научить кооперироваться: разумно распределять вычисления и данные. Например, физический эксперимент на Большом адронном коллайдере длится доли секунды, при этом генерирует петабайты информации, которую нужно сохранить и за доли секунды проанализировать и распределить. Тот проект, который мы делали в рамках НЦФМ, в перспективе выходит на этот уровень.

ДОСЬЕ

Руслан Смелянский — ​член-корреспондент РАН, член секции НТС «Национальный центр исследования суперкомпьютеров» НЦФМ, заведующий кафедрой автоматизации систем вычислительных комплексов МГУ им. Ломоносова.