Корпорация IBM в ближайшие пять лет планирует выделить 3 млрд долл. на поиск новых материалов для изготовления процессоров. В IBM намерены переосмыслить компьютерную архитектуру и оценить перспективы, в которых, возможно, кремниевым чипам места уже не останется.

Новая инициатива должна открыть дорогу квантовым и когнитивным компьютерам, имитирующим функциональность мозга.

Возможности кремниевой архитектуры исчерпали себя, и дальнейшая миниатюризация элементной базы близка к своему пределу

«Базовая архитектура компьютеров остается неизменной с 40-х годов XX века, – отметил руководитель направления физических исследований в IBM Research Супратик Гуха. – Учитывая весь груз проблем, с которыми производителям приходится сталкиваться сегодня, мы чувствуем, что настала пора искать новые формы компьютеризации».

Возможности кремниевой архитектуры исчерпали себя, и дальнейшая миниатюризация элементной базы близка к своему пределу. Сегодня в IBM изучают возможности графена, углеродных нанотрубок и других материалов, способных прийти на смену кремнию, и пытаются создавать микросхемы, размеры которых можно будет уменьшать до атомного уровня.

Анонс IBM прозвучал через месяц после того, как о переосмыслении базовой архитектуры компьютеров объявила компания Hewlett-Packard.

«Цель IBM заключается в том, чтобы подготовить строительные блоки для систем, которые смогут осуществлять интеллектуальную обработку больших объемов данных, потребляя при этом значительно меньше электроэнергии, – пояснил старший вице-президент подразделения систем и технологий IBM Том Розамилиа. – Такие компьютеры могли бы помочь в изучении онкологических заболеваний, моделировании погоды и создании более интеллектуальных облачных сервисов. Разнообразные ускорители, к числу которых относятся, например, графические процессоры, повышают производительность компьютеров в краткосрочной перспективе, однако дальнейшее увеличение плотности размещения элементов в кремниевых процессорах, необходимое для дальнейшего роста производительности и снижения энергопотребления, представляет собой гораздо более сложную задачу. В определенные исторические моменты отрасль должна совершать скачок от одной технологии к другой. И если мы не начнем изобретать новые решения прямо сейчас, никто за нас этого не сделает».

В IBM уже сейчас активно занимаются квантовыми компьютерами и компьютерами, работающими по принципу мозга. Соответствующие теоретические положения разрабатывались на протяжении десятилетий, однако реализовать их на практике оказалось весьма затруднительно. Компьютеры нового типа должны базироваться на совершенно иной архитектуре по сравнению с машинами, используемыми сегодня. Соответственно, возникает вопрос, какой из предлагаемых архитектур следует отдать предпочтение.

IBM сопоставляет и объединяет различные технологии, подготавливая строительные блоки для новых компьютерных систем.

«Некоторые сочетания сумеют доказать свою эффективность и будут использоваться на протяжении многих лет, – указал Розамилиа. – Планировать все нужно на долгие годы вперед. И мы очень серьезно к этому относимся».

Первые результаты исследований, очевидно, можно будет наблюдать в области высокопроизводительных вычислений, но в конечном итоге они найдут отражение и в портативных и настольных компьютерах. Впрочем, какие-то конкретные временные рамки Розамилиа назвать затруднился.

Инвестиции растут по мере того, как действие закона Мура близится к своему завершению. Много лет назад один из основателей Intel Гордон Мур заявил, что число транзисторов в интегрированных схемах будет удваиваться через каждые два года. До сих пор сформулированный им закон не терял своей актуальности, но ожидается, что уже в следующем десятилетии его действие прекратится. Инженеры пересматривают процессорную архитектуру, стремясь добиться дальнейшего увеличения роста производительности. И чем меньше становятся чипы, тем большую важность приобретает эта задача. Intel уже готовится организовать производство с нормой проектирования 14 нм, а в ближайшие годы норма проектирования должна уменьшиться до 10 нм.

Процессорная революция произошла в 1950 году, когда ученые начали использовать очищенный кремний, но расширять функционал при переходе к 7-нанометровому производственному процессу становится все труднее, поскольку отрасль уже приближается к атомному уровню.

«Чем мы будем заменять существующие технологии на этом рубеже, пока неясно», – признался Гуха. – Углеродные нанотрубки, представляющие собой цилиндры из атомов углерода, считаются сегодня наиболее вероятной заменой кремнию. Исследователи из IBM постепенно уменьшают размеры углеродных нанотрубок, но при этом все острее встают вопросы охлаждения. В последнее время участились споры и в сфере безопасности. Тем не менее, все сходятся на том, что решить технические проблемы вполне возможно".

Для разработки квантовых компьютеров и компьютеров, функционирующих по принципу мозга, требуются дальнейшие исследования поведения компьютеров.

IBM проектирует компьютеры, моделирующие функциональность мозга, в рамках программы SyNAPSE. Мозг обрабатывает информацию, которая параллельно поступает в него через триллионы соединений, называемых синапсами. В 2011 году в IBM продемонстрировали нейронный чип с программируемыми и обучаемыми синапсами, которые обеспечивали возможности навигации и распознавания образов. Сегодня цель IBM заключается в построении нейронного чипа, имитирующего работу человеческого мозга. При наличии 10 миллиардов нейронов и 100 триллионов синапсов он будет потреблять всего один киловатт электроэнергии.

Сердцем квантовых компьютеров являются квантовые биты (кубиты), в которых хранятся значения нулей, единиц и их суперпозиции. Этим они отличаются от обычных компьютеров, в ячейках памяти которых в любой конкретный момент времени находится либо 0, либо 1. Благодаря увеличению числа поддерживаемых состояний кубиты позволяют увеличить скорость выполнения вычислений.

Конечно, исследователям предстоит преодолеть еще очень много трудностей, включая квантовый шум, при котором кубиты переходят в нежелательные состояния, что осложняет нормальное выполнение программ. Единственный известный квантовый компьютер продается сегодня компанией D-Wave Systems, однако в начале нынешнего года исследователям IBM удалось перевести компьютерные отношения в плоскость квантовой механики, где поведение и взаимодействие описывается на атомном и субатомном уровне.

Корпорация IBM сделала очередной шаг по направлению к амбициозной цели создания процессора, который работал бы так же, как человеческий мозг. Создан второй, более совершенный чип, моделирующий функционирование мозга высокоразвитых живых существ.

Процессор, разрабатываемый под кодовым наименованием TrueNorth, имеет 5,4 млрд транзисторов, размещенных в сети из 4096 нейросинаптических ядер

«Достигнута очередная веха в области разработки компьютеров, имитирующих работу мозга», – отметил Дхармендра Модха, главный научный сотрудник подразделения IBM Research, занимающийся созданием вычислительных систем, моделирующих функционирование мозга.

В проектировании чипа принимали также участие исследователи из Корнелльского университета. «Наша архитектура воспроизводит структуру и функции мозга в кремнии и демонстрирует при этом высокую эффективность с точки зрения энергопотребления», – подчеркнул Модха.

Коммерческая версия чипа могла бы выступать в качестве датчика с низким энергопотреблением, который подходит для широкого спектра встроенных и портативных устройств. «Новый процессор претендует на роль кремниевого мозга для Интернета вещей, – отметил Модха. – Он способен перевернуть весь наш опыт использования мобильных устройств».

Процессор мог бы найти применение в больших суперкомпьютерах, обеспечивая ускорение машинного обучения и выполнение других операций в нейронных сетях.

Это уже второй чип, моделирующий работу мозга, который был создан в IBM командой Модхи. Первый появился в 2011 году.

Новый процессор, разрабатываемый под кодовым наименованием TrueNorth, имеет 5,4 млрд транзисторов, размещенных в сети из 4096 нейросинаптических ядер. Он представляет собой эквивалент 256 млн синапсов, значительно превосходя модель 2011 года, в которой начитывалось около 260 тыс. синапсов.

Компания IBM объединила 16 чипов в четыре массива, которые эквивалентны 16 млн нейронов и 4 млрд синапсов. Конструкцию можно масштабировать и дальше, создавая еще более крупные решения.

Нынешние работы уходят своими корнями в проект Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics (SyNAPSE), к реализации которого в 2008 году приступило DARPA, агентство перспективных оборонных исследований Пентагона.

Новый чип радикально отличается от существующей сегодня вычислительной архитектуры фон Неймана, в которой операции выполняются последовательно.

Архитектура IBM моделирует работу человеческого мозга. Каждое «нейросинаптическое ядро» имеет собственную память («синапсы»), процессор («нейрон») и коммуникационный канал («аксоны»). Все эти компоненты связаны друг с другом и управляются событиями.

Объединение ядер позволяет улавливать различные нюансы при распознавании образов и обладает другими особенности чувственного восприятия, присущими мозгу.

Как и мозг, новый чип потребляет очень мало энергии. Для выполнения типичной операции ему требуется всего 70 мВт, что на порядок меньше энергопотребления стандартных процессоров. Компания Samsung изготовила прототип чипа с использованием литографического процесса с нормой проектирования 28 нм.

Столь низкое энергопотребление (это меньше, чем требуется слуховому аппарату) открывает самый широкий спектр областей потенциального применения, особенно на устройствах с ограниченными возможностями источников питания.

Такой процессор можно встроить, например, в мобильное устройство или датчик, в котором он будет обучаться распознавать объекты, анализируя звуковые, визуальные или мультисенсорные источники данных. Сегодня для решения такой задачи, требующей интенсивных вычислений, нужен выделенный сервер. Новый же чип позволит легко выполнить ее прямо на удаленном устройстве, исключая необходимость направления видеопотока в ЦОД.

«Фактически датчик превращается в мощный компьютер», – пояснил Модха.

Архитектура, созданная по образу человеческого мозга, не предназначена для замены стандартных процессоров и будет использоваться наряду с ними для решения задач, которые требуют большого количества вычислительных операций, выполняемых параллельно.

В ЦОД новые чипы можно было бы использовать в платах сопроцессорных ускорителей для построения нейронных сетей машинного обучения. Многие алгоритмы машинного обучения, находящие сегодня коммерческое применение, можно легко адаптировать к особенностям этой архитектуры, обеспечивающей высокоэффективное выполнение параллельных операций при минимальных затратах электроэнергии.

IBM изучает возможности коммерческого использования нового процессора, не беря пока никаких обязательств по началу его самостоятельного выпуска или лицензированию другим производителям.

Кроме того, корпорация разрабатывает компиляторы и другое программное обеспечение, призванное упростить использование процессоров.

Собственные серверы на базе Power8 в IBM представили в апреле

Первые серверы независимых компаний, использующие лицензированную у IBM архитектуру Power, появятся на рынке в начале следующего года.

В прошлом году IBM начала лицензировать свою архитектуру независимым организациям, которые получили возможность самостоятельно выпускать серверы, процессоры и компоненты Power. По словам генерального менеджера альянса OpenPower в подразделении IBM Systems and Technology Group Кена Кинга, первые серверы Power, выпущенные независимыми производителями, будут предназначены для облачных сервисов и высокопроизводительных приложений.

«Процессоры Power могут устанавливаться и в серверы младшего класса, но здесь решение будут принимать производители серверов, – указал Кинг. – В их серверы начнут устанавливаться и процессоры, являющиеся производными от чипов Power8 и изготавливаемые за пределами IBM. Однако сроки начала производства процессоров Power8 независимыми производителями пока не подтверждены».

Оборудование IBM Power использовалось в суперкомпьютере Watson, работающем под управлением Linux и сумевшем одержать верх над людьми в телевизионной викторине Jeopardy. Но в последние годы объемы поставок серверов с процессорами IBM Power неуклонно сокращались, поскольку покупатели отдавали предпочтение более дешевому оборудованию с архитектурой x86. Вместе с тем, корпорация IBM согласилась продать свой бизнес x86-серверов Lenovo за 2,3 млрд долл. и теперь ориентируется исключительно на архитектуру Power.

Серверы Power, выпускаемые другими производителями, будут конкурировать с системами IBM System Z старшего класса и адаптируемыми к потребностям клиентов предложениями PureSystem. Но по мнению Кинга, это уже не столь важно. Главное – что лицензирование архитектуры Power будет способствовать более широкому ее распространению.

«Таким образом, серверы Power займут достойное место на рынке», – подчеркнул Кинг.

«Мэйнфреймы и серверы IBM Power постепенно сходят со сцены, поэтому компания и решилась на лицензирование своей процессорной архитектуры, – считает главный аналитик компании Insight 64 Натан Бруквуд. – Для IBM сегодня очень важно охватить серверами Power как можно более широкий круг клиентов и продемонстрировать, что к ним проявляют интерес и другие производители».

В прошлом году IBM сформировала объединение OpenPower Alliance, которое должно укрепить сотрудничество с другими компаниями в области разработки оборудования и программного обеспечения для архитектуры Power. В состав OpenPower вошли компании Google и Tyan, которые уже продемонстрировали платы, созданные для архитектуры Power8. Среди других известных участников альянса можно отметить производителей памяти Samsung и Micron, а также компанию Nvidia, которая занимается разработкой графических процессоров.

«В IBM признали, что архитектура Power испытывает сегодня известные трудности, и предприняли грамотный ход, открыв ее другим производителям, – отметил главный аналитик компании Pund-IT Чарльз Кинг. – Конечно, количество серверов Power, поставляемых IBM, из-за конкуренции может сократиться, но компания получит дополнительные доходы от лицензирования, окзазания услуг и развертывания систем. Серверы Power хорошо подходят для организации высокопроизводительных вычислений и облачных сервисов. Выгодным отличием архитектуры Power от x86 является поддержка большего числа виртуальных машин, запускаемых одновременно. Процессорам Power присущ высокий уровень устойчивости и готовности, а также удобство эксплуатации, которым так славятся серверы IBM».

Компанию Google, очевидно, привлекло увеличение числа виртуальных машин, запускаемых на серверах Power, в сравнении с системами x86.

Это открывает дополнительные возможности в части использования производительности и быстроты реакции виртуальных машин при обработке облачных запросов.

«Вместе с тем, IBM по-прежнему приходится прилагать серьезные усилия, для того чтобы привлечь внимание производителей к архитектуре Power, – указал Бруквуд. – Инвестиции в инфраструктуру x86 весьма велики, и компании неохотно осуществляют переход на новую архитектуру. Разработка нового программного обеспечения требует времени, денег и дополнительных ресурсов. Проблема компьютерных систем, теряющих популярность, заключается в сужении пользовательской базы и базы приложений. Так происходило с DEC Alpha, Tandem NonStop и десятками других систем».

Компания Sun Microsystems, принадлежащая ныне корпорации Oracle, открыла свою микроархитектуру SPARC, представив OpenSPARC, но это не сработало. Hewlett-Packard сегодня отказывается от процессоров Itanium и ищет пути перехода на архитектуру x86.

Но если для IBM все сложится удачно, у нее еще есть шанс оживить Power.

«Чтобы продлить жизненный цикл Power8, необходимо привлекать других людей к разработке и использованию этой архитектуры», – подчеркнул Бруквуд.

Сергей Золотарев: «Мы интегрируем мир структурированных и мир неструктурированных данных»

В центре внимания форума Big Data, проведенного 20 марта издательством «Открытые системы», кроме самих Больших Данных, находились средства работы с ними. Один из лидеров в создании соответствующих технологий — компания Pivotal, входящая в EMC. Она была создана в начале 2013 года с целью объединения всех средств работы с Большими Данными, имевшимися в EMC и VMware. О важности новой структуры можно судить по тому, что генеральным директором Pivotal был назначен Пол Мариц, до этого возглавлявший VMware.

Глава представительства EMC/Pivotal в России и СНГ Сергей Золотарев рассказал об особенностях бизнеса компании, о сферах применения ее продуктов и о том, почему одним из инвесторов Pivotal стала General Electric.

- Решения на базе Hadoop предлагают многие компании. В чем особенность продуктов Pivotal?

Средства обработки Больших Данных вышли из проектов с открытым кодом. Все вендоры добавляют что-то свое к Hadoop. Весь вопрос в том, как «прикрутить» Hadoop к реалиям корпоративной ИТ-среды.

Мы интегрируем два мира — мир структурированных данных, обрабатываемых обычными SQL-запросами, и мир неструктурированных данных, которые обрабатываются с помощью Hadoop. Когда традиционные средства бизнес-аналитики обращаются к неструктурированным данным, то работа идет очень медленно, посредством интерпретаторов. У нас же есть Pivotal XD и HAWQ.

Первый продукт дает возможность базе данных, размещенной в памяти, напрямую взаимодействовать с Hadoop. Это так называемое предприятие реального времени. Все события, на которые надо немедленно отреагировать, вся сопутствующая информация – все держится в оперативной памяти.

HAWQ — фактически традиционная аналитическая СУБД, которая «интегрирована» с файловой системой Hadoop и за счет этого работает с данными Hadoop в сотни раз быстрее.

- Кто ваши основные клиенты — в России и в мире?

Те, кто первыми столкнулись с Большими Данными. Это интернет-компании, но они и в мире и в России создают на базе Hadoop собственные решения, финансовые организации различного профиля, например Нью-Йоркская фондовая биржа, телекоммуникационные компании. В России у нас есть проекты со Сбербанком и банком «Тинькофф Кредитные Системы», еще несколько проектов находятся на различных стадиях.

- А розничные сети еще не прибегают к вашим услугам?

Интерес есть, делали аналитику кассовых чеков, в том числе и для россиийских заказчиков. А крупнейший референсный проект — это, пожалуй, Wal-Mart. В компании прекратили развивать то BI-решение, которое у них было, и выбрали нашу платформу.

Но в целом российский ретейл к работе с Большими Данными пока не готов. Возможно, там еще недостаточно высокая конкуренция, нет стимула выжимать из имеющихся данных всю содержащуюся в них информацию, например чтобы повысить обороты на 3-4%.

- Геологоразведка пользуется вашими решениями?

Пока мало, в России и вовсе нет. В основном спрос на сбор телематики с различного рода датчиков и их анализ. Как и у крупных промышленных предприятий. Специфических задач пока практически нет.

- От промышленных датчиков, казалось бы, должна поступать достаточно структурированная информация?

Есть такое понятие, как частично структурированные данные. У предприятия есть большое количество разнообразных устройств, каждое из них выдает свой лог-файл. Информацию в нем мы можем легко прочитать и классифицировать, но у всех файлов разные форматы, у одних в одном файле 15 параметров, у других — 300.

То, что называют Интернетом вещей, и состоит из такого рода межмашинных коммуникаций. Поэтому встает задача обрабатывать данные, появляющиеся при таком взаимодействии.

И не случайно единственный внешний инвестор Pivotal – это General Electric. В этой компании решили создать платформу управления и мониторинга всех выпускаемых устройств. По оценкам GE, например, значительная часть всей электроэнергии в мире вырабатывается на ее оборудовании. А кроме того, компания производит медицинскую технику, электродвигатели, реактивные двигатели и т. д. Сначала в GE захотели создать собственную платформу. Но когда оценили размер инвестиций, то посчитали, что гораздо правильнее вложить 100 млн долл. в Pivotal.

- Технологически ваши решения не имеют ограничений сверху?

Нет. На сегодня одно из самых крупных хранилищ, которое мы построили, это хранилище для Skype — размером в несколько петабайтов.

- А снизу? Какие объемы информации выгодно обрабатывать вашими средствами?

Быстрые аналитические витрины размером в 1 Тбайт на массово-параллельных СУБД строятся дешевле, чем на традиционных базах данных. У нас есть такие клиенты, в том числе и в России, например небольшие финансовые организации. Особенно часто к нашим решениям прибегают те, кто строит свою ИТ-систему с нуля. Они видят, что у нас в несколько раз выше скорость работы, на некоторых запросах в десятки раз, в пределе и в сто раз на сложных запросах.

Еще одно из основных отличий наших продуктов по обработке Больших Данных в том, что большинство аналитических платформ доступно только в виде «черного ящика» — закрытого программно-аппаратного комплекса. Мы тоже можем поставить такой комплекс или установить ПО на стандартном оборудовании заказчика. Но мы, точнее наши партнеры — провайдеры услуг, также предоставляем услуги по работе с Большими Данными из облака.

- В России эта модель пока не применяется?

Нет. Планировали с одним из партнеров запустить такой аналитический сервис, но пока этот проект не заработал.

- Кроме GE у вас еще один необычный инвестор — IBM...

IBM — наш партнер по проекту CloudFoundry. Это особый продукт, своего рода операционная система для облака. Изначально считалось, что достаточно просто перенести то, что уже используется, в облако. Мы же считаем, что, если мы в принципе строим приложения нового типа, их и строить надо по-другому, проектировать для виртуальных сред с возможностью многократного масштабирования. Инструменты или компоненты, из которых они будут состоять, тоже должны быть другие и должны уметь в этих средах работать. Подходы к их написанию должны быть другие. CloudFoundry, утрируя, – это платформа как сервис, и для того, чтобы создавать приложения на этой платформе, нам фактически нужен платежный инструмент – заплатить за использование этой среды, а также сама идея и программист, который создает это приложение.

Все необходимые сервисы будут предоставлены виртуально. Возможность это смасштабировать на десятки тысяч узлов тоже заложена в платформе.

Мы сейчас в России это решение показываем в первую очередь разработчикам, потому что оно очень сильно востребовано именно на стадии создания продуктов, длительность цикла разработки программного продукта с использованием облачной среды в несколько раз сокращается.

- Есть планы по созданию в России центров разработки Pivotal, сотрудничеству с учебными заведениями?

У ЕМС очень большой центр разработки есть в России, в нем создается ряд продуктов компании. Ничто не мешает в этом центре — и, насколько я знаю, такие планы есть, — часть продуктов, относящихся к Большим Данным, тоже разрабатывать в России.

Что до университетов, то мы в 2012 году проводили совместно с Высшей школой экономики Data Scientist Day, посвященный профессии data scientist. Приглашали со всей России людей, которые занимаются соответствующей проблематикой, исследованиями в этой области, дали им возможность поделиться своими идеями, обсудить их, пообщаться. Приглашали и западных коллег.