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ゼッタスケールコンピューティングとは、少なくとも「10 21 IEEE 754 倍精度（64 ビット）演算（乗算および/または加算）/秒（ゼッタFLOPS）」を計算できるコンピューティングシステムを指します。 [1]これはスーパーコンピュータのパフォーマンスの尺度であり、2022 年 7 月時点では仮想的なパフォーマンス障壁です。[2]ゼッタスケールコンピュータシステムは、2011 年の第 1 四半期に地球上のすべてのデジタル手段によって保存されたデータよりも多くの単一浮動小数点データを 1 秒間に生成できます。 [要出典][アップデート]
定義
1秒あたりの浮動小数点演算回数（FLOPS）は、コンピュータのパフォーマンスを測る指標の1つです。FLOPSはさまざまな精度の指標で記録できますが、標準的な指標（TOP500スーパーコンピュータリストで使用）では、 High Performance LINPACK（HPLinpack）ベンチマークを使用して、1秒あたりの64ビット（倍精度浮動小数点形式）演算を使用します。[3] [4]
予測
2018年、中国の科学者たちは、最初のゼタスケールシステムが2035年に組み立てられると予測しました。 [5]この予測は、テラスケールマシン（10 12）からペタスケールシステム（10 15 ）に進歩するのに約12年かかり、その後エクサスケールコンピュータ（10 18 ）に移行するのにさらに14年かかったため、歴史的な観点からは妥当に見えます。[5]
科学者たちは、ゼタスケール システムはデータ中心になる可能性が高いと予測しています。この命題は、システム コンポーネントがデータに移動することを意味し、その逆ではありません。将来的にはデータ量が非常に大きくなると予想され、データの移動にはコストがかかりすぎるためです。また、ゼタスケール システムは分散化されると予測されています。これは、そのようなモデルがゼタスケールのパフォーマンスを達成するための最短ルートになる可能性があるためです。何百万もの低性能のコンポーネントがリンクされ、連携して、単一のマシンよりも強力な集合的なハイパーコンピューターを形成します。[5]このような分散システムは、複雑な生物学的システムを模倣するように設計される可能性があり、次のサイバネティック パラダイムは、具現化されたインテリジェンス ソリューションを備えた液体サイバネティック システムに基づく可能性があります。[6] [説明が必要]
潜在的な構成
中国国立国防科学技術大学は以下の指標を提案している。[7]
- 消費電力: 100MW
- 電力効率: 10テラフロップス/ワット
- ノードあたりのピーク性能: 10 ペタフロップス
- ノード間の通信帯域幅: 1.6テラビット/秒
- I/O 帯域幅: 10 ～ 100 ペタバイト/秒
- 記憶容量: 1.0ゼタバイト
- 延床面積：1000平方メートル
問題点
ムーアの法則が自然限界に近づくにつれ、スーパーコンピューティングはエクサスケールからゼタスケールのシステムに移行する上で深刻な物理的問題に直面することになり、2020年以降の10年間は主要な高性能コンピューティング技術を開発する上で極めて重要な時期となる。 [8]ゴードン・ムーア自身を含む多くの予測者[9]は、ムーアの法則が2025年頃に終わると予想している。[10] [11]ゼタスケールの性能に到達するためのもう一つの課題は、膨大なエネルギー消費である可能性がある。[12] [13]
アプリケーション
- ゼッタスケールのコンピューターは、今後2週間の世界の天気を正確に予測できるようになります。[14]
- ゼタスケールの計算は、ブラックホール、中性子星の合体、超新星などの稀な現象の天体物理学的シミュレーションに必要な時間を大幅に短縮することもできます。たとえば、崩壊する超新星核からの衝撃波不安定性の3Dモデルの計算は、ペタフロップスのコンピュータでは100万時間、エクサフロップスのマシンでは1000時間かかりますが、ゼタフロップスのシステムではわずか1時間で完了します。[15]
- ゼタスケールやヨタスケールのシステムは、人間の脳全体を正確にモデル化できる可能性がある。[16]
参照
参考文献
- ^ 「ゼタフロップスとは何か？ - WhatIs.com からの定義」。WhatIs.com 。2021 年8 月 24 日閲覧。
- ^ Feldman, Michael (2018年12月11日). 「スーパーコンピューティングは存在の危機に向かっている」. top500.org . 2021年8月24日閲覧。
- ^ 「よくある質問」www.top500.org . 2020年6月23日閲覧。
- ^ Kogge, Peter 編 (2008 年 5 月 1 日)。ExaScale コンピューティング研究: Exascale システム実現における技術課題(PDF)。米国政府。2008年9 月 28 日閲覧。
- ^ abc 2020年8月、ジョエル・カリリ29（2020年8月29日）。「告白しますが、次世代のスーパーコンピューターが怖いです」。TechRadar。2021年8月24日閲覧。
{{cite web}}: CS1 maint: 数値名: 著者リスト (リンク) - ^ Chiolerio, Alessandro; Draper, Thomas C.; Jost, Carsten; Adamatzky, Andrew (2019). 「溶媒和テクトマーの電気的特性: ゼッタスケールコンピューティングに向けて」. Advanced Electronic Materials . 5 (12): 1900202. doi :10.1002/aelm.201900202. S2CID 204646269.
- ^ 「1000エクサフロップスのスーパーコンピューターは、ブルートフォーススケーリングか、それとも新技術から生まれるのか？ | NextBigFuture.com」。 nextbigfuture.com 。 2021年10月6日閲覧。
- ^ 廖、項科。ルー、カイ。ヤン・カンクン。リー、ジンウェン。元、元。ライ、ミンチェ。黄、李波。ルー・ピンジン。ファン・ジアンビン。レン、ジン。沈傑（2018年10月1日）。 「エクサスケール コンピューティングからゼッタスケール コンピューティングへの移行: 課題とテクニック」。情報技術と電子工学のフロンティア。19 (10): 1236–1244。土井：10.1631/FITEE.1800494。ISSN 2095-9230。S2CID 53819223 。2021 年8 月 24 日に取得。
- ^ クロス、ティム。「ムーアの法則のその後」。エコノミスト・テクノロジー・クォータリー。 2016年3月13日閲覧。
図表：「ムーアの信仰なし」ムーアの法則の終焉に関する予測
- ^ Kumar, Suhas (2012). 「ムーアの法則の根本的な限界」. arXiv : 1511.05956 [cond-mat.mes-hall].
- ^ McBride, Stephen (2019年4月23日). 「ムーアの法則を打ち破る3つのコンピューティング技術」. Forbes . 2021年8月24日閲覧。
- ^ モーガン、ジェームズ（2013年10月18日）。「IBMが『電子血液』で動くコンピューターを発表」BBCニュース。 2021年10月4日閲覧。
- ^ Hayes, Brian (2014年7月22日). 「スピード重視: エクサスケールコンピューターの設計」.ハーバード大学. 2021年10月4日閲覧。
- ^ DeBenedictis, Erik P. (2005)。「スーパーコンピューティングのための可逆ロジック」。コンピューティングフロンティアに関する第 2 回会議の議事録。ACM プレス。pp. 391–402。ISBN 1-59593-019-1。
- ^ "Суперкомпьютеры достигают производительности в зеттафлопс | "Будущее сейчас" (ロシア語)。 futurenow.ru 。2021 年9 月 29 日に取得。
- ^ カークパトリック、ケイ (2019). 「BIO LOGIC: 生物学的計算」(PDF) .イリノイ大学.
外部リンク
- ビッグデータの世界におけるハイパフォーマンスコンピューティングの展望
- エクサスケールプラットフォーム上のゼタスケールコンピューティングに向けて