В.Б.Бетелин, д.ф.м.н., проф., ак. РАН, директор НИИ Системных исследований РАН
Долгие годы в России доминировала теория, что предприятия должны самостоятельно, исключительно за свой счет заниматься всеми вопросами своего развития и технического перевооружения. За последние 17 лет огромные деньги были вложены не в реальный сектор, а в потребительский. В результате, сегодняшний уровень развития отечественной промышленности соответствует, в лучшем случае, общемировым показателям середины–начала 1990-х гг.
Крупнейшие компании России отстают от конкурентов по объемам продаж: в нефтедобыче – в 14 раз, в металлургии – в 19 раз, в химической промышленности – в 20 раз, в пищевой – в 40 раз, а автомобилестроении – в 44 раза. В нефтедобывающей отрасли России с 1990 по 2005 гг. объем добычи на одного работающего упал в 2,4 раза. Какие еще доказательства важности срочного технологического перевооружения машиностроения нужны? А такое перевооружение означает, прежде всего, внедрение информационных технологий.
Еще советских времен властные структуры недооценивали стратегическую роль массовых информационных технологий – катализатора развития всей промышленности в целом. В современном мире информационные технологии являются, по сути, технологическим оружием, обеспечивающим конкурентоспособность отдельных отраслей и всего государства, а следовательно – экономическую и национальную безопасность страны.
Принципиальная неспособность рыночных механизмов обеспечить технологическое перевооружение промышленности и науки на основе информационных технологий проявилась в пореформенные годы. На сегодняшний день мы в 1000 раз отстаем по применению суперкомпьютеров в промышленности.
В США сосредоточено порядка 85% мировой мощности суперкомпьютеров, и половина ее используется в американской промышленности. Последние законы США еще более упрочили положение области промышленного применения суперкомпьютерных технологий. У нас – менее 0,9% мировой мощности суперкомпьютеров, и только 5% от нее используется в промышленности. В результате чего, в отечественном машиностроении не решаются современные производственные задачи.
Суперкомпьютерные технологии обеспечивают принципиальный рывок в повышении производительности труда. Без высокоскоростных расчетных инструментов к 2020 г. Россия не будет представлена ни на одном рынке сложных промышленных изделий.
Системы моделирования для суперЭВМ – это тот технологический инструмент, которого в свободной продаже нет. А без него в XXI веке промышленная страна существовать не сможет. Поэтому необходима комплексная программа перевооружения промышленности на базе суперкомпьютерных технологий, и, прежде всего, машиностроения. В рамках программы требуется сформулировать ключевые задачи-показатели для энергетики, авиации, судостроения и т.п. Достижение этих показателей будет определяться информационными технологиями, в привязке к показателям создаваемых на их основе конкретных продуктов. В рамках выбранных системообразующих компаний задаться целью к определенному сроку вывести на рынок конкретный крупный продукт. Вкладывать в проект государственные деньги и строго контролировать его выполнение.
И самое главное, уже сегодня необходимо готовить конструкторов, которые смогут пользоваться компьютерами уровня 1–5 TFlops (1012 операций с плавающей запятой в секунду).
В этой гонке необходимо успеть, потому что мировой рынок энергетического машиностроения будет поделен так же, как рынок гражданской авиации, который сегодня делят две компании – «Airbus» и «Boeing». Причем авиаконцерн «Boeing» контролирует примерно 75% мирового рынка коммерческих воздушных судов. Когда-то в СССР производили 25% магистральных авиалайнеров, но мы этот рынок потеряли. Сейчас нас там нет. Если мы не займемся экзафлопным суперкомпьютером всерьёз, то же самое может случиться и с энергетикой.
Предыстория вопроса
Современный человек обитает в двух средах – природной и технической. Основой технической среды является энергетика. Её доминирование в техносфере сохраняется на протяжении последних двух столетий, начиная с паровой машины Уатта. Фундаментальная наука открывает законы функционирования живой и неживой природы, создавая предсказательно-информационные модели биологических, климатических, геологических и других процессов. Строится модель, ставятся эксперименты, модель сопоставляется с происходящим в природе. Возможности построения как можно более точной модели зависят от возможностей вычислительных инструментов исследовательской техники. Например, моделирование кровеносной системы человека, , включая капилляры, требует экзафлопной (1018) мощности суперкомпьютера. Моделирование эволюции Вселенной, термояда также требуют очень больших производительностей компьютерных вычислений.
Для объектов технической системы также создаются предсказательно-информационные модели процессов изготовления и функционирования сложной технической системы (СТС), чтобы заранее, ещё до изготовления изделия предсказать, как оно будет вести себя. Для проверки адекватности модели требуемому изделию проводятся натурные или полунатурные испытания, объем которых зависит от точности модели. Чем более точная модель, тем меньший объем натурных или полунатурных испытаний необходимо будет проводить. А значит, сокращаются сроки и стоимость создания изделия. На сегодня такой подход является основой общемировой тенденцией развития технической среды.
Первые информационные модели (ИМ) в виде комплектов конструкторской, технологической документации, всевозможных расчетов представлялись на бумажных носителях. Радикальный шаг в моделировании был сделан с появлением цифровых технологий, компьютерным (цифровым) представлением всех видов документации, инженерных расчетов и испытаний, появлением рабочих станций, позволявших создавать геометрическую компьютерную модель.
Результатом цифровой революции стало изменение структуры различных секторов экономики. Технологическое перевооружение промышленности, науки и образования на основе массовых «персональных» информационных технологий, увеличение производительность инженерного труда привело к созданию гигантских компаний с большим числом работающих с высоким доходом и высокой выработкой.
Основу рыночной экономики США составляют 900 крупных отраслей-компаний с общим числом работающих 30 млн человек. Средний доход в этих мегакомпаниях около 40 тыс. долл., выработка на человека 300 тыс. долл., средняя численность 30 тыс. чел.
Это акулы бизнеса, основа экономической деятельности США. Вокруг них образовалось примерно 5 млн средних и малых предприятий и 20 млн индивидуалов. Постоянные разговоры о существенном вкладе малого и среднего бизнеса в развитие нашей отечественной промышленности никакого смысла не имеют, так как продвигать сколь-нибудь крупные проекты самостоятельно они не могут. «Прилипалы» всё равно ищут «акул». Российский малый бизнес сегодня это «прилипалы» около крупных иностранных компаний.
Развитие суперкомпьютерных технологий
Главным итогом эпохи персональных компьютеров (ПК) в промышленности стало появление в реальном секторе трехмерной документации – конструкторской, технологической, эксплуатационной. Но для более серьезных задач производительности ПК было недостаточно. Погоня за большими мощностями вычислений была обусловлена необходимостью решения важных стратегических задач. В первую очередь, это касалось обеспечения военной безопасности.
В 1981 г. в США была создана комиссия по проблеме развития высокопроизводительных вычислений. В 1983 г. суперкомпьютерные технологии в США начали получать государственную поддержку. В 1984 г. было создано агенство высокопроизводительных научных вычислений с бюджетом 200 млн долл. на пять лет. В 1985 г. были открыты пять национальных суперкомпьютерных центров. Закон о федеральной поддержке высокопроизводительных вычислений 1991 г. обязал правительство США вкладывать в эту тематику значительные средства. Был разработан ряд программ (HPCA – High Performance Computing, ASCI - American Standard Code for Information Interchange и др.) во исполнение этого закона. В 1993 г. появилась первая машина на массовых микропроцессорах Intel Paragon (на RISC-процессорах Intel i860).
Была сформулирована идея, что суперЭВМ нужно строить на массовых элементах и добиваться высокой производительности, не путем повышения производительности единичного процессора, а за счет использования большого числа процессоров, объединенных коммуникационной системой, то есть создания масштабированной сети. И следующий важный момент – эти процессоры были коммерческими. Ставка была сделана на массовые продукты. Была создана сумма коммерческих технологий.
Целесообразность этой идеи подтвердилась с появлением в 1997 г. первого суперкомпьютера производительностью свыше 1 TFlops. Это был Intel ASCI Red – суперЭВМ на массовых процессорах Intel Pentium Pro.
Все работы велись в рамках программы ASCI, основная цель которой – обеспечение боеспособности ядерных арсеналов США в условиях действия международного договора о запрещении натурных испытаний ядерного оружия. Помимо этого, программа решала задачу сохранения и передачи накопленных знаний в этой области от поколения к поколению, поскольку к 2010–2012 гг. все разработчики ядерных зарядов, работавшие в условиях реального эксперимента, должны были уйти на пенсию.
Прекращение натурных испытаний ядерных зарядов потребовало создания информационной модели ядерного оружия и отработки её на полунатурных испытаниях. В гражданских отраслях до сих пор сохраняется определенный скепсис по поводу возможности создания предсказательных моделей. Особенно у старых опытных генеральных конструкторов.
В 1980-х гг. на ЗИЛе, когда мы только начали заниматься машинным расчетом, конструкторы старой школы не особо доверяли новым методикам. Понадобилось порядка двух лет, чтобы переломить этот стереотип. Принципиальным моментом стал эксперимент. Объектом была выбрана рама от ЗИЛ-4331– самый консервативный элемент конструкции, она была отработана до предела, традиционными методами ничего сделать там было нельзя. В течение 1,5 месяцев мы просчитали порядка 1200 вариантов рамы с вариациями ее геометрии и получили выигрыш около 10% веса – то есть 40 кг. Этот показательный эксперимент стал переломным на пути внедрения новых технологий. Сейчас по отношению к предсказательному моделированию ситуация аналогичная. Требуется не только доверие. Если стендовые испытания заменять моделированием, должна быть уверенность в адекватности модели. На решение этой задачи, по зарубежным данным, нужно восемь лет – от момента начала разработки модели и до ее верификации и получения всех необходимых сертификатов. Необходим как сам инструмент, так и методика доведения его до надежного состояния и технологии применения.
ASCI программа была направлена не только на ядерное оружие. Перед ней ставилась цель достичь превосходства США в XXI веке за счет более точного понимания физики, качественного повышения уровня производительности труда во всех сферах деятельности. Хоть явно это и не декларировалось, но многие эксперты писали, что США хотят стать лидерами во всех научных и промышленных направлениях. А для этого натурные эксперименты необходимо заменить точным моделированием. В программе были обозначены сроки выхода на ряд пороговых значений производительности, которые определялись намеченными практическими задачами. То есть никакой гонки "за терафлопсами" ради самой гонки не было.
Производительность в 1 TFlops позволяет создавать точные модели очень сложных объектов, например, рассчитать процессы в первую секунду ядерного взрыва. Однако для моделирования процессов старения ядерных зарядов на интервалах в несколько десятков лет такой производительности недостаточно.
Основной проблемой является прикладное программирование. Разложить сложную задачу на сотни тысяч процессоров (Blue Gene - 800 тыс. процессоров) так, чтобы все они были загружены, и этот уровень поддерживался, чрезвычайно сложная задача. Наибольший опыт в этой области накоплен ядерными лабораториями, российскими и американскими, потому что компьютерным моделированием они занимаются давно. В моделях, программах, архитектуре мы пока ещё находимся на первых позициях. Но чтобы их сохранить, нужно прилагать определенные усилия.
Новейшие суперкомпьютеры
Современные суперкомпьютеры создаются для решения принципиально новых задач. Например, суперкомпьютер Blue Gene (360 TFlops) был использован для построения трехмерной модели двигателя компании Pratt & Whitney, моделирования взаимодействия двуокиси гафния с другими материалами на атомарном уровне. Вычисления по одной модели на суперкомпьютере производительностью 11 TFlops занимали 5 дней. Все исследование потребовало использования суперкомпьютера в течение 250 дней.
Известно и моделирование застывания расплава тантала. Использовалась классическая модель молекулярной динамики. Для 16 млн атомов расчет одного варианта (при производительности 300 TFlops) занимает семь часов. Те компании или государства, в распоряжении которых нет инструментов моделирования подобной производительности, становятся не конкурентоспособными во многих областях исследований и промышленного производства.
В 2006 г. по инициативе президента США стартовала долгосрочная программа "Инициатива по повышению конкурентоспособности США", поддержанная в 2007 г. законом "Америка конкурирует" (H.R. 2272 "America Creating Opportunities to Meaningfully Promote Excellence in Technology, Education, and Science Act "), согласно которому реализуется комплексная стратегия сохранения позиции Соединенных Штатов как самой инновационной нации в мире путем усиления научного образования и исследований, технологической подготовленности, привлечения лучших работников со всего мира и создания системы подготовки кадров, ориентированной на XXI век.
Объем финансирования в рамках этого закона 40 млрд долл. на три года. Вдвое увеличено финансирование фундаментальных исследований в таких областях, как супервычисления, альтернативные источники энергии и нанотехнологии.
По результатам исследований в области программного обеспечения (ПО) Совет по конкурентоспособности США пришел к выводу, что коммерческие организации могут создать ПО уровня сложности не выше 10–15% от требуемого. Далее риски слишком высоки, и поэтому такие работы могут проводиться только под государственным патронажем. Была создана государственная программа, в рамках которой на развитие ПО для высокопроизводительных вычислений выделяется порядка 0,5 млрд долл. в год.
Свои программы развивают и крупные корпорации. Airbus, например, планирует к 2020 г. создать семейство самолетов исключительно за счет предсказательного моделирования. Экзафлопный уровень (свыше 1018 Flops) позволяет полностью моделировать полет авиалайнера. На этом же уровне находятся модели атомных энергетических установок. В США собираются создать такие системы к 2018 г. В результате существенно сократятся программы летных испытаний. Соответственно, кардинально снизятся сроки и стоимость разработки. Кроме того, средства моделирования обязательно будут включаться в комплект поставки (тренажеры, техническая документация и т.п.). Даже если предположить, что новый экзафлопный уровень производительности будет достигнут на 5–7 лет позже, все равно это достаточно близкая перспектива, работы в этом направлении уже идут. Если наша страна не создаст подобные расчетные инструменты, то к 2020 г. она не будет представлена ни на одном рынке сложных промышленных изделий.
В 1980-е гг. микроэлектроника стала первой областью, где без предсказательного моделирования дальнейшее развитие оказалось невозможным. Сегодня к этому порогу подошли практически все отрасли машиностроения. Вся высокотехнологическая промышленность достигла уровня, при котором без точного моделирования их дальнейшее развитие едва ли возможно и экономически нецелесообразно.
На сегодня Россия более чем на порядок отстает от США по производительности самого мощного эксплуатируемого в стране суперкомпьютера, на два порядка – по суммарной пиковой производительности (в России – 215 TFlops, в США – свыше 21 PFlops). И самое неприятное, что мы в 1000 раз отстаем по применению суперкомпьютеров в промышленности.
Программа перевооружения отечественной промышленности
В течение последних трех лет вместе с академиком Е.П.Велиховым мы пытаемся создать некий аналог программы ASCI, ориентированной на задачи реального сектора экономики, конкретно – на машиностроение. Отставание крупнейших компаний России по объемам продаж от зарубежных конкурентов на порядки требует срочного технологического перевооружения, прежде всего, отечественного машиностроения путем внедрения информационных технологий.
Первая сотня компаний реального сектора США (по сути – машиностроения) имеют годовые обороты от 400 до 10 млрд долл. Их суммарный оборот (около триллиона долларов) примерно равен обороту нефтегазового сектора. Но именно машиностроение обеспечивает нефтегазовый сектор. Поэтому основные финансовые потоки нацелены на машиностроение. Но для развития машиностроительной отрасли требуется развитие моделирования. Нашему отечественному машиностроению также необходимо комплексное перевооружение.
В 1980-е гг. на трех конструкторов требовалась одна рабочая станция с производительностью 3 MFlops. Сейчас в области атомной энергетики требуется уже 1 TFlops на троих. Следовательно, нужно начать производство компьютеров с производительностью 1–5 TFlops. Чтобы уже сегодня заниматься разработкой прикладного программного обеспечения, целесообразно закупить несколько высокопроизводительных компьютеров.
Рабочие станции в свое время были вытеснены персональными компьютерами. Сегодня, на новом витке развития возвращаются рабочие станции, но уже на качественно ином уровне. С уменьшением проектных норм в микроэлектронике до 45 нм и ниже мир идет к многоядерным процессорам. При столь малых размерах элементов технологический разброс параметров не позволяет размещать вычислительное ядро на площади больше 2 мм2. Иначе начинаются проблемы с синхронизацией всей системы на кристалле. В настоящее время Intel реализует проект процессора с 80 ядрами.
То есть мы идем к мультипроцессорному компьютеру, ПК превращается в суперкомпьютер с другими требования к программному обеспечению, другими задачами.
В рамках единичных проектов можно было бы воспользоваться и покупными компьютерами и ПО. Но если мы хотим оснастить суперкомпьютерами большое число предприятий, нужен иной подход. Мне представляется, что в России нужно делать все самим, включая элементную базу. При использовании чужого процессора могут возникнуть проблемы, связанные с технологически неизбежными несоответствиями спецификациям. Причем, одно дело – использование суперкомпьютера для научных исследований в университете, а другое – моделирование сложных производственных процессов на предприятии, занимающее сотни часов. Цена сбоя в последнем случае резко возрастает. Поэтому всеми технологиями необходимо владеть самим. И заниматься не универсальными процессорами, а создавать специализированную упрощенную архитектуру для каждого класса задач. Необходимо создать соответствующее программное обеспечение, работающее с большим числом процессоров. Пока в России ещё есть кому этим заниматься. Компьютеров в российских университетах сейчас довольно много. Нужно объединить существующие суперкомпьютерные центры (в РАН, в вузах) и сориентировать их на решение реальных задач.
Одновременно необходимо приступать к разработке собственной элементной базы для суперкомпьютеров. Иначе попросту не успеем. В этой области отечественные технология остаются на уровне прошлого века. Для их обновления нужно закупить необходимые средства разработки. И самое главное уже сейчас нужно воспитать конструкторов, которые смогут пользоваться компьютерами уровня 1–5 TFlops.
Точки роста в России есть, но нужна объединяющая программа, нацеленная на конкретный результат, а не на терафлопсы как таковые. Требуется волевое государственное решение, так как у бизнеса просто не хватит денег, чтобы в рамках конкретного проекта довести дело до реального продукта. А вложенные инвестиции окупятся на совокупности различных проектов в рамках экономики всей страны.
По инициативе Е.П.Велихова в рамках комиссии по информатизации Госсовета РФ была создана рабочая группа по суперкомпьютерам, сложилось взаимодействие между рядом заинтересованных структур, таких как РАН, «Росатом», МЧС и др. Основная цель разрабатываемой программы – технологическое перевооружение отечественного машиностроения, создание вычислительных суперкомпьютерных центров. Развитие сферы высокопроизводительных вычислений должно идти в интересах реального сектора экономики.
Принятие такой государственной программы первично. Обсуждение проблем развития элементной базы, ПО, архитектуры суперЭВМ, всё это важно, но без объединяющей программы неэффективно. Госпрограмма свяжет все заинтересованные и способные работать структуры, поставит перед ними задачи и финансово обеспечит их выполнение. И исходить нужно только из того, насколько это ускорит или замедлит продвижение к сугубо прагматической цели – к оснащению промышленности новым видом техники в интересах выпуска новой конкурентоспособной продукции.
Если Россия действительно хочет к 2020 г. войти в пятерку ведущих мировых держав, необходимо 30–50-кратное увеличение производительности труда. А это может обеспечить только "технологическое оружие" XXI века – массовые суперкомпьютерные технологии в промышленности, науке и образовании.
Экзафлопные технологии
(1018 операций в секунду)
Тера- и петафлопные вычислительные технологии (путем объединения в сеть десятков-сотен тысяч параллельно работающих микропроцессоров) создавались в 1997- 2010 гг. для обеспечения военной безопасности США. Целью создания экзафлопных технологий стало обеспечение энергетической безопасности США в период 2010-2020-2030 гг. (по материалам министерства энергетики США 2009 г.).
Экзафлопный скачок позволяет промышленности перейти от эмпирических методов проектирования и конструирования, опирающихся на натурные тесты, к научным методикам, опирающимся на предсказательное компьютерное моделирование.
В результате «экзафлопного скачка» образовалось нескольких сверхкрупных нефтегазовых и энергомашиностроительных компаний, монополизировавших мировые нефтегазовые и энергомашиностроительные рынки; произошла монополизация мирового рынка магистральных авиалайнеров компаниями BOEING и AIRBAS.
В 1980-х гг. Советский Союз имел 25% этого рынка. Сейчас России там нет. Если мы не займемся экзафлопными суперЭВМ всерьёз, то нас не будет не только на рынке магистральных авиалайнеров, но и на энергетическом рынке. А в дальнейшем само поддержание технической среды обитания национальными средствами будет поставлено под вопрос.
Энергетический рынок
Доминирование углеводородной энергетики сохранится в ближайшие 30-50 лет, из-за огромной стоимости уже созданной инфраструктуры. На сегодняшний день 85% тепловой энергии в США вырабатывается за счет сжигания углеводородов, в России и того больше – 88%. В последние годы предложено множество замечательных идей, но заменить существующую инфраструктуру полностью они не смогут.
Транспорт США расходует две трети потребляемой нефти. Многомасштабное моделирование процессов сгорания новых видов топлив в двигателях новых конструкций (от течения реакций на уровне отдельных молекул до образования вихрей при подаче топлива в камеру сгорания) на экзафлопных суперЭВМ позволит снизить это потребление на 15% за 20 лет (с 20 до 17 млн барр/день), частично перейти на использование «плохого» топлива из нефтяных песков, сланцев. Для оптимизации процессов горения требуется моделирование в 6 масштабах:
1. тепломассообмен – десятки см – м;
2. турбулентность, пульсации – см;
3. многофазность процессов – доли мм;
4. молекулярная диффузия - от мм до см;
5. химическое молекулярное взаимодействие – нанометры;
6. квантовое взаимодействие - ангстремы.
Без одновременного решения этих задач новых результатов, нового качества в развитии энергетических машин старыми методами получить уже невозможно.
На долю атомной энергетики в США приходится пока только 8% тепловой энергии.
В рамках программы обеспечения энергетической безопасности США планируется создать виртуальную модель всего комплекса АЭС (от ТВЭЛов до утилизации). Требуемая производительность суперЭВМ для такого моделирования 1022 флоп. Моделирующий комплекс будет создан к 2024 г. При этом ожидается снизить стоимость АЭС с 15 до 12 млрд долл., то есть всего на 20%. Казалось бы, зачем производить такие огромные интеллектуальные и финансовые вложения, которые не приведут к удешевлению в разы. Но основная цель данного проекта более глобальная – мировое лидерство США в области ядерной энергетики.
Планируется также создать виртуальную модель эксплуатируемых легководных ядерных реакторов. И, что очень важно – отказаться от старого программного обеспечения и перейти к суперЭВМ.
Если мы хотим сохранить за собой определённый сегмент этого рынка, необходимо создавать новые коды, потому как старые уже не годятся. Вот почему в проект моделирующего комплекса закладывается временной лаг в 15 лет.
За счет применения биотоплива министерство энергетики США планирует к 2020 г. сократить потребление бензина на 20%. Для решения этой задачи требуется произвести молекулярное моделирование биоструктур из миллионов атомов на экзафлопной суперЭВМ. Для повышения доли ветроэлектроэнергии до 20% к 2030 г. также необходима экзафлопная суперЭВМ, позволяющая осуществить многомасштабное моделирование вихрей метрового и километрового диаметра в районе двигателя ветроэнергоустановки.
Одной из основных задач для экзафлопных технологий является удвоение мировых запасов углеводородов за счет увеличения коэффициента нефте- и газоизвлечения. В России сегодня он не превышает 27%, тогда как в мировой практике – 40-50%. Увеличения коэффициента нефте- и газоизвлечения в масштабах России даст дополнительно 100-150 млн тонн углеводородов в год. Но расчет одного воздействия (пример, Приобское месторождение) при моделировании отклика месторождения на комплексное теплогазовое и химическое воздействие требует 3 часов работы суперЭВМ производительностью 1 экзафлоп.
Проблемы создания экзафлопной суперЭВМ
СуперЭВМ такой мощности является уже штучным изделием, по стоимости и сложности превышающим адронный коллайдер. Экзафлопная суперЭВМ будет проектироваться не как машины тера и петафлопной мощности, которые создавались на базе коммерческих узлов, на массовых микропроцессорах, так как с ростом сложности суперЭВМ начинает падать их надежность. При сотне тысяч процессоров в суперкомпьютере (например, в Roadrunner 129,6 тыс. ядер) и длительности расчетов в сотни часов встанет проблема непрерывной череды отказов. Требуется переход на новую технологическую парадигму, то есть использование специальных процессоров в суперкомпьютерах.
США являются абсолютным лидером и по суперкомпьютерам, и по программному обеспечению (ПО) для них. Уже в программе ASCI около 10% средств выделялось на гражданские применения. Последние законы США еще более упрочили положение промышленного применения суперкомпьютерных технологий. Но переход к предсказательному моделированию пока ещё находится на начальной стадии. И у России есть шанс их догнать.
Первый вопрос, который необходимо решить, - наращивание мощности от пета до экзафлопа, то есть в тысячу раз. Что-то можно взять методами, алгоритмами, архитектурой и программированием, тем, в чем мы сейчас сильны. Но это только верхушка айсберга, внизу которого лежат технологии - наномикроэлектроника, которой необходимо заниматься, начиная с критически важных узлов технологических машин, таких как фотолитограф.
И самое главное – требуется принять государственную программу по экзафлопным суперЭВМ для решения вполне конкретных задач, таких как энергетическая безопасность России. В рамках программы потребуется разработать ряд некоммерческих технологий; обеспечить экономически и инженерно приемлемые энергопотребление, стоимость изготовления и эксплуатации.
Для суперЭВМ с миллиардом процессорных ядер потребуется соответствующее программирование, обеспечение парирования ошибок при одновременной работе миллиарда процессорных ядер, совместное (в едином цикле) проектирование и оптимизация архитектуры и технологии производства. Такую машину нигде не купишь. И делать её надо самим.
Что может препятствовать решению данной задачи
Основная проблема создания суперЭВМ для предсказательного моделирования в промышленности заключается в том, что господствующей экономической парадигмой в России последних двух десятилетий является доминирование финансового сектора над реальным. Определяющими во всех сферах жизни нашего общества стали финансовые показатели. Главными целями российских хозяйственных субъектов в реальном секторе являются финансовая конкурентоспособность и прибыль. Натуральные показатели, как правило, не учитываются вообще. И получение прибыли не обусловлено созданием конечного продукта.
Вторым отрицательным моментом является полное освобождение российского бизнеса от социальной ответственности, в отличие, например, от американского бизнеса. У отечественного большого бизнеса нет никаких обязательств в части занятости и доходов населения, увеличения эффективности и масштабов производства и контролируемой доли мирового рынка. При неплатежеспособном населении раскрутить отечественные отрасли промышленности практически невозможно. Домашние хозяйства в США - важнейший источник финансирования экономического развития. Повышения производительности труда, рост технологических возможностей создали экономику потребления, привели к тому, что сроки существования различных изделий, прежде всего бытовых, стали сокращаться для увеличения оборачиваемости средств. Но эта схема работает только в том случае, если основное население обеспечено нормальной заработной платой и имеет возможность приобрести эти изделия.
Кредо российского бизнеса: «Наше дело зарабатывать деньги для акционеров и клиентов в рамках закона, других обязанностей у нас нет». «Будут хорошие прибыли – мы останемся в этом бизнесе, а если предложат хорошую цену – продадим» (цитаты из «Аргументов и фактов»). Главная цель бизнеса – зарабатывание денег - находится в противоречии с интересами страны и общества в целом.
Поддержание технической и природной среды обитания
В результате этих противоречий в стране возникли масштабные проблемы с поддержанием и развитием технической и природной среды обитания. Один из недавних примеров - трагедия на Саяно-Шушенской ГЭС. Вывод о проблемах в поддержании СТС подтверждает И.И.Сечин, председатель Правительственной комиссии по ликвидации последствий аварии на СШГЭС, вице-премьер, курирующий ТЭК: «Учредители фирмы «Гидроэнергопроект», проводившие ремонт на втором агрегате, увлеклись коммерческими проектами и потеряли внимание к технологическому контролю» («Ведомости» 21.09.09); «Фирма «Ракурс», поставившая некачественное оборудование:… это результат реализации парадигмы - прибыль превыше всего» (канал «Вести 24» 25.08.09). «Первичность требования зарабатывания денег несовместима с требованием обеспечения обслуживающей компанией необходимого технического уровня систем управления агрегатами и собственно агрегатов» (из высказывания Д.А.Медведева).
Абсолютно симметричная ситуация сложилась летом 2010 г. в связи с лесными пожарами на территории Российской Федерации, повлекшими огромные потери. Согласно Лесному кодексу, принятому в 2006 г., охрана и защита лесов была возложена на коммерческих лесопользователей. Предсказать, как будет вести себя бизнес, нацеленный на получение быстрой прибыли, при условии возврата вложенных средств через десятилетия, не составляло большого труда. О возможных негативных последствиях специалисты предупреждали ещё до принятия этого кодекса. Ущерб, нанесенный российским регионам лесными пожарами, составил более 12 млрд рублей. В тушении пожаров было задействовано 238 тыс. человек и 25 тыс. единиц техники.
В результате дорогого «натурного эксперимента» власти пришли к выводу, что «охрана лесов не может быть средством получения прибыли за минимальное время».
Не менее «впечатляющи» и итоги мирового кризиса 2008 г.
Мировое сообщество осознало, что «триумф либерализма обернулся пирровой победой. Непомерно разросшаяся, неконтролируемая финансовая деятельность оборачивается беспорядком и общим кризисом». Ведущие мировые экономисты задаются вопросами: «Можно ли доверить ответственность за принятие производственных решений операторам рынка, которые заботятся только о краткосрочной рентабельности и не имеют компетенции в индустриальной сфере? Странно, что индустрия, единственной функцией которой является превращение сбережений в реальные инвестиции, стала так доминировать. Мы должны выяснить, как получилось, что эта роль посредника так дорого обходится обществу?»
В России подобные вопросы пока даже и не ставятся. И это является огромной проблемой для настоящего и будущего нашей страны.
По выступлению на Санкт-Петербургском форуме «Наука и Общество 2010» и материалам в СМИ подготовила Т.А.Девятова