Суперкомпьютер — сверхмощная вычислительная система, способная производить более квинтиллиона (миллиарда миллиардов) операций в секунду. Состоит из тысяч или даже миллионов процессоров, работающих параллельно.
Суперкомпьютеры помогают учёным и инженерам моделировать всё — от взрывов звёзд до поведения вирусов, и делают это с невероятной точностью и скоростью.
Эксперт статьи:
Проще говоря, суперкомпьютер — это гигантский мозг, который может думать в миллионы раз быстрее, чем обычный компьютер.
Представьте, что вам нужно решить сложнейшую математическую задачу, требующую миллиардов вычислений. Обычному компьютеру потребуются дни или даже недели, чтобы справиться с этим, а суперкомпьютер решит её за считаные минуты.
Суперкомпьютеры могут занимать сотни квадратных метров и весить десятки тонн. Чаще всего они выглядят как множество серверных стоек в специальном помещении (дата-центре).
Суперкомпьютеры разбивают сложные задачи на множество мелких частей и обрабатывают их одновременно с помощью тысяч или даже миллионов процессоров. Каждый из них выполняет свою часть задачи, а затем результаты объединяются в единое решение.
Важный элемент суперкомпьютеров — высокоскоростные соединения (интерконнекты), которые позволяют процессорам быстро обмениваться данными. Это важно, так как для решения сложных задач процессоры должны постоянно синхронизироваться и делиться промежуточными результатами.
Для управления всей этой мощью требуется специальная программа, которая помогает распределять задачи между процессорами и координировать их работу.
Наконец, суперкомпьютеры оснащены эффективными системами охлаждения. Ведь тысячи процессоров, работающих одновременно, выделяют огромное количество тепла. Вентиляторов иногда не хватает, поэтому иногда тепло отводят с помощью жидкости — совсем как из моторов автомобилей. Некоторые суперкомпьютеры даже обогревают этим теплом соседние здания.
Суперкомпьютеры применяют там, где требуется обработка огромных объёмов данных или выполнение сложных вычислений.
В науке они:
Например, они сыграли ключевую роль в исследованиях COVID-19, анализируя тысячи соединений для поиска эффективных препаратов.
В промышленности:
Boeing сократил затраты на разработку крыла самолёта в 7 раз, заменив физические испытания прототипов на симуляции в суперкомпьютере.
Кроме того, суперкомпьютеры применяют в сфере финансов и бизнеса. Там они анализируют рыночные тренды, оптимизируют инвестиционные стратегии и помогают в борьбе с киберугрозами.
Суперкомпьютеры создают крупные технологические компании и исследовательские институты
Кто производит суперкомпьютеры
Другие компании: Dell, Nvidia и китайская Dawning также играют важную роль в производстве суперкомпьютеров.
Примеры мощных суперкомпьютеров и их особенности:
В России несколько производителей суперкомпьютеров.
Системы Росатома для ядерных расчётов не публикуются в рейтингах, но считаются самыми мощными в стране. А ещё в Новосибирске есть «Лаврентьев» — первый академический суперкомпьютер за Уралом.
В 2025 году совокупная мощность российских суперкомпьютеров в 4 раза меньше, чем у японского Fugaku. В рейтинге 500 мощнейших машин у России лишь несколько образцов.
Почему так? Сказывается зависимость от импорта: 90% затрат — зарубежные компоненты (процессоры AMD, графические ускорители Nvidia). Плюс санкции блокируют доступ к новым чипам.
Президент Владимир Путин в 2024 году поручил увеличить мощность отечественных суперкомпьютеров в 10 раз, а правительство закрепило планы в нацпроектах «Наука» и «Цифровая экономика».
Чтобы стимулировать компании, государство с 2025 года будет компенсировать часть затрат на электросети через проект «Искусственный интеллект».
В ближайшие годы ожидается появление машин в 20 раз мощнее нынешних лидеров. А к 2036 году суперкомпьютеры должны выполнять секстиллионы (сумма с 21-м нулём: 1 000 000 000 000 000 000 000) операций в секунду.
Это позволит решать задачи, которые сегодня кажутся фантастикой, например моделирование всей Земли в реальном времени или создание точных симуляций человеческого мозга.
Также суперкомпьютеры станут «мозгом» мощных ИИ-систем, способных управлять мегаполисами в реальном времени — от распределения энергии до предотвращения пробок. Например, NVIDIA Selene уже обучает нейросети для беспилотных автомобилей.
Ещё в будущем суперкомпьютеры будут чаще интегрироваться с облачными платформами, что позволит исследователям и компаниям получать доступ к вычислительным ресурсам без необходимости строить собственные системы. Это сделает суперкомпьютеры более доступными для широкого круга пользователей.
Однако разработка новых машин требует огромных инвестиций — например, суперкомпьютер Frontier обошелся в $600 млн, а его ежегодное энергопотребление сравнимо с затратами небольшого города.