مرکز محاسبات سنگین و وظایفی که دارند

با پیشرفت فناوری و پیچیده تر شدن معادلات و مسائل عملی، وجود سیستم های پردازش کننده پرسرعت، امری ضروری و لازم به نظر می رسد. بر همین اساس در بسیاری از کشورها و همچنین در ایران، مرکز محاسبات سنگین راه اندازی شدند. این مراکز مسئول رایانش سریع محاسبات و معادلات علمی شدند.

رایانش سریع به انجام محاسبات در کمتر از چند دقیقه گفته می شود. انجام این نوع پردازش ها و رسیدن به نتیجه مطلوب، به بیش از یک کامپیوتر نیاز دارد. اینجاست که مرکز محاسبات سنگین وارد عمل شده و نیاز جامعه علمی را به خوبی پاسخ خواهد داد.

مرکز محاسبات سریع با کمک علم نرم افزار و شبکه، قدرت و توان محاسباتی چندین سرور کوچک را در هم ادغام می کند. به کمک این روش، انجام محاسبات سنگین علمی با کمترین هزینه، بیشترین بهره وری و بالاترین سرعت امکان پذیر خواهد شد. بدین ترتیب، آزمایشات تحقیقاتی، الگوریتم ها و فرمول های محاسباتی که انجام آن ها به چندین ماه زمان نیاز داشت، با وجود مرکز محاسبات سنگین، در مدت چند دقیقه به نتیجه دست خواهند رسید.

کاربرد مراکز محاسبات سریع

مرکز محاسبات سنگین کاربردهای وسیعی را به خود اختصاص داده است. از جمله این وظایف می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• بررسی و تحلیل عملی داده ها در حجم وسیع و انبوه
• انجام پروژه‌های تحقیقاتی پیچیده و بزرگ
• شبیه سازی و مدل سازی داده ها
• ذخیره سازی ایمن و دقیق حجم وسیعی از اطلاعات
• بررسی داده ها، نتیجه گیری و الگو سازی آنها
• ایجاد مدل و انجام شبیه سازی برای فرآیندهای علمی و فرضیه های غیر عملی
•  انجام محاسبات پیچیده و سریع
• پردازش موازی و سریع اطلاعات و مشاهده حجم وسیعی از داده های مرتبط
• توسعه نرم‌افزار ها
• شبیه سازی تصادف در خودروها تولید شده و تست عملکرد کیسه های هوا
• شبیه سازی پرواز در هواپیما سازی و بررسی عملکرد آن و جریان صحیح هوا در اطراف بال ها
• تحلیل پروژه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• ساخت انیمیشن های گرافیکی سنگین، دقیق و با کیفیت
• انجام محاسبات مرتبط با استخراج و دیگر عملیات نفتی

محاسبات سنگین طیف وسیعی از موضوعات را در بر می گیرد و شامل تکنیک ها، سخت افزارها و برنامه های مختلف می شود. در اینجا نگاهی عمیق به جنبه های مختلف محاسبات سنگین داریم:

1. سخت افزار برای محاسبات سنگین
   ابر رایانه ها: ماشین های محاسباتی بسیار پیشرفته که برای حداکثر قدرت پردازشی طراحی شده اند. آنها در بسترهایی مانند بررسی وضعیت آب و هوا، شبیه سازی های فیزیک و محاسبات علمی پیچیده مورد استفاده می گیرند.
   خوشه های محاسباتی با کارایی بالا (HPC یا High Performance Clusters): مجموعه ای از رایانه‌های به هم پیوسته که برای انجام محاسبات در مقیاس بزرگ با هم کار می کنند. این خوشه ها در مراکز تحقیقاتی و شرکت های بزرگ مورد استفاده می‌شوند.
   واحدهای پردازش گرافیکی (GPU یا Graphic Processing Unit): در ابتدا برای رندر کردن گرافیک طراحی شده بودند، اما امروزه به دلیل توانایی آنها در انجام چندین کار به طور همزمان برای پردازش موازی در یادگیری عمیق، محاسبات علمی و یادگیری ماشین استفاده می شود.
   آرایه‌های دروازه‌ای قابل برنامه‌ریزی میدانی: مدارهای مجتمع (IC) قابل سفارشی‌سازی که برای کارهای تخصصی که نیاز به کارایی و کارایی بالایی دارند استفاده می‌شوند.
   رایانه‌های کوانتومی: فناوری نوظهوری که از بیت‌های کوانتومی استفاده می‌کند و افزایش نمایی بالقوه در توان محاسباتی را برای انواع خاصی از مشکلات ارائه می‌کند.
2. نرم افزار و الگوریتم ها
   محاسبات موازی: تکنیک هایی که یک کار را به وظایف فرعی کوچکتر تقسیم می کنند که می توانند همزمان پردازش شوند. مدل های رایج محاسبات موازی عبارتند از:
   حافظه مشترک: چندین پردازنده به فضای حافظه یکسان دسترسی دارند.
   حافظه توزیع شده: هر پردازنده فضای حافظه مخصوص به خود را دارد که به ارتباط صریح بین پردازنده ها نیاز دارد.
   محاسبات توزیع‌شده: سیستم‌هایی که در آن چندین رایانه روی بخش‌های مختلف یک مشکل، اغلب از طریق شبکه، کار می‌کنند. به عنوان مثال می توان به SETI@home اشاره کرد.
   الگوریتم های بهینه شده: الگوریتم هایی که برای به حداکثر رساندن کارایی و به حداقل رساندن زمان محاسباتی طراحی شده اند. به عنوان مثال می توان به تبدیل فوریه سریع (FFT)، روش های فاکتورسازی ماتریسی و الگوریتم های بهینه سازی مانند نزول گرادیان اشاره کرد.
3. برنامه های کاربردی
   تحقیقات علمی: محاسبات سنگین در زمینه هایی مانند فیزیک، شیمی، زیست شناسی و علوم محیطی برای شبیه سازی و تجزیه و تحلیل داده ها بسیار مهم است.
   یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: آموزش و استقرار مدل‌های پیچیده، مانند شبکه‌های عصبی عمیق، به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد.
   تجزیه و تحلیل داده های بزرگ: پردازش و تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها از منابع مختلف، از جمله رسانه های اجتماعی، بازارهای مالی و تحقیقات علمی.
   رمزنگاری: ایمن سازی داده ها از طریق الگوریتم های رمزگذاری پیچیده و انجام تجزیه و تحلیل رمزنگاری.
   طراحی به کمک کامپیوتر (CAD) و مهندسی (CAE): شبیه سازی سیستم های فیزیکی برای کاربردهای مهندسی، از جمله دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) و تحلیل اجزا محدود (FEA).
   بیوانفورماتیک: تجزیه و تحلیل داده های بیولوژیکی، مانند توالی های ژنتیکی، برای درک فرآیندهای بیولوژیکی و کشف درمان های جدید.
4. تکنیک ها و چارچوب ها
   Message Passing Interface (MPI): یک پروتکل استاندارد شده که برای ارتباط بین گره ها در یک محیط محاسباتی توزیع شده استفاده می شود.
   OpenMP: یک API که از برنامه نویسی چند پردازشی حافظه مشترک چند پلتفرمی پشتیبانی می کند.
   CUDA و OpenCL: مدل‌های برنامه‌نویسی برای استفاده از پردازنده‌های گرافیکی در وظایف محاسباتی.
   Hadoop and Spark: چارچوب هایی برای ذخیره سازی توزیع شده و پردازش داده های بزرگ.
5. چالش ها
   مقیاس‌پذیری: اطمینان از اینکه سیستم‌ها و الگوریتم‌ها می‌توانند به طور کارآمدی حجم فزاینده‌ای از داده‌ها و محاسبات را مدیریت کنند.
   مصرف انرژی: کارهای محاسباتی بالا اغلب به انرژی قابل توجهی نیاز دارند که منجر به نگرانی در مورد پایداری و هزینه می شود.
   تحمل خطا: طراحی سیستم هایی که می توانند خرابی های سخت افزاری یا نرم افزاری را بدون از دست دادن قابل توجه داده یا پیشرفت محاسباتی کنترل کنند.
   بهینه سازی: بهبود مستمر الگوریتم ها و سخت افزار برای افزایش کارایی و کاهش زمان محاسبات.
6. سیر در آینده
   محاسبات کوانتومی: همانطور که این فناوری به بلوغ می رسد، نوید انقلابی در زمینه هایی را می دهد که نیاز به محاسبات سنگین با حل مسائل خاص بسیار سریعتر از رایانه های کلاسیک دارند.
   ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی: مدل‌ها و الگوریتم‌های پیچیده‌تر همچنان مرزهای ممکن را پیش می‌برند و به منابع محاسباتی قدرتمندتری نیاز دارند.
   Edge Computing: توزیع وظایف محاسباتی نزدیک‌تر به منابع داده برای کاهش تأخیر و استفاده از پهنای باند، به ویژه مربوط به برنامه‌های IoT.
   محاسبات سبز: تلاش برای کاهش اثرات زیست‌محیطی محاسبات سنگین از طریق سخت‌افزار و نرم‌افزار کارآمدتر انرژی.
   محاسبات سنگین یک زمینه پویا و به سرعت در حال تحول است که به طور مداوم مرزهای آنچه را که فناوری می تواند به دست آورد، در پیش می گیرد. این نقش مهمی در پیشبرد علم، فناوری و صنعت ایفا می کند و نوآوری را در طیف گسترده ای هدایت می کند.

مرکز محاسبات سنگین و کاربرد وسیع آن