Экосистема программного обеспечения для отечественных вычислительных мощностей Китая пополнилась новой полностековой платформой. 29 июня официально запущена полностековая платформа программной экосистемы отечественных вычислительных систем «Исуань Фанчжоу», разработанная совместно Центром компьютерных сетей и информации Китайской академии наук и другими организациями. Платформа ориентирована на такие проблемы, как сложность адаптации программного обеспечения, трудности миграции кода и громоздкость научно-исследовательских операций в среде отечественных вычислительных мощностей, предлагая комплексное решение для построения экосистемы научного вычислительного программного обеспечения и способствуя переходу отечественных вычислительных мощностей от прорывов в аппаратном обеспечении к совместному применению программного и аппаратного обеспечения.
Запуск «Исуань Фанчжоу» направлен на устранение недостатков программной экосистемы, выявившихся после масштабного внедрения отечественных вычислительных мощностей. В последние годы возможности отечественных CPU, GPU, ускорителей и суперкомпьютерных систем Китая быстро растут, однако научные сотрудники и инженерные предприятия по-прежнему сталкиваются с множеством практических проблем при миграции приложений: исходный код не может быть напрямую адаптирован к отечественным устройствам, эффективность работы базовых алгоритмов на гетерогенном оборудовании нестабильна, процесс инженерного моделирования требует ручной настройки нескольких инструментов, а некоторые научные результаты с трудом внедряются на платформах отечественных вычислительных мощностей. Если эти проблемы не будут решены, отечественное оборудование, даже обладая вычислительными показателями, вряд ли сможет реально повысить эффективность научных исследований и инженерных работ.
Зависимость научных вычислений от программной экосистемы особенно очевидна. Такие области, как моделирование погоды, расчеты материалов, гидродинамика, биомедицина, авиакосмическая промышленность, энергетическое оборудование и инженерное моделирование, часто полагаются на коды, библиотеки алгоритмов и специализированное программное обеспечение, накопленные за долгое время. Многие научно-исследовательские коды изначально разрабатывались на основе определенного международного оборудования и программных стеков, и при миграции на отечественные устройства требуется повторная адаптация компиляторов, библиотек времени выполнения, параллельных фреймворков и интерфейсов ускорения. Для научно-исследовательских групп высокая стоимость миграции и длительный цикл отладки напрямую влияют на воспроизводимость результатов, проверку моделей и темпы инженерных разработок.
«Исуань Фанчжоу» пытается решить не отдельную проблему инструментария, а построить полную замкнутую цепочку от алгоритмов и кода до приложений. Платформа выстраивает три уровня ключевых возможностей вокруг применения отечественных вычислительных мощностей, соединяя адаптацию базовых вычислительных мощностей, оптимизацию промежуточных алгоритмов и научно-прикладные задачи верхнего уровня, чтобы исследователям не приходилось постоянно переключаться между множеством аппаратных архитектур, программных зависимостей и инженерных сред. Она скорее представляет собой «адаптационный слой» и «слой ускорения» в экосистеме отечественных научных вычислений, инкапсулирующий сложные различия нижнего уровня, позволяя пользователям сосредоточить больше усилий на самих научных задачах.
Миграция кода — наиболее прямой сценарий применения платформы. Раньше для переноса научного программного обеспечения на различные отечественные чипы или гетерогенные устройства часто требовалось большое количество ручного переписывания и отладки. Инструкции, управление памятью, способы распараллеливания и поддержка операторов в разных аппаратных архитектурах сильно различаются; код, нормально работающий на одной платформе, на другой может показывать снижение производительности или даже не запускаться. «Исуань Фанчжоу» снижает порог миграции кода за счет унифицированной адаптации и поддержки инструментальных цепочек, повышая переносимость научного программного обеспечения на устройствах с отечественными вычислительными мощностями.
Эффективность базовых алгоритмов также является ключевым фактором. Научные вычисления часто включают крупномасштабные матричные операции, решение уравнений в частных производных, сеточные вычисления, молекулярное моделирование и мультифизическое сопряжение. Недостаточно просто «заставить код работать»; нужно, чтобы он «работал быстро и стабильно» на отечественных устройствах. Если базовые алгоритмы не оптимизированы под характеристики оборудования, вычислительные ресурсы будут расходоваться впустую, и исследователи не смогут получить приемлемую вычислительную эффективность. Включение оптимизации алгоритмов в ключевые возможности платформы способствует повышению уровня использования отечественных вычислительных мощностей в реальных научно-исследовательских задачах.
Сложность операций инженерного моделирования — еще одна давняя проблема. Многие пользователи в промышленности не являются профессиональными разработчиками ПО, а являются инженерами в таких областях, как материаловедение, энергетика, машиностроение, авиация, медицина. Им необходимо выполнять построение моделей моделирования, настройку параметров, отправку задач, анализ результатов и визуализацию. Если на каждом шаге требуется глубокое понимание среды базовых вычислительных мощностей, порог применения становится очень высоким. «Исуань Фанчжоу» предлагает комплексное решение, которое, как ожидается, инкапсулирует сложный процесс вызова отечественных вычислительных мощностей в более удобный рабочий процесс, снижая порог использования для научных и инженерных групп.
С точки зрения промышленного значения, запуск «Исуань Фанчжоу» восполняет самый критический промежуточный слой в экосистеме отечественных вычислительных мощностей. Прорывы в аппаратном обеспечении решают вопрос «есть ли вычислительная мощность», а программная экосистема решает вопрос «можно ли эффективно использовать вычислительную мощность». Без зрелого программного стека отечественному оборудованию трудно взять на себя крупномасштабные научные и инженерные приложения; если же возможности адаптации программного обеспечения повысятся, отечественные вычислительные мощности смогут быстрее войти в сценарии научных вычислений, инженерного моделирования и промышленных разработок. После запуска платформы цепочка применения отечественных вычислительных мощностей перейдет от закупок отдельных аппаратных средств к координации алгоритмов, кода, приложений, инструментальных цепочек и сервисных систем.
Такие платформы также повлияют на эффективность трансформации научных результатов. Многие научные результаты остаются на уровне статей, прототипов или кода для конкретной среды, и одна из причин — высокая стоимость инженерной миграции. Если отечественные вычислительные системы смогут обеспечить унифицированную адаптацию и эффективную среду выполнения, это поможет большему количеству алгоритмических моделей, программ моделирования и отраслевого ПО перейти в реальную среду устройств, поддерживая такие задачи, как разработка материалов, проектирование оборудования, энергетическое моделирование, скрининг лекарств и моделирование сложных систем. Это имеет практическое значение для повышения способности к самостоятельному контролю научно-исследовательской инфраструктуры.
Дальнейшие точки внимания сосредоточены на открытости платформы, типах поддерживаемых отечественных чипов, количестве поддерживаемого научного вычислительного ПО, эффективности работы в реальных инженерных сценариях и возможности формирования устойчивого сообщества программной экосистемы. Чтобы отечественные вычислительные мощности действительно созрели, недостаточно полагаться только на прорывы в отдельных аппаратных показателях; необходимо совместное совершенствование инструментальных цепочек, библиотек приложений, экосистемы разработчиков и отраслевого ПО. Запуск «Исуань Фанчжоу» знаменует собой переход экосистемы отечественных научных вычислений от этапа, движимого аппаратным обеспечением, к этапу совместного построения программного и аппаратного обеспечения.