В последней декаде сентября увидела свет очередная редакция рейтинга 50 самых мощных суперкомпьютеров СНГ, составляемая Научно-исследовательским вычислительным центром МГУ им. М. В. Ломоносова и Межведомственным суперкомпьютерным центром (МСЦ) РАН.

Как, не без тени сожаления, отмечают организаторы Top 50, за последние полгода суммарная производительность вошедших в рейтинг машин (на тесте Linpack) продемонстрировала минимальный прирост за все время существования проекта (с мая 2004 г.) и составила 387,1 Тфлопс против 382,6 в марте текущего года, прибавив таким образом всего 1,17%.

Для того чтобы понять, много это или мало, достаточно обратиться к общемировой статистике. По своим мощностным характеристикам суперкомпьютеры в целом опережают пользовательские системы на 11—12 лет, для них также в общих чертах справедлив закон Мура, так что в полугодовых интервалах речь должна идти о приросте производительности в десятки процентов.

По всей видимости, бурный всплеск показательного отечественного суперкомпьютинга, наблюдавшийся в 2008 г. (+220% в восьмой редакции Top 50), явно сошел на нет. Частично причина этого кроется в том, что все вузы, получившие в 2006—2007 гг. финансирование в рамках нацпроекта “Образование”, свои кластеры в эксплуатацию уже ввели. Создание же новых университетских и коммерческих машин явно тормозит финансовый кризис.

Впрочем, делать далеко идущие выводы о ситуации в отрасли только на основании каких бы то ни было рейтингов было бы неверно. С одной стороны, ожидать в обозримом будущем массового ввода в эксплуатацию отечественных суперкомпьютеров мирового уровня не приходится. И наверняка уже ближайшая ноябрьская редакция общемирового рейтинга Top 500 снова покажет истинное место России в гонке вычислительных мощностей. Однако принципиально уровень развития отрасли определяется не только и не столько количеством строчек в топе.

Основная проблема, ставшая очевидной в период всплеска, — отсутствие специалистов по параллельному программированию и как следствие слабая загрузка запущенных кластеров. До недавнего времени это логично объяснялось тем, что раньше специалистам просто не на чем было учиться и практиковаться. За последние несколько лет ситуация изменилась. Вычислительные мощности (и немалые) наука и высшая школа в свое распоряжение получили. (Помимо вышеупомянутого проекта “Образование”, стоит вспомнить запущенную по инициативе HP программу “Университетский кластер”, в рамках которой 12 отечественных вузов получили машины с пиковой производительностью порядка 300 Гфлопс, а еще 20 университетам была предоставлена возможность удаленно пользоваться мощностями МСЦ РАН (проект стартовал в самом начале кризиса, но сворачивать его финансирование HP не планирует и даже допускает расширение состава участников.)

Таким образом, если в течение ближайших лет отечественные программисты в полной мере освоят работу на уже имеющихся сегодня кластерах, то, наверное, не столь уж важно, какими именно местами Россия к тому моменту будет представлена в Top 500. (Причем, судя по настроениям в политических верхах, полное забвение нам не грозит — на показательные суперкомпьютерные проекты деньги рано или поздно выделены будут.)

В общем, вспоминая заезженную в дискуссиях о научно-вузовском суперкомпьютинге пословицу, — принципиально важно, чтобы, когда в бассейн нальют свежую порцию воды, в нем уже точно было кому плавать.