Siêu máy tính dựa trên đám mây đang thay đổi R&D như thế nào

Đám mây đã làm cho sức mạnh xử lý của những máy tính mạnh nhất thế giới có thể tiếp cận được với nhiều công ty hơn bao giờ hết. Thay vì phải kiến ​​trúc sư, kỹ sư và chế tạo một siêu máy tính, các công ty giờ đây có thể thuê hàng giờ trên đám mây, giúp nó có thể mang lại sức mạnh tính toán to lớn cho hoạt động R&D. Nhưng các công ty nên bắt đầu từ đâu? Những loại dự án nào có thể thu được lợi nhuận từ khoản đầu tư này? Có một số cách sử dụng phổ biến đã được chứng minh giá trị: đánh giá thiết kế mới thông qua mô phỏng dựa trên đám mây thay vì tạo mẫu vật lý, mô phỏng sự tương tác của sản phẩm với các tình huống trong thế giới thực khi việc tạo mẫu vật lý là không thực tế và dự đoán hiệu suất của đầy đủ các thiết kế tiềm năng . Nó cũng mở ra khả năng cho các sản phẩm và dịch vụ mới, điều mà trước đây là không thể hoặc không thực tế.

Trong khi đám mây hiện đã phổ biến trong lĩnh vực điện toán doanh nghiệp, có một lĩnh vực mà sự chuyển dịch sang đám mây chỉ mới bắt đầu một cách lặng lẽ: siêu máy tính. Là một thuật ngữ chỉ những máy tính lớn nhất, mạnh nhất thế giới, siêu máy tính từng chỉ dành cho chính phủ, trường đại học nghiên cứu và các tập đoàn tốt nhất, và được sử dụng để bẻ khóa mật mã của kẻ thù, mô phỏng thời tiết và thiết kế lò phản ứng hạt nhân. Nhưng ngày nay, đám mây đang đưa siêu máy tính trở thành xu hướng chủ đạo.

Quá trình chuyển đổi này có khả năng đẩy nhanh (hoặc phá vỡ) cách các doanh nghiệp cung cấp các sản phẩm được thiết kế phức tạp, từ việc thiết kế tên lửa có khả năng vươn tới không gian và máy bay phản lực siêu thanh đến việc tạo ra các loại thuốc mới và khám phá những vũng dầu khí khổng lồ ẩn sâu dưới lòng đất. Cũng giống như điện toán đám mây dành cho doanh nghiệp đã tạo ra những cách thức mới để doanh nghiệp thu hút khách hàng và sự gián đoạn từ phần mềm như một dịch vụ sang điện toán di động, siêu máy tính sẽ mở ra những khả năng mới cho những đột phá về đổi mới bằng cách tăng tốc độ R&D và phát triển sản phẩm theo đơn đặt hàng lớn.

Ví dụ, chương trình vận tải siêu thanh Concorde mất 25 năm và 5 tỷ đô la (đã điều chỉnh theo lạm phát) để thực hiện chuyến bay thương mại đầu tiên vào năm 1976. Ngược dòng thời gian đó với Boom Supersonic, một công ty khởi nghiệp hứa hẹn cắt giảm một nửa thời gian di chuyển bằng đường hàng không, đưa đón hành khách giữa New York và Paris trong 3,5 giờ. Chỉ mới được thành lập vào năm 2014, hãng có kế hoạch cung cấp máy bay siêu thanh Overture của mình trong một nửa thời gian, với một phần nhỏ chi phí và nhân sự.

Tốc độ R&D nhanh chóng của Boom được hỗ trợ bởi siêu máy tính đám mây. Các mô phỏng phần mềm nhanh chóng cho phép công ty thay thế hầu hết quá trình tạo mẫu vật lý và thử nghiệm đường hầm gió theo yêu cầu của Concorde. Do có đám mây, Boom (là một ứng dụng khách Rescale) có thể đủ khả năng để chạy nhanh chóng 53 triệu giờ máy tính trên Amazon Web Services (AWS) với kế hoạch mở rộng lên hơn 100 triệu giờ máy tính. Công ty đã có cam kết từ United về việc mua 15 máy bay phản lực vận tải siêu thanh của họ, ngay cả khi máy bay này vẫn chưa bay. Đó là mức độ tin cậy của các hãng hàng không trong hàng triệu giờ trong các kết quả mô phỏng máy tính được tạo ra cho đến nay.

Vì vậy, với tiềm năng của công nghệ này, tại sao ít hơn một trong bốn siêu máy tính cho mô phỏng dựa trên đám mây? Câu trả lời đơn giản là nó khó. Kỹ thuật tính toán đòi hỏi một công nghệ phức tạp và chuyên biệt, và rất ít tổ chức CNTT của công ty có chuyên môn nội bộ để thiết lập hoạt động R&D thực sự trên đám mây.

Có một số lý do cho điều này. Đầu tiên, cơ sở hạ tầng điện toán hiệu suất cao, giúp cho kỹ thuật tính toán trở nên khả thi, là một sản phẩm mới dành cho các nhà cung cấp đám mây công cộng. Thứ hai, phần mềm mô phỏng cần thiết có thể phức tạp để thiết lập và bảo trì. Thứ ba, lựa chọn sự kết hợp phần mềm / phần cứng phù hợp và duy trì cấu hình thích hợp khi công nghệ CNTT tiến bộ là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tối ưu cho khối lượng công việc kỹ thuật tính toán. Tôi quen với việc quy trình này có thể thách thức như thế nào đối với các tổ chức vì công ty của tôi, Rescale, chuyên giúp các công ty thiết lập và tự động hóa các hệ thống này.

Mặc dù có thể khó khăn để khởi động và chạy một siêu máy tính dựa trên đám mây, nhưng phần thưởng có thể xứng đáng với nỗ lực của nó. Ngày nay, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng phần mềm mô phỏng mà họ lựa chọn trên sức mạnh tính toán gần như không giới hạn mà không cần phải lo lắng về cơ sở hạ tầng và chạy các máy tính để bàn dựa trên đám mây để tương tác với các mô phỏng hoặc mô hình của họ. Các nhà lãnh đạo công nghệ có thể áp dụng các chính sách để kiểm soát chi phí và tìm ra sự cân bằng giữa thời gian giải quyết và chi phí thấp nhất. Nói tóm lại, đó là một trải nghiệm siêu máy tính tập trung vào R & D, có sẵn theo yêu cầu và được lập hóa đơn theo mức tiêu thụ.

Câu hỏi đặt ra là: Làm sao bạn biết khi nào bạn gặp vấn đề mà siêu máy tính có thể giúp giải quyết?

Khi nào thì một siêu máy tính đáng giá?

Trong thập kỷ trước, dữ liệu lớn đã mang lại cho doanh nghiệp những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh mới và cải thiện cách phân tích các tập dữ liệu lớn. Các phương pháp tính toán trong R&D sẽ cải thiện hiệu suất vật lý của các sản phẩm được thiết kế thông qua các mô phỏng một cách sâu sắc. Chủ đề chung trong tất cả các mô phỏng là chúng ta đang xác định các quan sát có khả năng xảy ra về cách một sản phẩm sẽ tương tác với môi trường của nó, dựa trên các nguyên tắc khoa học định hình thế giới của chúng ta – từ vật lý đến hóa học đến nhiệt động lực học.

Siêu máy tính dựa trên đám mây có thể đặc biệt hữu ích cho các tổ chức trong các trường hợp sau:

Đẩy nhanh thời gian ra thị trường: Đánh giá các thiết kế mới thông qua mô phỏng dựa trên đám mây thay vì tạo mẫu vật lý có thể thúc đẩy đáng kể tốc độ các công ty có thể thương mại hóa các cải tiến sản phẩm mới. Công ty khởi nghiệp Sensatek có trụ sở tại Florida đã tạo ra một cảm biến IoT sáng tạo gắn vào các cánh tuabin để đo ứng suất bên trong động cơ phản lực trong quá trình bay. Không quân muốn mua cảm biến của Sensatek, nhưng công ty không có đủ nguồn lực để mua siêu máy tính để hoàn thiện sản phẩm của mình đủ nhanh, cho đến khi chuyển sang sử dụng điện toán hiệu suất cao trên đám mây. Tương tự, Xe đạp chuyên dụng thực hiện mô phỏng với quá trình tạo mẫu nhanh để họ có thể nhanh chóng điều chỉnh khí động học và hiệu suất tổng thể của xe đạp đường trường.

Cặp song sinh kỹ thuật số: Mô phỏng tương tác của sản phẩm với các tình huống trong thế giới thực là rất quan trọng khi việc tạo mẫu vật lý là không thực tế. Ví dụ, Commonwealth Fusion Systems, một công ty khởi động lò phản ứng hạt nhân nhiệt hạch, dựa vào các mô phỏng để xác nhận các thiết kế lò phản ứng tiềm năng, vì chưa có lò phản ứng nhiệt hạch thương mại nào tồn tại. Firefly Aerospace, một công ty khởi nghiệp tên lửa có trụ sở tại Texas, dựa vào kỹ thuật tính toán để khám phá và thử nghiệm các thiết kế của tên lửa thương mại trên mặt trăng. Tương tự, các nhà sản xuất thuốc cần những mô phỏng phức tạp để biết các phân tử sẽ tương tác với môi trường sinh học như thế nào trước khi họ có thể cam kết tạo ra những đột phá về khám phá thuốc mới.

Kết hợp AI / ML với mô phỏng: Mô phỏng không chỉ có thể dự đoán hiệu quả hoạt động của một sản phẩm do con người thiết kế mà còn có thể dự đoán hiệu suất của đầy đủ các thiết kế tiềm năng. Các tổ chức đầu tư vào các thử nghiệm ảo này phát triển tài sản trí tuệ trên các mô hình bao gồm một loạt các thông số thiết kế và ý nghĩa đối với hiệu suất của sản phẩm. Đây là nơi các công ty áp dụng sớm có được lợi thế cạnh tranh với tài sản dữ liệu của họ. Các nhà sản xuất ô tô như Nissan, Hyundai và Arrival giúp các kỹ sư của họ thử nghiệm các kỹ thuật thiết kế mới dễ dàng và nhanh chóng hơn nhiều để tạo ra các phương tiện an toàn hơn và hiệu quả hơn trong môi trường vận hành ngày càng phức tạp với khả năng tự hành, chạy điện và kết nối. Trong việc phát triển các hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến, các thuật toán ML có thể đào tạo phần mềm lái xe trong thế giới mô phỏng. Cũng giống như việc thử nghiệm đường hầm gió trên máy bay đã trở thành ảo, việc thử nghiệm hệ thống lái tự động cũng có thể xảy ra. Trong không gian khoa học sự sống, Recursion Pharmaceuticals đang áp dụng các kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo vào sinh học và thúc đẩy các khám phá về thuốc mới bằng cách phân tích tế bào nhanh hơn 20 lần bằng cách sử dụng máy học trên siêu máy tính.

Các sản phẩm hoặc dịch vụ hỗ trợ tính toán mới: Quy mô và tính chất kết nối của đám mây tạo ra những khả năng mới cho khoa học và kỹ thuật. Ví dụ: Samsung Electronics đã tạo ra một nền tảng dựa trên đám mây để cộng tác kỹ thuật tính toán, vì vậy những khách hàng giỏi – những người thiết kế và bán phần cứng, nhưng không sản xuất – có thể sử dụng các công cụ tự động hóa thiết kế điện tử đa dạng theo yêu cầu và cộng tác trên các thiết kế với Samsung trước chế tạo. Cách tiếp cận mới này về cơ bản mang lại sự tích hợp liên tục (một thực tế phổ biến trong phát triển phần mềm ngày nay) cho các sản phẩm được thiết kế. Các kỹ sư không chỉ có thể nhanh chóng xác nhận các quyết định thiết kế của họ mà còn tích hợp thiết kế của họ vào một hệ thống tổng thể để cộng tác liền mạch và mô phỏng và xác nhận cấp hệ thống.

Từ Dữ liệu lớn đến Máy tính Lớn

Với tất cả các khoản đầu tư trong thập kỷ qua vào các công nghệ truyền thông xã hội, di động và đám mây, những chuyển đổi ngành lớn tiếp theo có thể xảy ra trong thế giới khoa học và kỹ thuật. Trong thế giới mới này, việc tạo dữ liệu – không chỉ là thu thập – sẽ ngày càng trở nên quan trọng khi các mô phỏng tạo ra các sản phẩm song sinh kỹ thuật số của thế giới thực ngày càng phổ biến hơn.

Khai thác siêu máy tính trong đám mây đang trở thành nền tảng cho sự đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp, đặc biệt khi tích hợp liên tục và phân phối liên tục ràng buộc R&D ngày càng gần với chu kỳ sản phẩm và quy trình phân phối phần mềm của công ty. Siêu máy tính trên đám mây đang biến điều tưởng như khoa học viễn tưởng ngày hôm qua trở thành hiện thực. Thật vậy, có toàn bộ ngành công nghiệp chỉ tồn tại nhờ khả năng tính toán mới này – chẳng hạn như du hành vũ trụ tư nhân.

Các công ty tên lửa như SpaceX và Blue Origin gần như không khả thi vào 15 năm trước. Những nhà lãnh đạo đổi mới trong lĩnh vực hàng không vũ trụ này đã đòi hỏi hàng trăm triệu đô la chỉ để xây dựng cơ sở hạ tầng máy tính có thể chạy các mô phỏng mà doanh nghiệp của họ yêu cầu. Nhưng các công ty hàng không vũ trụ thế hệ tiếp theo như Firefly, Relativity và Virgin Orbit hiện có thể mang lại kết quả R&D với chi phí thấp hơn 1/10 so với các công ty cùng ngành. Và họ có thể làm điều này ngày nay ở bất kỳ quy mô nào, nhanh chóng loại bỏ các rào cản cho sự đổi mới.

Ngày nay, bất kỳ ai cũng có thể tạo ra một siêu máy tính đẳng cấp thế giới trên thẻ tín dụng của họ. Điều này làm thay đổi tốc độ và động lực của đổi mới, tác động của nó chỉ mới bắt đầu xuất hiện gần đây.