(Dempsey), и еще один кластер из 37 серверов (по 74 одноядерных процессора Xeon 3,2 ГГц). Компания SGI Japan собрала все эти компьютеры в единую массивно-параллельную систему.
Японский петафлопсный супервычислитель MDGrape-3 по производительности почти втрое превосходит «самый быстрый компьютер планеты», американский IBM BlueGene/L, находящийся в ядерной Ливерморской лаборатории им. Лоуренса. Однако на MDGrape-3 не гоняют рейтинговые тесты Linpack (решение больших систем линейных уравнений), которые для этого специализированного вычислителя не подходят. А коль скоро на основе Linpack продолжают ранжировать системы всемирного суперкомпьютерного рейтинга Top500, то рождение японской чудо-машины прошло как бы мимо не только мировой прессы, но и конференции специалистов.
Это, собственно, второе из важных событий индустрии. 28 июня в Дрездене, Германия, начала работу ISC-2006, Международная суперкомпьютерная конференция, сроки проведения которой традиционно совпадают с публикацией очередного Top500. Из-за такой тесной связки как бы «само собой» получается, что Top500 — это своего рода зеркало, отражающее текущее соотношение сил всех главных игроков и доминирующие тенденции в отрасли. Итак, что же отражает ныне это зеркало?
Одна из главных особенностей нового рейтинга — выход на второе (после Америки) место азиатского региона, впервые обогнавшего Европу. Причем в самой Азии Китай ныне идет практически голова в голову с главной силой континента, Японией. Если перевести эту картину на язык цифр, то у США, бессменного лидера отрасли, насчитано 298 систем; у Азии 93 (из них 29 в Японии и 28 в Китае); у Европы 83 «топовых» суперкомпьютера. Всего полгода назад картина выглядела существенно иначе — у Европы насчитывалось 100 систем, а у Азии 66 (в Китае 17).
Если говорить о применяемых в суперкомпьютерах процессорах, то здесь самая яркая тенденция — стремительное укрепление позиций AMD. На традиционного лидера Intel ныне приходится 301 система (шесть месяцев назад было 333), на втором месте процессоры IBM Power (84 системы), но за Голубым Гигантом теперь уже почти вплотную идет AMD с 81 системой на основе чипов Opteron (полгода назад у AMD было 55 позиций, а год назад — всего 25).
Что касается конкретных систем, лидирующих по производительности, здесь картина меняется мало. С большим отрывом лидирует ливерморский 360-терафлопсник BlueGene, его ближайший соперник — аналогичная система в Уотсоновском центре IBM — лишь чуть-чуть перевалила 100-терафлопсный рубеж в пиковом быстродействии, а все остальные машины только приближаются к заветной сотне. Причем речь идет, подчеркнем, о расчетной теоретической производительности, поскольку реальное быстродействие на тестах Linpack может быть существенно ниже. В частности, у ливерморского чемпиона — 280,6 терафлопса.
В качестве самой желанной, но пока недосягаемой вершины на конференции часто фигурировала «петафлопсная машина». В системе координат, порожденной шкалой Top500, машин вроде японского MDGrape просто не существуют. И хотя среди организаторов и постоянных участников суперкомпьютерной конференции уже который год идут разговоры о необходимости заменить слишком узкий и неадекватный тест Linpack чем-то более объективным, ситуация не меняется. Альтернативные наборы тестов давно разработаны, но их принятие в Top500 явно сдерживается, поскольку очевидно, что новшество очень сильно изменит привычную картину. Нынешним лидерам такая перспектива, судя по всему, не слишком нравится.
Короче говоря, позиции Linpack по-прежнему прочны, а потому организаторы нынешнего Top500 уверенно прогнозируют, что до конца 2009 года петафлопсных систем на горизонте не ожидается. Звучит хоть и странно, но понятно — ибо реальные компьютеры вроде MDGrape существуют в параллельном, по сути дела, мире. Где решаются, заметим, те же самые задачи (архитектура BlueGene изначально ориентировалась на моделирование сворачивания белков).
НОВОСТИ: Не ограничимся, однако
Интереснейшие данные французских ученых о возможной роли РНК в формировании парамутаций (см. «КТ» #643) сулят открытие неведомого ранее механизма сохранения макромолекулярной информации в клетке. Да, что и говорить, времена, когда в науке царствовала унылая «центральная догма молекулярной биологии» («информация передается строго по оси ДНК—РНК—белок»), остались далеко в 60 -х годах прошлого века. Жизнь в царстве макромолекул оказалась куда более утонченной.
РНК может быть единственным носителем генетической информации в вирусах и переписываться на ДНК. Ген представляет собой запись осмысленных фрагментов кода, перемежающихся абракадаброй. РНК может сама себя разрезать на части и склеивать. Гены перемещаются с места на место… Даже пресловутый «случайный мутагенез» оказался не так прост — в геноме есть более и есть менее подверженные ему участки, а сам процесс ускоряется под влиянием стресса, как будто сигнализирующего, что адаптация организма к среде нарушена и пора приниматься за эволюционные реформы. ДНК оставила пьедестал, на котором начала было бронзоветь как величественный и неподвижный носитель сокровенной эволюционной мудрости. Она живет сиюсекундной, бурной жизнью, интенсивно взаимодействует с другими молекулами и порою подвергается кардинальным преобразованиям — вот новые тому примеры.
Хрестоматийное положение о том, что больше 99% разновидностей генов в организме человека не наследуются от папы и мамы, а образуются заново, недавно нашло впечатляющую аналогию у более простого организма. Напомним, что Сусуму Тонегава (Susumu Tonegava) еще в 1987 году получил Нобелевскую премию за схему перетасовки простых генетических заготовок, из которых уже после рождения возникают миллионы свежих генов для белков иммунитета. Нести весь этот груз в геноме и передавать из поколения в поколение было бы чересчур громоздким предприятием. Меж тем разнообразие белков иммунитета (антител и клеточных рецепторов лимфоцитов) жизненно важно — среди них всегда должны найтись такие, которые, как ключ к замку, подойдут к любому чужеродному антигену. Аналогичную задачу подбора решает вирус бактерий (бактериофаг), атакующий микроорганизмы рода Bordetella (к их числу относится возбудитель коклюша B. pertussis).
Орудием поражения служит лектин — белок, способный распознавать и связывать определенные структуры на поверхности микроорганизмов. Бактерии постоянно мутируют, и, чтобы угадать наверняка, фаг идет по пути генерации большого числа разных вариантов лектинов. Как показала руководимая профессором Парто Гош (Partho Ghosh) команда исследователей из Калифорнийского университета в Сан-Диего, разнообразие генерируется на этапе копирования последовательности ДНК в матрицу РНК. В геноме вируса есть двенадцать особых участков, которые могут по-разному считываться в ходе копирования, а значит, вести к синтезу разных аминокислот. Итоговое число вариаций структуры белка, по данным ученых, превышает десять триллионов, и все на основе одного-единственного гена. Обратим внимание, что и при формировании иммунитета, и в примере с фагом смысл положения о передаче информации в направлении ДНК — белок размывается совершенно. От ДНК в этих случаях вообще не требуется какой-либо специфической, упорядоченной структуры — напротив, чем хаотичнее будет последовательность нуклеотидов, тем больше гарантий успеха в создании конечного разнообразия белков.
Что интригует по-настоящему, так это возможная роль генных перетасовок в возникновении сознания. Соратник Тонегавы по исследованию иммунитета (и тоже нобелевский лауреат) Джеральд Эдельман (Gerald Edelman) выдвинул теорию, в соответствии с которой работа мозга напоминает иммунную реакцию и аналогично строится по принципу «ключ-замок». Только в качестве этой пары объектов выступают, с одной стороны, созданные мозгом образы, а с другой — определенным образом организованные группы нейронов. В ходе обучения каждая группа клеток настраивается на обработку только определенных образов — к замочку подбирается специальный ключик. Предполагается, что мышление — это процесс взаимодействия таких уникально настроенных клеточных ансамблей, а сознание — циркуляция, повторный вход нервных импульсов в сетях клеточных групп. Понятно, что работа такого механизма сильно облегчалась бы, если б нейроны могли активно формировать какие-либо отличия друг от друга в ходе их «затачивания» под разные образы.
Так вот, Фред Гейдж (Fred Gage) и его коллеги из калифорнийского Salk Institute for Biological Studies привели доказательства того, что вклад в формирование индивидуальных особенностей нейронов могут
