можно прибавить сверх 3 Гб. Её, памяти, для расчета шахматных вариантов много не бывает. Но я не стал ни с памятью утруждаться, ни с 64-битной системой. И денег жаль, и вообще...
Теперь, не завися от почтальонов, игра протекает много быстрее, чем прежде. Не прошло полугода, а из шести турнирных партий я завершил пять. Две ничьи черными, три победы - две белым цветом, одна черным. Осталась единственная партия, которую я, вероятно, выиграю.
Среди прочих соперников я победил и старшего мастера - есть такое звание у шахматистов-заочников. Вернее, старшего международного мастера. Сбылось, Вот эта партия:
Shchepetnev, Vasili (1800) - SM Grabner, Dr. Helmut (2311) [D27]
S-Open/4-pr40, 07.07.2010
1.d4 d5 2.c4 dxc4 3.e3 Nf6 4.Bxc47 e6 5.Nf3 c5 6.0–0 a6 7.dxc5 Bxc5 8.Qxd8+ Kxd8 9.Be2 Ke7 10.b3 Bd7 11.Bb2 Bb5 12.Rc1 Bxe2 13.Rxc5 Bxf3 14.Ba3 Kd7 15.gxf3 Nc6 16.Nd2 e5 17.Nc4 Ke6 18.Nb6 Rad8 19.Na4 Rd2 20.Rcc1 Kf5 21.Nc5 e4 22.Nxb7 Ne5 23.Nd6+ Ke6 24.fxe4 Nfg4 25.Nf5 Nf3+ 26.Kg2 Rxf2+ 27.Kg3 Nfxh2 28.Rc6+ Ke5 29.Rd1 Re8 30.Bb4 Re6 31.Rxe6+ fxe6 32.Bc3+ Kxe4 33.Nd6+ Kxe3 34.Nc4+ Ke4 35.Rd4+ Kf5 36.Ne3+ Nxe3 37.Kxf2 Nhg4+ 38.Kf3 g5 39.Rd8 Nd5 40.Rf8+ Kg6 41.Kxg4 h5+ 42.Kg3 Nxc3 43.a4 Nd5 44.Ra8 Nb4 45.Rb8 Nd5 46.a5 Kf5 47.b4 e5 48.b5 h4+ 49.Kh2 1–0
Для тех, кто не будет разыгрывать партию на доске, скажу: шла равная борьба, но в эндшпиле белые смогли-таки реализовать минимальное преимущество. Пешка ферзевого фланга неудержима и превращается в ферзя.
Вроде бы повод радоваться. Победа тем более ценна, что многофигурный эндшпиль - слабое место шахматных программ, здесь знание 'как играть' важнее миллиардов оцененных позиций.
Но чувствую я себя довольно глупо. Белковым придатком. На середине турнира думал даже бросить, сдать все партии, и лишь привычка доводить дело до финала, выполнять взятые обязательства не позволила смалодушничать. Нет, я тоже думал, собственным умом дошел до наилучшего - как мне кажется - способа работы с шахматными программами (нет-нет, и не просите, пусть эта тайна останется таковой). И результат налицо. Однако никакого душевного подъема победы мне не принесли. И если я стану победителем турнира (уверен, что стану), получу право играть на новом уровне, то им не воспользуюсь.
Собственно, турнир показал одно: современное компьютерное железо, набор шахматных программ плюс навык работы нивелируют разницу в шахматной силе между перворазрядником и старшим мастером.
А мечты... Невыполненных - много. Найти в воронежской степи гробницу Царя Скорпионов. Изобрести капли 'Новый Зуб'. Разыскать на Марсе следы инженера Лося. Ничего, сбудется. Не в этой жизни, так в следующей.
Или когда-нибудь еще.
Кирилл Фаенов о суперкомпьютерах и Microsoft
Автор: Юрий Ильин
- Вы возглавляете подразделение Microsoft Technical Computing. Как оно возникло? Насколько приоритетным является направление HPC и параллельных вычислений для Microsoft и почему?
- Компания Microsoft внимательно следит за рынком HPC с 2000 года, когда в суперкомпьютерах начали использоваться индустриально-стандартные процессоры Intel и AMD и стали появляться более дешёвые и доступные суперкомпьютерные устройства на базе локальных сетей обычных серверов. Мы увидели перспективы этого направления и в 2003 г. создали группу HPC. Её задачей было создание решения под ключ для ИТ-профессионалов, которые используют высокопроизводительные вычисления для решения математических задач и обработки массивов данных. Это направление является для нас успешным, мы выпустили три версии HPC-сервера.
Работая на этом рынке, мы выяснили очень интересную вещь. Решение под ключ - это очень важно, но его недостаточно для значительных изменений тех процессов, которые происходят на рынке.
Основные пользователи HPC - инженеры, учёные, аналитики. Они не программисты, не разработчики. Им нужны более удобные средства для обработки больших массивов данных, создания математических программ, которые, с одной стороны, могут отражать модели тех разработок, которые ими ведутся, с другой стороны, очень быстро масштабироваться на параллельные мощности.
Задача, которую мы поставили перед собой два года назад, когда создавали Technical Сomputing, - создание комплексных системных решений для всех участников рынка. Речь идёт не только об ИТ- профессионалах, которые создают HPC-мощности, но и о параллельных программистах, и о пользователях этих ресурсов, для которых важно облегчить процесс создания новых математических задач, новой аналитики на базе огромных массивов данных, распараллеливание этих задач и затем их эксплуатацию как внутри учреждений на собственных локальных мощностях, так и на новых облачных решениях, которые с большей эффективностью донесут мощности до более широкого круга пользователей.
Сейчас мы значительно увеличили объём инвестиций в это направление. HPC теперь - это часть Technical Сomputing. В него также включены решения для программистов, которым нужно облегчить задачу распараллеливания вычислений как на многоядерных и графических процессорах, так и на кластерах. В рамках Technical Сomputing есть и новое направление: это создание для учёных, инженеров и других пользователей HPC пакетов типа Excel, Mathlab, то есть решений, которые направлены на анализ математических данных, а не программирование.
- Какова, если угодно, 'конечная цель' инициативы Technical Computing в Microsoft? Чего корпорация намеревается достичь этим? Кто в России является 'адресатом' этой разработки?
- Традиционно HPC - это научно-исследовательская сфера. Мы же в Microsoft стремимся предоставить возможности HPC значительно более широкому кругу пользователей. Наша цель - демократизация этой технологии. Сегодня ни одна компания в мире не обладает целостностью видения и комплексностью подхода. Это говорят и заказчики, и аналитики. И мы делаем очень значительные инвестиции в этом направлении. Как результат: сегодня ИТ-профессионалы получают через облако доступ к компьютерным мощностям, о которых они раньше и не могли мечтать.
Наши заказчики - это все компании, которые вынуждены управляться с огромными массивами данных, и те, кто строит математические модели для принятия решений, например рисков или погоды. Это уже не столько обработка данных, сколько построение прогнозов. Другой пример - расчёт прочности устройства в машиностроении. Например, с помощью таких расчётов нет необходимости постоянно проводить физические испытания, их заменяет математическая модель. В результате - бОльшая скорость разработки и меньшие затраты при создании продукта.
В центре того, о чём мы говорим, находятся математические модели. Мы анализируем данные, потом наше понимание того, что стоит за этими данными, облекается в математические модели, и затем эта модель используется для прогноза в будущем. Это новый виток в повышении эффективности принятия решений, когда принимаются во внимание гораздо более сложные массивы данных, а вычисления проводятся не просто по таблицам, например KPI, а с учётом значительно более сложных данных. Для этого необходима, с одной стороны, высокая компетенция сотрудников, привлечение математиков, статистиков и встраивание их в процесс работы, а также использование параллельных высокопроизводительных мощностей.
- Сейчас в мире чрезвычайно распространены кластеры на Linux. Насколько, как Вы считаете, Windows HPC Server способен их будет потеснить в Top500?
- Что такое Top500? Это те же пятьсот пользователей суперкомпьютеров, которые использовали их ещё двадцать лет назад. Это крупнейшие учреждения мира, которые могут себе позволить системы стоимостью в несколько миллионов долларов.
Они изначально использовали системы на базе Unix, и когда уже появились кластеры, то наиболее простым и оптимальным путём для них была миграция на Linux, ведь у них уже были специалисты для этого и вся необходимая инфраструктура. С точки зрения программного обеспечения сегодня Linux и Windows обеспечивают одинаковые показатели скорости работы. Другой вопрос, что существуют и другие рынки - не
