В настоящее время в Ук-раине и на государственном уровне, и в частном бизнесе отсутствует четкая концепция решения ресурсоемких задач.
Организация вычислений с использованием суперкомпьютеров предполагает приобретение и развертывание не только пула взаимосвязанных серверов, но и специализированных приложений, способных справляться с распределенными ресурсоемкими задачами.
Для развития и построения таких программно‑аппаратных систем необходимо участие представителей академической науки (для формализации и решения задачи), вузов (подготовка кадров) и компаний‑заказчиков, перед которыми стоят реальные задачи.
Основными коммерческими потребителями ресурсов HPC в мире являются авиационная и автомобильная промышленность, нефтегазовый сектор, метеорологические центры, финансовые учреждения. В Украине еще в недостаточной степени сформирован внутренний спрос на системы подобного рода, поскольку привычная норма прибыли отечественных предприятий позволяет не заботиться о столь развитых инструментах оптимизации бизнес‑процессов.
Тем не менее рынок демонстрирует относительно устойчивый спрос на системы, близкие к HPC, в том числе на серверные фермы для рендеринга, 3D‑графики, разработки спецэффектов, различных элементов для медиапроизводства и компьютерных игр. Кроме того, подобные комплексы находят коммерческое применение в моделировании интерьеров с некоторой долей интерактивности, когда будущему хозяину предоставляется возможность «пройтись» по виртуальной квартире. Несмотря на то что рендерные фермы, используемые в таких решениях, нельзя причислить к классическим HPC‑инструментам, суммарная производительность этих двух типов систем соизмерима. Огромным спросом в мире высокопроизводительные вычисления пользуются в промышленном производстве, например, в различных системах твердотельного моделирования, при расчетах в области гидро‑ и газодинамики, а также при анализе земных недр, в том числе для поиска полезных ископаемых. В Украине существует пока не проявленный спрос, который в основном формируют государственные предприятия.
По причине высокой стоимости финансирования проектов с использованием HPC, государственные компании, будучи стесненными в средствах, вынуждены отказываться от развертывая собственных «тяжелых» кластеров. Наряду с этим общемировая практика использования академических HPC‑систем принята и в Украине: предприятия и компании отдают ресурсоемкие вычисления на аутсорсинг. В нашей стране для подобных целей часто используют крупнейший отечественный кластер Института кибернетики НАН Украины.
Для большинства масштабных современных научных исследований, в особенности на стыке различных областей знаний, необходимо проводить вычислительные эксперименты с использованием высокопроизводительных вычислительных мощностей. Однако на практике вычислительные системы очень часто используются неэффективно: со средней загрузкой 20–30% и длительными простоями. Это обусловлено нехваткой кадров, обладающих достаточной квалификацией для создания программного обеспечения для параллельных расчетов.
При развертывании кластера заказчики часто не учитывают объем инвестиций, необходимых для установки, настройки и оптимизации программного обеспечения, а сосредотачивают внимание исключительно на аппаратной части решения. Как правило, программные решения сопоставимы по стоимости с самим кластером, а стоимость его настройки составляет около 30–60% стоимости аппаратного обеспечения. Наряду с этим процесс настройки может длиться от одного до шести месяцев, поэтому его справедливо расценивать как простой.
Кластеры, построенные с привлечением государственных бюджетных средств, инсталлированы, главным образом, в высших учебных заведениях, например, в НТУУ «КПИ». В Институте кибернетики НАНУ кластер помимо выполнения научных вычислительных задач нередко применяется для расчетов, проводимых промышленными предприятиями. В соседней России, где частный капитал активно проникает в сферу образования, ситуация выглядит несколько иначе: ряд компаний — разработчиков программного обеспечения для HPC может позволить себе профинансировать создание учебного кластера в вузе. При такой модели компания будет использовать вычислитель для собственных расчетов, а вуз — в процессе обучения студентов. Выгоды такого подхода очевидны: учебное заведение получает в свое распоряжение высокопроизводительный суперкомпьютер и платформу для подготовки специалистов‑разработчиков для систем с высокой степенью параллелизма.
К сожалению, в Украине, несмотря на дефицит специалистов такого профиля, подобная практика пока не применяется. Кадровый потенциал, тем не менее, существует, но в подавляющем большинстве ввиду разницы в оплате труда украинские специалисты обслуживают по аутсорсинговым схемам иностранных заказчиков.
Одна из сфер интенсивного применения кластерных систем в Украине — банковский и финансовый сектор. В настоящее время эта сфера активно развивается, в частности, наблюдается возросший интерес к кредитованию. Расширение кредитного портфеля требует от банков применения математических моделей и алгоритмов для определения надежности клиента, расчета процентной ставки и принятия решения о выдаче кредита. А с дальнейшим ростом числа выдаваемых кредитов спрос на системы расчета скоринговых услуг будет заметно увеличиваться. Чтобы повысить скорость обработки информации, банку необходимо эти расчеты распараллелить, что обусловит спрос на более производительные системы, т.е. HPC. Одним из факторов, сдерживающих спрос на мощные вычислители со стороны финансового сектора, может явиться его закрытость и нежелание раскрывать алгоритмы расчета даже разработчикам специализированного ПО.
Одним из наиболее значительных отечественных проектов в области HPC является национальный Grid‑проект, который построен на базе территориально распределенных кластеров в научных центрах и учебных заведениях.
Таким образом, можно отметить, что время повсеместного использования HPC в Украине еще не наступило, однако с учетом огромного экономического и промышленного потенциала нашей страны спрос на эти решения трансформируется из «стадии осознания потребностей» в четкую прагматичную реализацию как в сфере науки, так и в бизнесе и в промышленности.
