Le supercalcul ressuscité

Même dans un domaine défini par des percées continues, l'exploit a été un choc : en mars dernier, le gouvernement japonais a lancé un ordinateur qui s'est rapidement avéré être le plus rapide au monde, surpassant dans certains cas l'ordinateur suivant d'un facteur 10. Le Earth Simulator, construit par NEC, a pris quatre ans à assembler et a coûté au moins 350 millions de dollars. Il a rapidement fourni des résultats scientifiques réels dans la modélisation du climat mondial, complétant des simulations qui donnaient à d'autres ordinateurs un aspect grossier. Des scientifiques du monde entier ont fait la queue pour le temps limité dont disposent les chercheurs en dehors du Japon. En juin, quelques semaines seulement après que la machine eut repris vie, trois des six finalistes des prestigieux prix Gordon Bell en calcul haute performance avaient exécuté leurs projets sur Earth Simulator.

Une poignée d'articles au printemps dernier ont couvert l'actualité, citant des experts qui ont comparé Earth Simulator à Spoutnik - un autre exemple des États-Unis ayant été sévèrement surclassé dans une technologie critique. Mais en dehors des cercles raréfiés de l'informatique haut de gamme, l'histoire est vite morte. Les fournisseurs d'ordinateurs américains ont minimisé l'importance de cet exploit, qualifiant Earth Simulator de technologie ancienne ou trop spécialisée pour être d'une grande utilité, insistant même sur le fait qu'il s'agissait d'un coup publicitaire. Donnez-nous 400 millions de dollars à dépenser sur un seul ordinateur, et nous pourrions construire quelque chose tout aussi rapidement, déclare Peter Ungaro, vice-président du calcul haute performance chez IBM.

Cette histoire faisait partie de notre numéro de février 2003

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J'adore ça, se moque Gordon Bell, concepteur du premier mini-ordinateur pour équipement numérique et sommité du calcul haute performance. Comment IBM va-t-il procéder ? Où est la technologie ? Je veux parier 1 000 $ que l'année prochaine, IBM ne pourra pas égaler les performances de coût d'Earth Simulator sur aucun système dont ils disposent. En fait, IBM a récemment remporté un contrat du ministère de l'Énergie pour construire une paire de machines conçues pour fonctionner à une vitesse de deux à neuf fois supérieure à celle d'Earth Simulator, mais le projet prendra jusqu'en 2005. Comme beaucoup de ceux impliqués dans le calcul scientifique de grande puissance, Bell pense que la réussite du Japon a révélé un trou béant dans le développement de systèmes de superordinateurs aux États-Unis - un trou que l'argent seul ne peut pas combler.

Que s'est-il passé qui a permis à NEC de prendre une telle avance en termes de puissance de calcul ? En termes simples, le gouvernement japonais a jugé bon de subventionner le développement de l'ordinateur le plus cher du monde. L'objectif du projet n'était pas de s'emparer du droit de se vanter des États-Unis, mais de faire progresser la compréhension des scientifiques du climat mondial en créant une machine qui effectue de meilleures modélisations et simulations météorologiques que jamais.

Dans le même temps, le financement du gouvernement américain pour la recherche sur l'informatique haut de gamme diminuait en réponse à la notion profondément ressentie aux États-Unis selon laquelle les développeurs de superordinateurs, comme les mères de l'assistance sociale, devraient prendre soin d'eux-mêmes plutôt que de survivre avec les aumônes du gouvernement. Comparé à n'importe quelle autre partie du marché informatique, le marché des superordinateurs est petit et à croissance lente. Ainsi, lorsque le financement public s'est tari, les investissements privés dans les architectures hautes performances se sont également taris. Au cours de la dernière décennie environ, les États-Unis ont mis l'accent sur les supercalculateurs sur la liaison de grappes de processeurs de base - ceux conçus pour les applications commerciales quotidiennes - dans ce que l'on appelle des configurations massivement parallèles. Cette approche contraste fortement avec la vision japonaise des architectures spécialisées développées uniquement pour le marché de la haute performance.

Certes, l'approche des produits de base est allée loin : au moment d'écrire ces lignes, deux machines de produits de base, les supercalculateurs jumeaux ASCI Q construits par Hewlett-Packard au Laboratoire national de Los Alamos au Nouveau-Mexique, se classent au deuxième rang des plus rapides au monde (tel que mesuré par Top500.org , un groupe d'analyse à but non lucratif). L'idée d'exploiter de nombreux processeurs bas de gamme pour effectuer des tâches complexes a également captivé l'imagination du public, avec des projets tels queSETI à la maison, qui fait appel aux ordinateurs de bureau de plus de quatre millions de volontaires pour analyser les données du radiotélescope à la recherche de modèles indiquant une intelligence extraterrestre. Les clusters Beowulf, qui utilisent une méthode développée en 1994 pour relier les PC entre eux afin de maximiser leur puissance de traitement, ont permis d'atteindre encore plus facilement des niveaux de performances élevés avec un investissement en capital relativement faible. Sans aucun doute, l'approche des matières premières a fait ses preuves pour de nombreuses applications qui fonctionnaient autrefois sur du gros fer spécialisé.

Mais malgré ces gains, les États-Unis ont fait cruellement défaut dans le domaine même où le calcul musculaire compte le plus et où la nation a le plus à gagner : en simulant des systèmes aussi complexes que la météo à l'extrémité macroscopique et le repliement des protéines à l'échelle microscopique . Cette capacité de simulation est de plus en plus vitale pour l'avancement de la science fondamentale, ainsi que pour la sécurité nationale.

Faire payer cette capacité au secteur privé, c'est comme dire l'industrie de la défense que les sous-marins nucléaires doivent avoir une sorte de retombées commerciales, explique Horst Simon, directeur du National Energy Research Scientific Computing Center d'Oakland, en Californie, qui abrite le 12e ordinateur le plus rapide. . Nous avons pris une direction aux États-Unis qui ne fonctionnera pas.

Le besoin de vitesse

Quels sont les vrais avantages de rendre les ordinateurs toujours plus rapides ? Pourquoi, après tout, ne pouvons-nous pas utiliser une machine qui prend un mois ou une semaine pour accomplir une tâche au lieu d'un jour ou d'une heure ? Pour de nombreux problèmes, nous pouvons. Mais la vérité est que nous commençons tout juste à acquérir la puissance de calcul pour comprendre ce qui se passe dans les systèmes avec des milliers ou des millions de variables ; même les machines les plus rapides ne font que révéler la promesse de ce qui est à venir.

Prenez, par exemple, les gaz à effet de serre et la manière dont ils affectent le climat mondial, l'un des problèmes pour lesquels Earth Simulator a été conçu. Avec des ordinateurs suffisamment rapides pour prédire avec précision les changements climatiques, nous pouvons savoir avec une bien plus grande certitude quel niveau de dioxyde de carbone atmosphérique fera fondre les calottes glaciaires polaires. De même, parce que Earth Simulator modélise le climat de la planète à un degré de granularité incroyable, il peut effectuer des simulations qui tiennent compte des effets de phénomènes locaux tels que les orages. Ces phénomènes peuvent affecter des zones de seulement 10 kilomètres de large, contrairement aux 30 à 50 kilomètres que la plupart des modèles météorologiques utilisent comme taille de grille standard.

Ou prenez les difficultés que nous avons rencontrées en essayant de comprendre et d'exploiter la fusion nucléaire - cette panacée perpétuellement hors de portée pour nos problèmes énergétiques. Cela peut prendre une décennie pour réaliser une seule expérience [de fusion], explique Thomas Sterling, professeur associé au Center for Advanced Computing Research de Caltech. Des ordinateurs plus rapides accéléreraient ces projets de plusieurs décennies, nous permettant non seulement de concevoir des réacteurs sûrs qui nous donneraient le pouvoir de faire fonctionner la planète, mais aussi de savoir comment nous débarrasser des déchets.

Un exemple récent de la promesse et des limites des ordinateurs les plus puissants d'aujourd'hui est venu de la machine ASCI White d'IBM, le quatrième superordinateur le plus rapide au monde, que les chercheurs d'IBM ont utilisé pour étudier comment les matériaux se fissurent et se déforment sous contrainte. L'étude, annoncée au printemps dernier, a simulé le comportement d'un milliard d'atomes de cuivre. Un milliard ressemble certainement à beaucoup de variables, jusqu'à ce que vous vous rendiez compte qu'il faudrait plus de cent mille milliards de fois ce nombre d'atomes pour constituer ne serait-ce qu'un centimètre cube de cuivre.

Il existe une notion selon laquelle l'informatique haute performance est une industrie mature, où tous les problèmes ont été résolus, et nous avons évolué, déclare Burton Smith, scientifique en chef chez Cray, une entreprise pionnière de superordinateurs à Seattle. C'est faux. L'embarras du Earth Simulator révèle le fait qu'il y a encore beaucoup plus de compréhension à avoir.

Personnalisé contre marchandise

Au cours de la dernière décennie, tout ce que nous avons entendu sur les ordinateurs visait à les rendre plus petits, plus rapides, moins chers, plus semblables à des produits de base. Nos ordinateurs portables, par exemple, ont les mêmes capacités qu'un ordinateur Cray du milieu des années 1970. Puis arrive le monstrueux Earth Simulator : il a la taille de quatre courts de tennis, et il coûte presque deux fois plus que ses concurrents les plus proches, les machines ASCI Q. Si c'est l'avenir du calcul intensif, qu'allons-nous en faire ? La machine ne se vante même pas d'une architecture particulièrement nouvelle : NEC a utilisé une technique appelée calcul vectoriel, qui date des premiers jours de Cray.

Mais au-delà de sa maladresse et de ses bizarreries architecturales, Earth Simulator illustre une approche du calcul haute performance fondamentalement différente de celle suivie par la plupart des fabricants d'ordinateurs américains aujourd'hui. Earth Simulator a été conçu de bas en haut, de ses processeurs aux bus de communication qui relient les processeurs et la mémoire, pour être l'ordinateur le plus rapide au monde. Quand l'approche américaine consistant à lier des processeurs à usage général comme ceux qui servent des pages Web produira-t-elle un résultat pouvant correspondre aux performances d'une machine explicitement conçue pour la performance ? Mon point de vue est que vous ne pouvez pas le faire, dit Bell. Je ne vois tout simplement pas un moyen, avec un ordinateur à usage général, d'aller de là à ici.

Le défi des performances commence avec le processeur. Les données saisies dans le calcul scientifique prennent souvent la forme de listes de nombres, les valeurs associées à des observations du monde réel. Traditionnellement, les ordinateurs agissaient sur ces valeurs de manière séquentielle, les récupérant de la mémoire une par une. Puis, au début des années 1970, Seymour Cray a fait un saut intuitif : pourquoi ne pas concevoir un ordinateur pour que ses processeurs puissent demander une liste entière, ou un vecteur, en une seule fois, plutôt que d'attendre que la mémoire réponde à chaque demande à tour de rôle ? Un tel processeur passerait plus de temps à calculer et moins de temps à attendre les données de la mémoire. Du milieu des années 1970 aux années 1980, les superordinateurs vectoriels de Cray ont établi record après record. Mais ils nécessitaient des puces spécialisées coûteuses, et l'informatique vectorielle a donc été largement abandonnée aux États-Unis après 1990, lorsque la notion de systèmes massivement parallèles fabriqués à partir de processeurs du commerce s'est imposée.

L'informatique vectorielle est néanmoins restée l'un des moyens les plus efficaces de gérer des simulations à grande échelle, ce qui a incité NEC à adopter l'approche de Cray lorsqu'il a soumissionné pour le contrat gouvernemental pour la construction du simulateur de la Terre. Une fois que les architectes de NEC ont décidé de construire pour la vitesse plutôt que pour la standardisation, ils étaient libres de développer non seulement des processeurs spécialisés, mais aussi des voies de communication plus larges entre les processeurs, aggravant l'avantage de vitesse du matériel. De nombreuses améliorations de ce type sont intégrées au NEC SX6, le bloc de construction fondamental de Earth Simulator. L'architecture vectorielle est la meilleure solution pour les simulations informatiques des problèmes scientifiques et techniques du grand défi, tels que le réchauffement climatique, la conception d'avions supersoniques et la physique à l'échelle nanométrique, déclare Makoto Tsukakoshi, directeur général du projet Earth Simulator à NEC.

En revanche, le fait d'atteler des machines de base avec des réseaux commerciaux standard fait passer la charge de vitesse du matériel au logiciel. Les informaticiens doivent écrire des programmes parallèles qui analysent les problèmes en morceaux, puis contrôlent explicitement quels processeurs doivent gérer chaque morceau afin de minimiser le temps passé à faire passer des bits à travers les goulots d'étranglement des communications entre les processeurs.

Une telle programmation s'est avérée extrêmement difficile : un programme FORTRAN simple devient un fouillis de code qui nécessite une réécriture et un débogage par des spécialistes de la programmation parallèle. J'espère concentrer mon attention sur mes recherches plutôt que sur la façon de programmer, déclare Hitoshi Sakagami, chercheur à l'Institut japonais de technologie Himeji et finaliste du prix Gordon Bell pour son travail avec Earth Simulator. Je ne considère pas les ordinateurs parallèles comme des outils acceptables pour mes recherches si je suis constamment obligé de coder des programmes parallèles.

Ce n'est pas la paresse qui a empêché les programmeurs de trouver de meilleures façons d'écrire du code parallèle. Les gens ont travaillé extrêmement dur pour essayer de développer de nouveaux logiciels d'application basés sur différents algorithmes pour utiliser des machines parallèles, avec peu de succès, explique Jim Decker, directeur adjoint principal de l'Office of Science du ministère de l'Énergie. (L'agence de Decker est responsable de la recherche fondamentale dans des domaines tels que l'énergie et l'environnement.) Les machines vectorielles utilisent souvent leur propre forme de traitement parallèle, mais les mathématiques pour le faire sont beaucoup moins compliquées ; Les scientifiques d'Earth Simulator, par exemple, sont capables de programmer en utilisant une saveur du langage informatique classique FORTRAN qui adopte une approche beaucoup plus directe.

Un superordinateur comprenant un grand nombre de processeurs commerciaux n'est pas seulement difficile à programmer. Il est devenu clair que les gains résultant de l'ajout de plus de processeurs à un système de produits de base finissent par devenir insignifiants, car les persuader de travailler ensemble devient de plus en plus difficile. Ce qui a vraiment fait battre le cœur des informaticiens à propos de Earth Simulator, ce n'est pas le nombre maximal ou maximal de calculs effectués par seconde, qui est environ quatre fois la capacité de la prochaine machine la plus rapide et est en soi assez impressionnant. Au lieu de cela, c'était la capacité de l'ordinateur à résoudre de vrais problèmes (ce qui, après tout, est ce qui préoccupe les scientifiques). Earth Simulator peut effectuer des calculs jusqu'à 67 % de sa capacité maximale sur une période prolongée. En comparaison, l'approche massivement parallèle, eh bien, ça ne se compare pas.

Si vous lancez suffisamment de ces processeurs de base dans un système et que vous n'êtes pas submergé par le coût du réseau de communication pour les relier entre eux, vous pourriez éventuellement atteindre les performances maximales d'Earth Simulator, explique Sterling. Mais ce qui est rarement signalé publiquement à propos de ces systèmes, c'est que leurs performances soutenues sont souvent inférieures à cinq pour cent de la crête, voire à un pour cent de la crête.

Bien qu'il soit certainement moins cher de construire des superordinateurs à partir de pièces de base, de nombreux informaticiens soupçonnent que le coût de développement de logiciels parallèles rend en réalité plus coûteux l'exécution d'applications scientifiques sur une telle machine.

Les gens sont tombés amoureux du faible coût pour ce qui ressemble à un très haut niveau de performance sur les machines de base, explique Decker. Mais ils ne sont pas vraiment moins chers à construire. Nous devons tenir compte des performances soutenues, ainsi que du coût de développement des logiciels. Les coûts logiciels sont généralement supérieurs aux coûts matériels, donc s'il existe des approches matérielles qui permettent de résoudre facilement le problème, nous ferions mieux d'investir dans du matériel. Avec le recul, je pense que nous aurions mieux fait de prendre une autre voie.

Jouer au rattrapage

Si Earth Simulator était vraiment considéré comme un autre Spoutnik, à l'heure actuelle, le gouvernement américain consacrerait de l'argent à la recherche et au développement de supercalculateurs. Après tout, la NASA a dépensé plus de 19 milliards de dollars - environ 80 milliards de dollars en dollars d'aujourd'hui - pour les missions Apollo visant à envoyer un homme sur la lune. Mais George W. Bush n'est pas John F. Kennedy, et la course pour dépasser Earth Simulator n'a capté ni l'imagination du public ni un niveau de financement public correspondant.

Il y a, cependant, un facteur récurrent pour les dépenses américaines en supercalcul : le besoin de plus de puissance de calcul pour simuler les performances des armes nucléaires au lieu des essais souterrains. En novembre, l'Administration nationale de la sécurité nucléaire du ministère de l'Énergie a attribué à IBM un contrat de 267 millions de dollars sur trois ans pour la construction de deux supercalculateurs - ASCI Purple et Blue Gene/L - qui devraient avoir une puissance de traitement combinée supérieure à celle des 500 supercalculateurs les plus rapides d'aujourd'hui réunis. Et en réponse à Earth Simulator, l'Agence américaine des projets de recherche avancée pour la défense a lancé son propre programme plus modeste pour financer la recherche sur les superordinateurs. L'agence commence avec des subventions de recherche individuelles de 3 millions de dollars aux leaders de l'industrie Cray, IBM, Hewlett-Packard, Silicon Graphics et Sun Microsystems, suivies de fonds supplémentaires si les jalons technologiques sont atteints. Les nouveaux projets de défense ont commencé à redynamiser l'industrie. Burton Smith de Cray dit : Ceci marque vraiment la fin d'une période assez longue où le gouvernement

n'a pas été impliqué dans la recherche et le développement informatique.

Un autre moyen de relancer la superinformatique américaine pourrait être d'investir davantage dans l'informatique vectorielle, une approche qui prouve que Earth Simulator a été prématurément abandonnée par les développeurs américains. L'état actuel de l'architecture hautes performances remonte à la robustesse de l'architecture vectorielle de base Cray vieille de 25 ans que NEC a adoptée et continue d'améliorer, déclare Bell. Les architectes américains ont rejeté l'architecture tout en échouant à développer des alternatives compétitives.

Mais où seront développés les nouveaux ordinateurs vectoriels ? Tout comme les États-Unis ont pris du retard dans le domaine de l'électronique grand public, ils ont également rapidement perdu l'expertise nécessaire pour construire de tels systèmes. Sur la quarantaine d'entreprises spécialisées dans le calcul haute performance à la fin des années 1980, seule Cray reste en activité, ayant survécu à l'acquisition par Silicon Graphics en 1996 et Tera en 2000. (Tera a rapidement changé son propre nom en Cray en reconnaissance de l'importance singulière de l'entreprise dans le domaine.) Cray est le seul fabricant américain de superordinateurs à prendre en charge le traitement vectoriel. L'automne dernier, Cray a commencé à livrer un nouvel ordinateur vectoriel, le X1 ; À pleine charge, la machine dépassera de près de 50 % Earth Simulator, selon la société. Mais Cray n'a pas encore vendu de système X1 aussi puissant, et tandis que l'armée américaine et le ministère de l'Énergie évaluent son potentiel, d'autres clients hésitent naturellement à dépendre d'une architecture prise en charge par une seule entreprise relativement petite.

Tout cela laisse les espoirs des supercalculateurs américains concentrés pour la plupart sur des architectures entièrement nouvelles, celles qui pourraient avoir le potentiel de surpasser le calcul vectoriel. Bien que les subventions de la DARPA aient été lancées en réponse à Earth Simulator, elles visent à atteindre un objectif fondamentalement différent : fabriquer des superordinateurs non seulement plus rapides, mais aussi moins chers à construire et à utiliser que tout ce qui a été développé auparavant. Existe-t-il un moyen de faire tout cela d'un coup ? Il est logique de penser qu'il devrait y en avoir, mais la réponse n'est pas évidente. Nous mourrons de faim à une époque d'abondance, déclare Bill Dally, professeur de génie électrique et d'informatique à l'Université de Stanford. Tous les ingrédients pour l'informatique - arithmétique, communications, mémoire - sont de moins en moins chers, et pour presque tout en dehors de l'informatique [haute performance], les coûts par unité diminuent à mesure que vous évoluez.

Comme pour toute nouvelle architecture, le plus grand défi sera le goulot d'étranglement de la mémoire, où le trajet relativement lent des données vers et depuis la mémoire entrave l'efficacité du processeur. Même s'il continue de développer ses propres systèmes de calcul vectoriel, Cray s'attaque à ce problème en adaptant les techniques de communication interprocesseur utilisées dans Earth Simulator pour augmenter le flux de données dans Red Storm, un ordinateur massivement parallèle qui sera construit aux laboratoires nationaux Sandia à New Mexique.

Dally pense avoir développé une autre solution, qu'il appelle le streaming. Alors que l'architecture informatique traditionnelle traite toutes les opérations arithmétiques de la même manière, les calculs de nombreuses simulations scientifiques s'appuient sur eux-mêmes, sans qu'il soit nécessaire de stocker des valeurs intermédiaires dans la mémoire à long terme. Ainsi, plutôt que de passer le contrôle d'une instruction à une autre et d'accéder à la mémoire de manière séquentielle, Dally construit un système qui transmet les données aux processeurs, qui agissent ensuite localement sur le problème via de nombreux calculs intermédiaires et renvoient les valeurs finales en mémoire. Le repliement des protéines est un exemple où pour comprendre comment deux molécules interagissent, vous devez effectuer peut-être 500 résultats intermédiaires avant d'arriver à celui que vous voulez, explique Dally. Avec le streaming, vous pouvez capturer ces résultats intermédiaires dans des registres locaux où la bande passante des communications est très peu coûteuse et vous ne touchez jamais le système de mémoire.

Les progrès des techniques de fabrication de microprocesseurs permettent également de mettre des processeurs et de grandes quantités de mémoire sur la même puce, raccourcissant ainsi la distance que doivent parcourir les instructions et les données. IBM prévoit d'essayer de telles techniques de processeur en mémoire dans le calcul intensif, et la DARPA finance un effort à l'Université de Californie du Sud pour explorer exactement comment la technologie de processeur en mémoire peut améliorer les systèmes hautes performances. Des chercheurs de l'Université de Californie du Sud travaillent avec Hewlett-Packard pour fournir un système expérimental à la DARPA pour évaluation. Et un projet de Caltech connu sous le nom de Gilgamesh examine la meilleure façon d'organiser la mémoire et la logique ensemble sur une puce : si de petits blocs de mémoire et de logique étaient intercalés autour d'une puce, par exemple, le temps de trajet continuerait de diminuer, améliorant ainsi les performances.

Une autre option consiste simplement à renverser toute l'architecture. Burton Smith de Cray et Sterling de Caltech coopèrent sur un projet financé par la DARPA qu'ils appellent Cascade. Les deux étudient des moyens d'exploiter le fait que dans le calcul scientifique haut de gamme, le poids des données à elles seules est souvent bien plus important que le poids du programme d'application. En d'autres termes, si le contenu stocké en mémoire est tellement plus volumineux que le programme nécessaire pour l'exécuter, pourquoi le déplacer ? Pourquoi ne pas déplacer le programme vers la mémoire à la place ? Ils sont prêts à partager leur optimisme, mais Smith et Sterling ne disent pas grand-chose d'autre sur leur architecture naissante. Je suis purement subjectif, mais je pense que c'est la chose la plus excitante dans le calcul haute performance au cours des 20 dernières années, dit Sterling.

Ce sont les propositions qui suscitent le plus d'intérêt auprès des agences gouvernementales susceptibles d'acheter les systèmes performants du futur. Mais pour la plupart, ce sont des prototypes, voire moins, et ils ne feront leurs preuves qu'une fois que des changements radicaux auront été apportés à tout, de la conception du processeur à la manière dont le logiciel est conçu. Ensuite, le défi restera de trouver un moyen de fabriquer les nouveaux systèmes de manière efficace et sans défauts. En d'autres termes, ces idées n'offrent pas de solution miracle.

QUI FAIT LES ORDINATEURS LES PLUS SUPERRAPIDES ?
		Spécifications de la machine la plus rapide
Société	Numéro dans le Top 500 Nom Vitesse (Gigaflops) Emplacement
Hewlett Packard	137 ASCI Q 7 727	National de Los Alamos Laboratoire, NM
IBM	129 ASCI Blanc 7 226	Laurent Livermore Laboratoire national, Californie
Microsystèmes solaires	88 CHP 4500 420	Forces armées suédoises, Stockholm, Suède
Graphiques en silicone	45 ASCI Blue Mountain 1 608	National de Los Alamos Laboratoire de montagne, Nouveau-Mexique
Cray	22 T3E 1200 1 166	Inconnue (Gouvernement des États-Unis)
NCA	15 Simulateur de la Terre 35 860	Centre Earth Simulator, Simulateur Yokohama, Japon

Architectures de supercalculateurs actuelles et proposées
Approche architecturale	La description	Avantages	Principaux promoteurs
Clusters de produits (opérationnels)	Des centaines ou des milliers de serveurs prêts à l'emploi avec des liens à faible bande passante	Construction à faible coût ; efficace avec des problèmes qui peuvent être divisés en morceaux	Hewlett-Packard, IBM, Silicon Graphics
Informatique vectorielle (opérationnelle)	Des centaines d'orocesseurs sur mesure avec des connecteurs à large bande passante	Plus de temps consacré à l'informatique, moins de temps à communiquer	Cray, NCA
Streaming (expérimental)	Valeurs intermédiaires des calculs stockées en mémoire locale	Vitesse; transfert de données sur puce pour réduire le goulot d'étranglement de la mémoire	Université de Stanford
Processeur en mémoire (expérimental)	Circuits de traitement et mémoire à court terme intercalés sur la même puce	Vitesse; distance plus courte entre les processeurs et la mémoire	Université de Californie du Sud, Caltech, IBM
Cascade (expérimental)	Des données, plutôt que des logiciels, conservées dans la mémoire locale du processeur	Moins d'appels à la mémoire dans les cas où les ensembles de données sont plus volumineux que les programmes	Cray, Caltech

Le projet Apollo de l'informatique ?

Au cours de la dernière décennie, la communauté américaine du calcul haute performance s'est appuyée sur les épaules de géants. De nombreux directeurs de centres de calcul scientifique disent qu'ils pensent que les États-Unis sont à un point de décision critique, où le choix des projets et le montant des fonds investis dans de nouvelles architectures de calcul haute performance pourraient affecter la sécurité et la prospérité futures de manière tangible.

Il va vraiment falloir une combinaison de bonnes idées provenant des universités et du financement du gouvernement et une bonne ingénierie industrielle pour résoudre ce problème désagréable, dit Bell. Construire une nouvelle puce est juste à la limite de ce qu'une université peut accomplir ; alors vous avez besoin de quelqu'un avec les ressources nécessaires pour faire des travaux d'ingénierie détaillés comme le refroidissement et les connexions, etc. Cela va demander beaucoup d'efforts.

Mais si c'est bien fait, un tout nouvel âge d'or de la science pourrait fleurir. L'un des aspects les plus frappants du projet Earth Simulator est son ouverture. Les scientifiques communiquent malgré les barrières linguistiques et géographiques. Ils testent des théories et réalisent des simulations susceptibles d'améliorer notre compréhension du monde et de profiter à tous. Il y a quelques mois, Sterling a organisé une réunion entre Tetsuya Sato, directeur de l'installation Earth Simulator, et John Gyakum, professeur à l'Université McGill et l'un des principaux experts mondiaux sur la manière dont les petits systèmes météorologiques tels que les orages affectent les modèles météorologiques mondiaux. Avant Earth Simulator, il n'y avait pas eu d'ordinateur capable de prendre en compte facilement des systèmes aussi petits dans des simulations climatiques à grande échelle. Maintenant, il y en a peut-être. Ils se sont ouverts à la collaboration parce qu'ils se soucient avant tout des résultats scientifiques, dit Sterling. Et ce qu'ils font est important pour tout le monde sur la planète.

Ce n'est donc pas seulement pour faire progresser l'informatique qu'une informatique plus abondante et plus intelligente est nécessaire. C'est pour faire avancer toutes les sciences. La science au 21e siècle repose sur trois piliers, selon Decker du ministère de l'Énergie. Comme toujours, il y a de la théorie et des expériences. Mais la simulation va être le troisième pilier de la découverte scientifique. Compte tenu des problèmes auxquels nous sommes confrontés, nous voulons clairement être à la pointe de notre science. Si les performances de nos ordinateurs sont inférieures d'un ordre de grandeur à ce que nous savons qu'elles peuvent être encore aujourd'hui, alors nous ne le serons pas.

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