6 ứng dụng HPC (điện toán hiệu suất cao) đã làm thay đổi thế giới

Real-time market intelligence, mô hình hóa giải phẫu cơ thể người, các khai phá công nghiệp mang tính dự báo, khoa học vũ trụ và nhiều cuộc thám hiểm khác của con người đã đưa thế giới hiện tại vào một tương lai không thể tưởng tượng được, nhờ một phần không nhỏ vào điện toán hiệu suất cao (High Performance Computing, hay thường gọi tắt là HPC).

Mặc dù đòi hỏi nguồn tài nguyên khổng lồ, các chương trình điện toán hiệu suất cao vẫn tiếp tục được tung ra, nhờ sự phát minh ra siêu máy tính và việc triển khai rộng rãi điện toán đám mây. Những công nghệ này giúp cuộc sống trở nên dễ dàng, hỗ trợ xử lý dữ liệu nhanh chóng.

Một số ứng dụng của HPC đang thiết kế lại cách thức khoa học sẽ phục vụ bạn trong tương lai. Nhưng trước tiên, điện toán hiệu suất cao là gì?

Giải pháp hạ tầng Deep Learning, Trí tuệ Nhân tạo - AI

HPC – Điện toán hiệu suất cao là gì?

Điện toán hiệu suất cao đề cập đến khả năng của một hệ thống để xử lý một lượng lớn dữ liệu và chạy các mô hình phức tạp một cách nhanh chóng. Do đó, các chương trình HPC yêu cầu một sức mạnh tính toán khổng lồ để xử lý hàng terabyte, petabyte hoặc thậm chí zettabyte dữ liệu trong thời gian thực.

Do đó, HPC dựa trên nguyên lý kết hợp giữa các thành phần xử lý, thành phần mạng và lưu trữ dữ liệu.

Dưới đây là một số ứng dụng đáng chú ý của điện toán hiệu suất cao đã ảnh hưởng đến thế giới.

1. Dự báo sức khỏe tim mạch

Không nghi ngờ gì nữa, tình trạng suy tim nguy hiểm đến tính mạng. Và có lẽ một trong những thách thức phải đối mặt khi cố gắng tìm hiểu cơ chế hoạt động của nó là sự khác biệt trong phản ứng giải phẫu của tim đối với các điều kiện khác nhau. Do đó, rất khó để dự đoán hành vi của nó trong thời gian thực.

Rất may, một số giải pháp dựa trên HPC đang được đưa ra.

Ví dụ, IBM, cùng với một phòng thí nghiệm quốc phòng, trong lịch sử đã mô phỏng các cơ chế cân bằng nội môi của tim người ở cấp độ phân tử bằng cách sử dụng một trong những siêu máy tính nhanh nhất thế giới, Sequoia, vào năm 2012.

Họ đã tận dụng tốc độ xử lý toán rất cao của Sequioa để xây dựng một mô hình có thể mở rộng được gọi là “Cardioid” để bắt chước và xây dựng lại trái tim con người. Và không giống như các chương trình trước đây chỉ có thể mô phỏng khoảng mười nhịp tim hoặc thấp hơn, chương trình Cardioid có thể bắt chước hàng ngàn nhịp tim. Thêm vào đó, nó nhanh hơn 300 lần so với hầu hết các mô hình khác.

Dự án Cardioid của IBM không phải là chương trình máy tính hiệu suất cao duy nhất cách mạng hóa sức khỏe tim mạch, Dự án Trái tim sống của Dassault Systemes cũng là một chương trình đáng chú ý.

Do đó, bạn có thể mong đợi được thấy các loại thuốc và các phác đồ khác nhau được thử nghiệm trên một trái tim mô phỏng trước khi được sử dụng cho con người. Các chương trình HPC này cũng hứa hẹn cải thiện các thiết bị tim mạch và vị trí các cơ quan trong quá trình phẫu thuật.

Vào năm 2018, Google cũng đã phát triển một mô hình học sâu dự đoán nguy cơ bệnh tim mạch bằng cách sử dụng thị giác máy tính từ hình ảnh võng mạc được quét.

Công nghệ này hoạt động bằng cách đánh giá các mạch máu ở mắt và sau đó sử dụng công nghệ này để dự đoán huyết áp tâm thu và xác định các dấu hiệu nguy cơ khác.

Một chương trình như vậy hỗ trợ phát hiện sớm các vấn đề tim mạch, đây là chìa khóa để ngăn ngừa chúng.

Điều đó nói rằng, các mô hình AI mô phỏng điện tâm đồ (ECG) cũng đang phát triển để hỗ trợ chẩn đoán hiệu quả cho những người bị dị tật tâm thất. Do đó, trong khi các ca phẫu thuật tim hở ngày càng thành công, thế giới đang trôi về thời đại mà bệnh nhân và bác sĩ tin tưởng hơn về kết quả của các ca phẫu thuật tim hơn bao giờ hết.

Một ứng dụng thành công của mô hình tim mạch là báo cáo của CNN về sức khỏe mô phỏng 3D trái tim của một bé gái 4 tuổi tại Bệnh viện Nhi đồng Nicklaus vào năm 2015. Điều đó thật phi thường, khi các bác sĩ phẫu thuật có thể phẫu thuật một phiên bản mô phỏng trái tim và hình ảnh của bệnh nhân, các quy trình hoạt động tốt nhất trước khi phẫu thuật thực sự.

2. Tìm hiểu bộ gen virus

Mặc dù bộ gen của virus có thể được giải trình tự, nhưng việc hiểu được bệnh lý xâm lấn của nó trong thời gian thực là rất khó vì nó đột biến. Nhưng nhờ tính toán hiệu suất cao, các mô phỏng đột phá của các cơ chế này đang phát triển. Và nó giúp những người ra quyết định.

Một ví dụ gần đây hơn về ứng dụng máy tính hiệu suất cao, trong trường hợp này là việc CSIRO khám phá bộ gen hoàn chỉnh COVID-19, mà họ đã mô phỏng trên siêu máy tính CSIRO vào đầu năm 2020.

Nhóm CSIRO Data61 đã mô phỏng thành công cơ chế liên kết của COVID-19 với thụ thể ACE2 ở người.

COVID-19 là một loại virus đột biến tích cực. Nhưng việc mô phỏng cơ chế hoạt động của nó sẽ giúp các nhà nghiên cứu hiểu được hầu hết các hành vi đang phát triển của nó. Một bước đột phá như vậy không chỉ giúp các nhà khoa học biết được vắc xin nên nhắm mục tiêu vào đâu trên bộ gen của virus COVID-19. Nhưng nó cũng là một khuôn mẫu để phát triển một mô hình hành vi dự đoán cho một số tác nhân lây nhiễm khét tiếng nhất từng được biết đến.

Do đó, việc phát triển thuốc và vắc-xin trở nên rẻ hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn trong việc chống lại các tác nhân lây nhiễm khác nhau.

Có thể điều này có thể giúp các nhà khoa học xác định các bộ “siêu gen” của con người có thể chống lại các bệnh nhiễm trùng.

3. Công nghệ lái xe tự động

Thuật toán cần thiết để vận hành một chiếc xe không người lái rất phức tạp và nó phải xử lý nhiều phép tính phức tạp trong thời gian thực. Về cơ bản, một chiếc xe tải hoặc ô tô tự hành không thể để xảy ra sự chậm trễ trong bất kỳ chức năng nào của nó. Do đó, chúng cần một tốc độ tính toán đáng tin cậy cao để chạy.

Mô phỏng tai nạn, phát hiện chướng ngại vật, phản ứng nhanh và chính xác bằng các giác quan là những đặc điểm chính của phương tiện không người lái để điều hướng thông minh và an toàn.

Tất nhiên, mục đích của việc tạo ra ô tô tự lái là tận dụng độ chính xác của việc học sâu để giảm va chạm trên đường và dự đoán chính xác nơi cần điều hướng.

Những gã khổng lồ công nghệ và ô tô, bao gồm Tesla, Waymo, Toyota, Honda, Volkswagen, … đang tăng cường nỗ lực thử nghiệm những chiếc xe không người lái tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn giao thông đường bộ.

Mặc dù vậy, nhiều người vẫn nghi ngờ về xe tự lái. Nhưng công nghệ này nếu được triển khai thành công sẽ làm thay đổi bộ mặt giao thông vận tải. Và có lẽ thúc đẩy một hướng đi đến một con đường an toàn hơn và tiêu thụ nhiên liệu tối ưu hóa.

4. Thực tế tăng cường (Augmented Reality)

Với công nghệ phát triển và những tiến bộ trong điện toán đám mây, thực tế tăng cường (hay AR), chắc chắn sẽ biến những điều tưởng tượng thành hiện thực.

Thực tế tăng cường có thể giúp bạn chọn và kiểm tra các sản phẩm mà bạn mua. Và có cảm giác như bạn đang nhìn thấy chúng về mặt vật chất. AR giúp bạn có thể kiểm tra các sản phẩm như quần áo và phụ kiện trông như thế nào trước khi mua.

Nó thậm chí còn nổi lên trong các hoạt động quân sự. Một ví dụ là Hệ thống tăng cường hình ảnh tích hợp (IVAS) của Microsoft , giúp người lính nhìn xuyên suốt toàn bộ tọa độ của họ trong thời gian thực.

Trong thể thao, người chơi thậm chí có thể luyện tập ảo bằng công nghệ VR. Thực tế ảo đắm chìm cũng là một công nghệ đang phát triển sẽ thúc đẩy tầm nhìn thực tế hơn trong tương lai.

Các công ty công nghệ lớn, bao gồm Microsoft, Google, và những công ty khác, đã đầu tư vào công nghệ tính toán hiệu suất cao này. Và với những tiến bộ sâu rộng hơn, chúng tôi nghĩ rằng thế giới sẽ trở nên khó khăn khi TV và trò chơi được tăng cường với phong cảnh và phối cảnh thực tế.

5. Giám sát thời tiết mặt trời của NASA

NASA, vào năm 2019, đã tận dụng tính toán hiệu suất cao để theo dõi từ xa bản chất bức xạ tia cực tím cực mạnh của mặt trời gây ra hiện tượng lóa sáng mặt trời, tác nhân phá vỡ thời tiết mặt trời.

Điều kiện thời tiết của hệ mặt trời ảnh hưởng đến việc phóng tàu vũ trụ, vệ tinh và trạm năng lượng mặt trời. Do đó, để duy trì sự khám phá của con người trong không gian và bảo vệ trái đất, cần phải theo dõi những thay đổi của thời tiết mặt trời theo thời gian.

Và tất nhiên, sự biến dạng trong thời tiết mặt trời có thể ảnh hưởng không kém đến các tiện ích truyền tải của trái đất, đặc biệt là những tiện ích phụ thuộc vào hệ mặt trời theo cách này hay cách khác.

NASA sử dụng một thiết bị không gian chuyên dụng gọi là EVE MEGS-A để ghi lại các hoạt động của mặt trời. Nhưng đã tuyên bố trong bài báo nghiên cứu được xuất bản trên Science Advances , rằng mô hình học sâu mới của nó sẽ lấp đầy khoảng trống nếu EVE MEGS-A gặp trục trặc.

Vì vậy, kết hợp với Phòng thí nghiệm Phát triển Biên giới, NASA đã mô phỏng thành công công cụ đài quan sát mặt trời thông qua mô hình mạng nơ-ron sâu. Bởi vì nó theo thời gian thực và năng động, giải pháp này giúp đưa ra quyết định nhanh chóng.

Đó là một ứng dụng thay đổi cuộc sống của máy tính hiệu suất cao, vì nó giúp các phi hành gia và các cơ quan quản lý đưa ra các quyết định có tác động trước một thảm họa sắp xảy ra.

6. Sản xuất máy bay và nghiên cứu Khí động học

Tính toán hiệu suất cao cũng được áp dụng cho sản xuất. Nhiều ngành công nghiệp hiện sử dụng công nghệ này để lập mô hình và dự đoán cách các vật liệu chưa được khám phá hoạt động. Do đó, nó tạo ra một cửa ngõ cho việc tạo ra các vật liệu công nghiệp mới.

Tính toán động lực học chất lỏng là một trong những lĩnh vực mà HPC đã tìm ra mục đích của mình. Việc mô phỏng các tuabin gió, các bộ phận hàng không và dự đoán độ bền của vật liệu đã dẫn đến việc phát minh ra một số sản phẩm thay đổi cuộc sống.

Ví dụ, AAI là một tổ chức công nghệ quốc phòng hàng không vũ trụ mô hình hóa các bộ phận hàng không khác nhau dựa trên động lực học chất lỏng tính toán. Tuy nhiên, mô hình của AAI tập trung vào việc phát triển các hệ thống được HPC tối ưu hóa để chế tạo máy bay an toàn hơn.

Simulia cũng phát triển phần mềm mô phỏng sử dụng động lực học chất lỏng tính toán để mô phỏng các điều kiện hành trình động của máy bay. Các giải pháp của Simulia và AAI giúp giảm chi phí và thời gian sản xuất bằng cách loại bỏ nhu cầu kiểm tra vật lý và sự lãng phí vật liệu đắt tiền.

Các công nghệ mang tính thúc đẩy của HPC

Siêu máy tính và điện toán đám mây là hai động lực chính của các chương trình HPC. Chúng cung cấp không gian, tốc độ và khả năng mở rộng.

Các siêu máy tính tại chỗ có thể không đủ để bắt kịp thời gian chạy mà các chương trình HPC yêu cầu khi nó mở rộng quy mô. Và trong khi điện toán đám mây là một giải pháp thay thế có thể mở rộng và nhanh hơn, thì điện toán biên là một giải pháp đám mây đang phát triển có thể thống trị điện toán hiệu suất cao trong tương lai.

Một số thách thức khi viết các chương trình máy tính hiệu suất cao là gì?

Các ứng dụng của HPC là vô hạn, và chúng trải dài trên tất cả các khía cạnh của cuộc sống. Vì vậy, trong khi phát triển các chương trình HPC theo lĩnh vực cụ thể, các lập trình viên cần phải có một kiến ​​thức rộng lớn về lĩnh vực đó. Nếu không, nó sẽ trở nên khó khăn, vì họ cũng đang cố gắng đối phó với các tính năng kỹ thuật của mã của họ. Tuy nhiên, một thách thức khác là làm thế nào để viết mã có thể mở rộng và có thể thực hiện được.

Điều đó nói lên rằng, máy tính hiệu suất cao sẽ mang lại nhiều sự phát triển hơn cho thế giới, thậm chí sớm hơn bạn nghĩ.

Tham khảo:
Giải pháp điện toán hiệu năng cao của Supermicro
Lưu trữ cho High Performance Computing (HPC)

Liên hệ tác giả