המאה ה-21 מאופיינת בהתפתחויות טכנולוגיות מרחיקות לכת בתחום המחשוב, כאחד מערוצי ההתפתחות בתחומי המדע השונים. כדי ליהנות מהיכולות הטכנולוגיות החדשות הללו, עלינו להשתמש בכלים חישוביים בעלי יכולת גבוהה.
בין החזיתות שבהן אנו פורצים דרך כיום - תחומי הביוכימיה, הביוטכנולוגיה, הגיאולוגיה, הפיזיקה וההנדסה. אנו מנסים לפתח תרופות מבוססות חלבונים אשר יכולות לשמש כסוכנים שיכולים לחסל תאים סרטניים או מחלות שונות, אנו מנסים לחזות מזג אוויר בדרך מהירה ומדויקת יותר, מנסים לחזות תופעות גיאולוגיות שיתריעו על רעידות אדמה וצונאמי, ויאפשרו למנוע נזק מבעוד מועד, אנו מבצעים עיבוד של כמויות מידע עצומות בתחום ההנדסה ההידרו-דינאמית והפיסיקלית.
כל הטכנולוגיות החדשות מלוות בעיבוד כמויות עצומות של מידע, כמו גם הפעלת סימולציות מסובכות, שדורשות יכולות חישוב גבוהות במיוחד. אל נא נחשוב לרגע כי כאשר אנו מדברים על מחשבים אנו מתכוונים דווקא למחשב השולחני המוכר לכולנו. כדי לבצע חישובים מסובכים כאלה, אפילו מחשב אישי עם מעבד בעל ליבה כפולה, מהיר ככל שיהיה, אינו מסוגל לתת מענה לסימולציות כבדות בזמן קצר. יש צורך בסוג אחר של מחשבים שיוכלו לתת מענה לצורכי חישוב אדירים של סימולציות מדעיות.
חזית המדע
ניתן לשים לב למספר תחומים פורצי דרך שבהם נעשית התקדמות משמעותית בחזית המדע. אחד התחומים החשובים ביותר כיום הוא תחום הביוכימיה והביוטכנולוגיה. התחום דורש ניתוח מעמיק של מבנה החלבונים והדינמיקה המתרחשת בהתקרבות לתא או לחלבון אחר בגוף החי.
בגוף האדם יש מספר רב מאוד של חלבונים. תפקידם של החלבונים מגוון, החל משימוש כווסתים וכלה בלוחמה במחלות. החלבון מקופל סביב עצמו במה שנקרא לעיתים סליל ראשוני ומשני וכן הלאה, לכל חלבון יש אתרי עגינה ואתרים אלו הם אלו אשר מתלכדים עם אתרי קליטה בחלבונים אחרים או בתאים אחרים. הסכנות לגוף האדם מתרחשות ברגע שחלבון כלשהו מתקפל בצורה לא נכונה או מתחבר לאתר עגינה לא נכון, אז מתפתחות מחלות שאנו קוראים להם מחלות מולדות, מחלות גנטיות או מחלות סרטניות. ניתן למצוא תרופות למחלות כאלו הן על ידי הנדסה של חלבונים חדשים, אך כדי לעשות זאת אנו זקוקים לכלי מחשוב חזקים, היכולים לנבא את התנהגות החלבון המהונדס בקרבתו לנקודת הקישור שלו. תהליך זה מסובך מאוד ודורש יכולות חישוב עצומות.
מזג האוויר ניתן לחיזוי על ידי השירות המטאורולוגי, אבל לעיתים יש שגיאות בתהליך החיזוי. נכון להיום לא ניתן לחזות מזג אוויר במאה אחוזי דיוק. הבעיה הנפוצה ביותר בתהליך חיזוי היא העובדה שמזג האוויר אינו תהליך נקודתי אלא תהליך גלובלי המושפע ממזג האוויר בכל נקודה בעולם. שינויים בנקודה אחת יכולים להשפיע על מזג האוויר במקום אחר, המרוחק אלפי קילומטרים. זאת הסיבה שחיזוי מזג אוויר הוא תהליך לא פשוט, המצריך יכולת חישובית גבוהה מאוד של ניתוח מידע ודינמיקה של רוחות, משקעים ואירועים גיאוגרפיים יוצאי דופן, כמו רעידות אדמה והתפרצויות געשיות. גם כאן כמויות המידע הן עצומות ודרישות החישוב גבוהות מאוד.
בסביבתנו מתרחשים מדי יום תהליכים רב גופיים. למשל, האוויר שאנו נושמים מורכב מאטומים ומולקולות רבות מאוד מכפי שניתן לספור, אך ישנם תהליכים המשפיעים על הימצאותם של אטומים או מולקולות כאלו ואחרות ויש גורמים מסוימים שתורמים לדינמיקה שלהם. כדי לספק תשובה כיצד זורמים נוזלים או כיצד מתפשטים גזים יש צורך להתמודד עם כמויות מידע אדירות. לצורך טיפול בבעיות מסוג אלה, יש צורך להכיר מערכות חישוב חדשות שיוכלו לעזור למדע בפריצות הדרך להן אנו זקוקים.
פתרון מחשוב של העת האחרונה הוא רשתות שריגי מחשבים
אילוסטרציה: stock.xchg
טיפול בכמויות גדולות של מידע
כל התהליכים שהזכרתי הם בסופו של עניין חישובים מתמטיים, לעיתים פשוטים ולעיתים מסובכים. ביצוע חישובים כאלה ברצף עשוי להיקרא סימולציה או הדמיה. טיפול נכון בסימולציה יכול לחסוך לנו חודשים ואף עשרות שנים של עבודה חסרת תועלת. האדם אינו מסוגל לבצע כמויות חישוב פנטסטיות כדי לנבא חלבון אחד, ולכן לעזרתו הגיעו המחשבים. ישנם שני תהליכים מאוד חשובים שבהם המחשוב יכול לעזור לנו: חיזוי מבנה תלת ממדי של סדרות של חומצות אמינו, והבנת המכניזם שהמבנה התלת ממדי הזה גורם (בזמנים רלוונטיים מבחינה ביולוגית).
עיקר הבעיה הוא הזמן. כמויות המידע הנערמות מצריכות כלים חזקים מאוד לטיפול במידע וניתוחו. הסימולציות צריכות להתבצע בזמנים קצרים ככל האפשר על מנת שיהיה ניתן לדעת האם יש הצלחה או כשלון בתהליך שאותו מנסים לדמות. על כן, הדרישה היא די ברורה, כוח או ביזור יעיל. משמעות הכוח היא הצורך במחשב חזק שיכול לבצע תהליכי חישוב מסובכים ביעילות גבוהה מאוד מזו שאנו מכירים כיום. לשם כך אפשר להיעזר בביזור החישובים למגוון רחב של מחשבים רגילים שמחוברים ברשת תוך שיתוף עיבוד מידע וניתוח תוצאות. לצורך מענה יעיל לדרישות הללו, קיימים פתרונות, דוגמת מחשבי על ושריגי מחשבים.
המאה ה-21 מאופיינת בהתפתחויות טכנולוגיות מרחיקות לכת בתחום המחשוב, כאחד מערוצי ההתפתחות בתחומי המדע השונים
מחשב על Super Computer
כדי לבצע סימולציות מדעיות, עלינו לחשוב בצורה קצת שונה. עלינו לחשוב על מחשב שמבצע חישובים במהירות גבוהה, בעל גישה מהירה למידע האצור בזיכרון ולאו דווקא בכוננים. מחשב על (Super Computer) דוגמת Blue Gene מבית IBM כולל מעבדים רבים, זיכרונות ויחידות תקשורת נתונים שממוקמים על גבי שבב אחד. מספר רב של שבבים כאלה מתחברים ליצירת מחשב העל. תהליך העבודה של מערכת כזו היא על ידי שיתוף מידע בין מעבד אחד לאחר בשכבות חישוב בו-זמנית והעברת המידע למעבדים אחרים, וחוזר חלילה.
שבב אחד יכול לספק כוח חישוב של עד 32 גיגהפלופס לשנייה (gigaFLOPs/s) (FLOP היא יחידת חישוב נקודה צפה-FLoating point OPeration) עם 8 מגהבייט זיכרון DRAM מובנה ורוחב פס של תקשורת חוץ המגיעה אל למעלה מ-12 גיגהבייט לשנייה.
המטרה היא לאכלס אזור של שבבים כאלו לתוך שטח של כמטר מרובע. קונפיגורציה כזו נותנת יכולת של חישוב ברמה של פטהפלופ אחד לשנייה (10 בחזקת 15פלופס) וצריכת חשמל של מתחת לשני מגהוואט. יכולת לזיהוי שגיאות יהיה מבוסס על היכולת לבודד רכיבים פגומים ולאתחל חישובים באזורים תקינים מנקודת הבדיקה התקינה האחרונה.
קיימים מספר יתרונות ליכולותיו של מחשב על. כדי לטפל בבעיות שגיאה, ניתן להשתמש בשיטה של זמן-מת-תלוי-אפליקציה. בשיטה זו ניתן לטפל בבעיות שגיאה, כשתוכנית נמצאת בזמן מת ואינה מבצעת חישובים. בזמן זה ניתן לבצע בדיקת תוצאה ולראות עם יש שגיאה. במונחי עלות תועלת, יש הצדקה לפיתוח אפליקציות מבוססות מחשבי על, לצורך ניצול מלוא יכולת העיבוד. כך, ניתן להעלות את הביצועים בשני סדרי גודל כדי להגיע לרמת ביצועים של פטהפלופ לשנייה.
למרות היכולות המשמעותיות של מחשבי העל, יש לו גם חסרונות. ראשית המחיר הגבוה של מחשב כזה - שמגיע למיליוני דולרים - מוריד מיד את הציפיות לרכישתו, משום שרכש כזה מבזבז מהר את תקציבי המחקר והפיתוח. בעיה נוספת של מחשבי העל טמונה ביכולתם לטפל בשגיאות. כדי לאתר שגיאות יש צורך לבצע תהליך שנקרא תיקון שגיאות השוואתי. בתהליך זה מבצעים את אותם החישובים במקביל כדי להשוות את התוצאה המתקבלת, וכך לזהות שגיאה אפשרית. חישובים מקבילים אלו מורידים את הביצועים בשני סדרי גודל. כמות הזיכרון בהתקנים מסוג זה אינה גדולה במיוחד, ולכן כמות האפליקציות שיכולה להשתמש בארכיטקטורה כזו מוגבלת. יש בעיות גם עם תאימות אפליקציות למערכות כאלו. העלות הגבוהה היא המחסום העיקרי שמונע ממחשבי העל דריסת רגל משמעותית בשוק הרחב. זאת הסיבה שיש צורך לחפש פתרונות מחשוב אחרים.
פתרון מחשוב של העת האחרונה הוא רשתות שריגי מחשבים, דוגמת הפתרון המוצע בפרויקט NextGRID
שריגי מחשבים Grid Computers
פתרון מחשוב של העת האחרונה הוא רשתות שריגי מחשבים, דוגמת הפתרון המוצע בפרויקט NextGRID. הרעיון מבוסס על סימולציות מדעיות המבוססות על שיתוף משאבים לצורך חישוב וניתוח מידע. הרעיון איננו חדש: MIT חזו זאת כבר ב-1965. כיום, עם התקדמות טכנולוגיית המחשוב, רעיון זה ניתן למימוש. שריגי מחשבים מציעים דרך זולה לבצע חישובים בעמדות עבודה שנמצאות במצב "לא בשימוש" (Idle) בכל מקום בעולם. אין צורך במחשבי על: מספיק מחשב אישי פשוט כדי לתרום לצורכי החישוב. ניתן לחשוב על רשת מסוג זה כאל קבוצת חישוב מקבילית מבוזרת רשת.
למרות שטכנולוגיות כוח חישוב, אחסון ותקשורת משתכללות במהירות, משאבי החישוב אינם עולים בקנה אחד עם צרכי המדענים. השריג יכול להתבסס על התווך של האינטרנט, על ידי שימוש בתוכנות לקוח מאובטחות לשיתוף משאבים. באמצעותן יכולים מדענים לשתף מידע וכוח חישוב בקנה מידה יוצא מהכלל. כיום, ניתן להגיע למצב שבו סימולציה מסובכת (שבעבר דרשה ימי חישוב שלמים) מושלמת תוך דקות ספורות בלבד. לכן, שריג החישוב הוא זול, שכן הוא מורכב ממחשב רגיל, שהוא כידוע מוצר מדף שניתן לרכוש במחיר השוק.
לראייה, שריגי מחשבים הפכו להיות נחלת הכלל, והם משרתים במגוון יישומים - אקדמיים ועסקיים כאחד. סוכנויות וחברות דוגמת סאן מיקרוסיסטמס, קבוצת פורד, IBM, ג'נרל מוטורס, נאס"א ועוד, מחזיקות בשריגי מחשבים כאלה. כך גם מוסדות אקדמיים רבים בכל העולם. טכנולוגיות המידע והתקשורת מתקדמות בפעימה כל חצי שנה לערך. תקשורת הנתונים המהירה משמשת תשתית יעילה לארכיטקטורת שריגי המחשבים.
כך למשל, אפשר לסייע למאבק של אנטרופיה באיידס (FightAIDSAtHome). באמצעות שריג ניתן להשתמש ביותר מ-30,000 מחשבים לאיתור תרופה מועמדת חדשה לאיידס. חומר רב מצטבר על ידי החישובים הללו עד כדי טרהבייט (10 בחזקת 12 בייט) ופטהבייט (10 בחזקת 15 בייט) של מידע. על ידי שימוש בשריגי מחשבים ניתן לשמור את המידע בכל המחשבים בשריג, ובכך להגדיל את יכולת האחסון.
אחד החסרונות העיקריים של שריגי מחשבים קשור לצורך לזהות משתמשים כל פעם מחדש - תהליך מסובך וקשה למעקב. יש צורך לאבטח את השריג כדי למנוע מגורמים עוינים (וירוסים וחדירות מתוכננות) לנצל את המידע שנמצא בו ולהשחיתו.
למנצח שיר מזמור
ניתן לראות כי יש העדפה די ברורה כלפי שריגי מחשבים. העלות הנמוכה של שריגי המחשבים והתוצאה של יכולת החישוב שלה המשתווה לזו של מחשב על, הם אלו אשר דוחפים את ארכיטקטורת שריגי המחשבים. בעיות שדורשות חישוביות גבוהה, כמו הנדסת חלבונים למלחמה בסרטן, מציאת תרופות חדשות נגד מחלות כמו איידס וניתוח מידע בזמן אמיתי בעת טיפול במזג האוויר, כל אלה, דורשים כוח חישוב מסדר שגודל של פטהפלופים, שעד היום היה קשה לייצר. בזכות ההתקדמות הטכנולוגית בייצור מחשבים, ובזכות העובדה שכל מספר חודשים חלה התקדמות בתחום, מואצים החישובים והסימולציות מחודשים לימים ואף לדקות. שיתוף המידע בין המשתמשים הפך למעשי ויומיומי. המחשב האישי המשולב בשריג מחשבים יהיה זה שיוביל את התקדמות המדע בשנים הבאות.