Hvert halvår blir verdens kraftigste superduperdatamaskiner rangert. Det er forbundet med prestisje å havne på top500 som listen kalles. Det er lenge siden USA har stått på toppen av listen - så vidt jeg husker. Deres nasjonalstolthet er gjenopprettet når Sequoia ved Lawrence Livermore National Laboratory ble fyrt opp i januar.
Selv om Sequoia kjørte på 80 prosent kapasitet i testfasen, tikket den runt 16,82 petaFLOPS. Det er 16 millioner milliarder operasjoner per sekund. Hva skal de bruke maskinen til når den er ferdig? Å kjøre simuleringer for å kunne forlenge levetiden på atomvåpen. Duh.
I 2007 ble en halv musehjerne simulert på lillebroren til Sequoia, en prototype som kjørte på 280,6 teraFLOPS. Den simulerte interaksjonene mellom 8 millioner neuroner gjennom 6 400 synapser tilsvarende 1 sekunds aktivitet. Simuleringen tok 10 sekunder.
I 2009 var kapasiteten oppe i en hel kattehjerneekvivalent når samme forskningsinstitutt simulerte en celle-for-celle simulering av det menneskelige synssenteret. 1,6 milliarder neuroner koblet sammen av 9 billioner synapser. Ett sekunds simulert tid tok 10 minutter. Maskinen simuleringen kjørte på het Dawn og hadde en kapasitet på 415 teraFLOPS i den ene uken den var i uttesting, før også den gikk inn i lukkede prosjekter for å regne på kjernereaksjoner for Department of Energy. For å forlenge levetiden på atomvåpen.
A second simulation, with 1 billion neurons, ran a little faster--but still only at one-eighty-third of normal brain speed. - Popular Mechanics, 18.12.2009Etterspørselen etter regnekraft er gigantisk, men det er litt vansker med kost/nytte-skalering med dagens prosessorer. Det er rett og slett for dyrt å bygge superdatamaskiner med fler og fler prosessorer. Værsimuleringer, proteinatlas, high-volume-trade, kosmologi, høyenergifysikk, materialforskning - det er mange bruksområder.
Per neste år er energiforbruket rundt 200 W per teraFLOPS, eller rundt 200 millioner watt per exaFLOPS. En menneskehjerne (cortex) har rundt 25 milliarder koblinger. Noen tipper 2018 for første gang en klarer å passere 1 exaFLOPS på en ikke altfor ressurskrevende måte. I 2009 tippet Modha, mannen bak simuleringen av synssenteret, at en trengte regnekapasitet 1000 ganger så stor som da og at dette ville være mulig innen 2019.
Uansett når - det vil skje. Den eneste tenkte grensen er den brå overgangen fra små simuleringer til komplette systemer som skaper uventet output. Når vi får energiforbruket ned i 20 W på en sanntidssimulering av en kattehjerne er maskinen antagelig langt smartere enn en katt.
