Le supercalculateur est l’ordinateur classique le plus rapide au monde. Il a une performance largement supérieure à celle d’un ordinateur à usage général permettant d’effectuer un calcul haute performance (HPC).
Résoudre les problèmes scientifiques et techniques implique le traitement d’une quantité massive de données. Mais un ordinateur traditionnel ne fournit pas la puissance nécessaire pour ces tâches complexes. De même, l’intelligence artificielle nécessite aussi un calcul haute performance. Découvrez ce qu’est un supercalculateur et comment cela fonctionne.
Supercalculateur : définition
Un supercalculateur, ou superordinateur, est l’un des systèmes de traitement de l’information les plus puissants au monde. Il s’agit plus exactement d’un ensemble d’unités centrales qui fonctionnent de manière collective pour traiter des quantités massives de données. Plus le nombre d’ordinateurs qui le composent est élevé, plus sa puissance augmente.
Les unités centrales de traitement (CPU) sont donc regroupées en plusieurs, voire des dizaines de milliers de nœuds de calculs. Les interconnexions entre les nœuds leur permettent également de communiquer avec les systèmes d’entrée/sortie tels que le stockage de données ou la mise en réseau.
Les performances d’un supercalculateur sont supérieures à celles des ordinateurs à usage général. Il est conçu ainsi pour prendre en charge les calculs très complexes tels que les problèmes scientifiques ou techniques. En d’autres termes, il permet de traiter les grandes bases de données avec une puissance étonnamment élevée.
L’histoire des superordinateurs
Vers la fin des années 1950, le gouvernement américain finançait le développement d’un système de calcul haute performance pour des applications militaires. Ces recherches ont influencé la progression de la technologie de supercalcul et le terme de supercalculateur est né au début des années 1960.
Parmi les premiers superordinateurs de l’histoire figure le LARC (Livermore Atomic Research Computer) d’UNIVAC. Il était destiné à l’US Navy Research and Development Center. De son côté, IBM a lancé l’IBM 7030 Stretch, construit pour le Los Alamos National Laboratory. Aux mains d’autres clients français et anglais, il est devenu la base pour le supercalculateur de cryptanalyse IBM 7950 Harvest.
Outre les projets gouvernementaux, les superordinateurs se sont aussi trouvé un usage industriel et commercial. Les sociétés Control Data Corporation (CDC) et Cray Research ont été les premiers leaders dans ces secteurs, avant qu’IBM prenne le devant dans les années 1990.
Comment fonctionne un supercalculateur ?
Pour résoudre un problème, les nœuds qui composent le supercalculateur communiquent entre eux en utilisant un traitement parallèle. Cela peut se faire par un multitraitement symétrique (SMP) ou par traitement massivement parallèle (MPP). Dans l’approche du SMP, les processeurs sont hébergés dans un même système d’exploitation et connectés à une seule instance de mémoire. Avec le MPP, chaque processeur est doté de ses propres systèmes d’exploitation et mémoire.
Une autre approche du supercalcul consiste à utiliser des superordinateurs distribués. Au lieu de regrouper les UCT au même endroit, le supercalculateur tire son énergie de plusieurs ordinateurs individuels.
L’unité de mesure de la vitesse de traitement des superordinateurs est le FLOPS (virgule flottante par seconde). Plus précisément, elle est mesurée en PFLOPS dont un pétaflops équivaut à mille billions de FLOPS. En termes simples, leur puissance peut être un million de fois supérieure à celle de l’ordinateur portable le plus rapide.
Tous les superordinateurs utilisent un système d’exploitation basé sur Linux. Toutefois, il n’existe pas de norme industrielle, ce qui fait que chaque fabricant peut développer son propre dérivé de Linux.
Ce qui différencie le supercalculateur
La deuxième partie du terme « superordinateur » nous est très familier. Mais c’est la première partie, « super- », qui fait toute la différence entre un ordinateur et un supercalculateur. Encore une fois, le taux de fonctionnement de ce dernier est de loin plus élevé aux performances maximales des ordinateurs à usage général.
Alors qu’un ordinateur typique peut réaliser des centaines de gigaflops soit (n-10) x 100 x 10⁹ FLOPS, un supercalculateur est capable de réaliser 100 PFLOPS soit 100 x 10¹⁵ FLOPS. Par ailleurs, il consomme une grande quantité d’énergie et génère beaucoup de chaleur. L’architecture doit donc inclure un système de refroidissement.
Mais il existe un autre type d’ordinateur beaucoup plus puissant que les supercalculateurs : les ordinateurs quantiques. Comme leur nom laisse entendre, ils exploitent la physique quantique pour traiter les données. Les problèmes résolus par l’informatique quantique sont plus complexes que ceux qui sont traités par les superordinateurs classiques.
À propos du supercalcul
Pour bien comprendre ce que fait un supercalculateur, voici quelques termes qui peuvent prêter à confusion. Par définition, le supercalcul correspond à des calculs complexes et volumineux qui nécessitent l’utilisation des superordinateurs.
Maintenant, en termes d’application de ces super-dispositifs informatiques, il est souvent question de calcul haute performance (HPC). Le HPC implique l’utilisation de plusieurs supercalculateurs pour traiter des problèmes complexes.
En outre, nous avons parlé plus tôt de traitement parallèle, lorsqu’un supercalculateur utilise plusieurs CPU pour résoudre le même calcul. Notons cependant que les HPC peuvent aussi utiliser le calcul parallèle sans utiliser de superordinateur.
Enfin, un supercalculateur peut utiliser différents systèmes de processeurs. Nous pouvons notamment citer les processeurs multicœurs, les processeurs scalaires et les processeurs vectoriels.
En somme, la distinction entre ces différents concepts de calcul dépend du processus et du matériel utilisé.
Utilisations d’un supercalculateur
Rappelons une fois de plus qu’un supercalculateur est conçu pour résoudre des calculs complexes et volumineux. Autrement dit, il effectue des tâches nécessitant beaucoup de ressources et surtout une grande puissance de traitement. Voilà pourquoi, il est souvent utilisé dans les tâches d’ingénierie scientifique et informatique au service des gouvernements, des centres de recherche ou des universités.
Les prévisions météorologiques
La météorologie est un domaine qui implique le traitement d’une énorme quantité d’informations complexes. Un supercalculateur permet alors de faire des prévisions fiables à haute résolution. Par exemple, depuis 2021, Méteo-France utilise Belenos et Taranis, deux systèmes d’Atos Bull Sequan qui fournissent une puissance totale de 21,48 PFLOPS.
Un superordinateur permet aux experts d’obtenir des informations plus complètes et plus précises sur les situations à haut risque. Ces données aideront par la suite à mieux anticiper les impacts des phénomènes météorologiques.
De même, le supercalcul permet de prévoir les impacts du changement climatique, notamment de la sécheresse, des fortes précipitations, etc. Par ailleurs, celles-ci peuvent également être utilisées pour créer une meilleure simulation du climat futur.
Les supercalculateurs au service de l’armée
Outre les recherches scientifiques, un supercalculateur peut aussi être utilisé dans le domaine militaire. Aux États-Unis, le programme Advanced Simulation and Computing (ASC) utilise depuis 1995 des superordinateurs pour simuler, tester et maintenir le stock nucléaire. D’autre part, l’armée utilise aussi le supercalcul pour comprendre l’impact des armes sur les soldats et les guerres.
La médecine
La recherche en médecine fait aussi face à une explosion de données de santé qui a augmenté de manière exponentielle au cours des dernières années. Le traitement de ces données est devenu impossible avec les ordinateurs traditionnels, d’où l’adoption des superordinateurs.
Pour prendre un exemple, NVIDIA a lancé le Cambridge-1 pour effectuer des recherches sur certaines maladies, notamment la démence ou la COVID-19. Le supercalculateur est également utilisé dans la recherche et le développement de nouveaux traitements médicaux ainsi que dans le séquençage du génome.
Comme autres cas d’utilisations d’un supercalculateur, nous pouvons citer la modélisation de la fusion nucléaire, l’exploration pétrolière et gazière sans oublier la cryptanalyse.
Le rôle d’un supercalculateur dans l’intelligence artificielle
Parmi tous les domaines qui nécessitent un calcul haute performance, l’intelligence artificielle se trouve en tête. En effet, cette branche de l’informatique rime désormais avec supercalculateur. Cela s’explique par le fait que les programmes d’IA et de machine learning requièrent le traitement de grandes quantités de données. Avec l’explosion du Big Data, l’enjeu est devenu beaucoup plus important.
Au cours des dix dernières années, la capacité de calcul nécessaire au développement de l’intelligence artificielle a augmenté de façon exponentielle. Pour être plus précis, la quantité de calcule utilisée dans les grands cycles d’apprentissage augmente environ de 3,4 fois par mois. Depuis 2012, l’entraînement des modèles d’IA/ML est devenu 300 000 fois plus gourmand en calculs.
Relever le défi de l’IA
Afin de relever le défi du supercalcul, une approche consiste à remplacer les processeurs à usage général par des processeurs spécialisés pour l’IA. Ainsi est né l’intérêt des entreprises telles que NVIDIA et Google pour les matériels spécialisés tels que les GPU et les TPU.
Certes, ces processeurs spécialisés ont considérablement accéléré le calcul des opérations d’IA/ML. Mais les technologies d’IA plus avancées telles que le deep learning et le reinforcement learning ont des besoins encore plus grands.
Une solution serait alors de combiner plusieurs processeurs d’IA pour effectuer un traitement parallèle. Pour le machine learning, le traitement parallèle peut se faire au niveau des modèles ou au niveau des données. Dans le premier cas, les différentes couches du réseau neuronal sont réparties sur les différents périphériques. En revanche, pour un traitement parallèle des données, tous les processeurs utilisent le même modèle, mais chacun traite une partie distincte des données.
Le supercalculateur : la solution ultime
Vous l’aurez compris, c’est cette combinaison de matériels et de logiciels qui rend le supercalculateur indispensable à l’intelligence artificielle. L’IA repose désormais sur trois composants principaux qui sont les données (Big Data), les algorithmes (ML, DL, Deep RL) et les superordinateurs.
Par ailleurs, dans tous les domaines d’utilisation des supercalculateurs que nous avons cités, l’IA occupe également un rôle grandissant. Autrement dit, à mesure que l’intelligence artificielle évolue dans tous les secteurs, le HPC devient de plus en plus important.
Top500 : les supercalculateurs les plus puissants
Le Top500 est une classification des superordinateurs les plus puissants au monde, mise à jour tous les mois de juin et novembre. Pour clore ce guide, voici les 10 premiers systèmes actuellement en tête :
Fugaku, le supercalculateur japonais, occupe la première place avec 7 630 848 cœurs lui permettant d’atteindre une puissance de 442 PFLOPS. Après lui, avec trois fois moins de puissance, Summit d’IBM (148,8 FLOPS) est le deuxième système le plus rapide. La troisième place revient également à IBM avec Sierra (94,6 FLOPS), utilisé au Lawrence Livermore National Laboratory.
Ensuite vient Sunway TaihuLight, un supercalculateur de fabrication chinoise doté d’une puissance de 93 PFLOPS. Perlmutter, basé sur la plate-forme HPE Cray, un système d’AMD Epyc et de GPU NVidia A100, affiche 70,9 PFLOPS.
Les autres systèmes de la liste sont Selene (63,4 FLOPS), Tianhe-2A (61,4 FLOPS), JUWELS Booster Module (44,1 FLOPS) et HPC5 (35,5 PFLOPS). Enfin, Voyager-EUS2 de Microsoft Azure clôt le Top 10 en affichant 30,05 PFLOPS.
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