Полёт на Луну через Облако

Высокопроизводительные облачные вычисления позволили стартапам разрабатывать прототипы и запускать моделирование, в том числе полёта на Луну, которые ранее выполнялись на суперкомпьютерах.

Firefly Aerospace, стартап, базирующийся в пригороде Остина, штат Техас, создаёт аппарат для отправки на Луну.

Нет, это не ремейк «Уоллеса и Громита: Великий выходной», в котором анимационный дуэт отправляется на поверхность Луны в поисках сыра; это настоящая компания. Это также пример того, как повсеместная доступность высокопроизводительных вычислений через Интернет породила глобальную волну творчества. «Облако» — своего рода эвфемизм для сетей огромных компьютерных ферм, к которым любой может получить доступ при помощи портативного компьютера и кредитной карты, сделало даже самые смелые мечты доступными для людей, обладающих достаточным ноу-хау.

Создание сложных физических систем, таких как полупроводники или подводные лодки, требует интенсивного компьютерного моделирования, прежде чем вкладывать деньги в гибку стали для прототипа, не говоря уже о запуске космического корабля в производство. Это моделирование требует обширных вычислений, которые раньше выполнялись на суперкомпьютерах, доступных только правительствам или наиболее состоятельным корпорациям.

«Новые ракетные компании, такие как Firefly, Virgin Orbit и SpaceX, не могли процветать, когда я был инженером в Boeing 15 лет назад, — сказал Джорис Поорт, основатель и исполнительный директор Rescale, компании, которая организует высокопроизводительные вычисления в облаке. — В то время вам нужно было собрать сотни миллионов долларов только для того, чтобы построить компьютерную инфраструктуру для проведения симуляций».

Суперкомпьютеры возникли в 1960-х годах, когда компьютерные учёные начали разбивать задачи на части и вычислять части одновременно, а не по одной в серии. Чтобы такие параллельные вычисления работали эффективно, необходимо обмениваться данными между компьютерными процессорами, и поэтому компании начали создавать «суперкомпьютеры» с несколькими процессорами, тесно связанными друг с другом.

Новейшие суперкомпьютеры могут выполнять квадриллион (один миллион миллиардов) вычислений в секунду, а квинтиллион (один миллиард миллиардов) вычислений не за горами. Но такие компьютеры дороги — до $500 млн — и требуют много места и обслуживания. Менее мощные, но более гибкие сетевые кластеры компьютеров теперь могут делать почти столько же, что и привело к появлению термина «высокопроизводительные вычисления».

Сегодня большинство компаний, занимающихся облачными вычислениями, от Amazon до Google и Microsoft, предлагают доступ к высокопроизводительному вычислительному оборудованию, которое почти так же мощно, но гораздо более универсально, чем суперкомпьютеры. Теперь любая компания может использовать вычисления наравне с NASA или Boeing.

В настоящее время только около 12% высокопроизводительных вычислений происходит в облаке, но, по данным Rescale, это число (~$5.3 млрд) ежегодно увеличивается на 25%.

Исследователи, учёные и инженеры могут использовать любой настольный компьютер и браузер для лёгкого доступа к суперкомпьютерам через облачные сервисы, где ресурсы предоставляются по требованию и оплачиваются по потреблению. Поскольку спрос на вычислительные ресурсы продолжает расти, облачные услуги становятся всё более популярными среди научно-исследовательских групп и прикладных областей науки благодаря их доступности, гибкости и минимальным предварительным затратам времени и средств.

Одна высокопроизводительная вычислительная нагрузка для оптимизации конструкции крыла самолёта может стоить 20 000 долларов, в то время как рабочие нагрузки машинного обучения, используемые на ранних стадиях разработки, могут быть гораздо дороже. Компания Firefly утверждает, что обычно тратит от тысячи до десятков тысяч долларов в час на свои вычисления, что всё равно намного меньше, чем стоимость создания и обслуживания высокопроизводительного компьютера.

Разработчики программного обеспечения уже давно используют облачные вычисления, но инженеры и учёные только начинают использовать возможности облака, воплощая мечты в реальность для таких научных компаний, как транспортный стартап HyperXite, инновационная энергетическая компания Commonwealth Fusion Systems и производитель автономных летающих автомобилей Kitty Hawk (который предпочитает термин «электрические вертикально взлетающие и приземляющиеся транспортные средства»).

Компания Firefly, например, была основана в 2014 году и сейчас насчитывает около 350 сотрудников. Однако они создают всё — от двигателей ракеты и корпуса из углеродного волокна до лунного посадочного модуля, который пройдёт путь от концептуального проекта сегодня до запланированного полёта на Луну в 2023 году. В программе NASA «Аполлон» в конце 60-х и начале 70-х годов, напротив, работали сотни тысяч человек и заключались контракты с десятками тысяч сторонних фирм.

«Новые космические стартапы со штатом в 1000 человек или меньше очень зависят от этих облачных вычислений», — говорит Бригетт Оукс, директор по дизайну и анализу компании Firefly.

Небольшой размер компании контрастирует с её финансами, недавно компания объявила о привлечении $75 млн частного капитала и о том, что её стоимость оценивается примерно в $1 млрд.

Ключевые компоненты суперкомпьютеров постепенно становились всё более простыми и удобными в использовании. К 1990-м годам, задолго до появления облачных вычислений, можно было собрать суперкомпьютер для обычного человека, используя высококлассные серверы и специализированное сетевое оборудование. Со временем такие высокопроизводительные вычислительные кластеры становились всё лучше и лучше, и в конце концов компании, предоставляющие облачные вычисления, сделали их доступными в своих сетях.

До широкого распространения такого рода вычислений организации строили дорогостоящие прототипы для проверки своих проектов. «Мы действительно пошли и построили полномасштабный прототип, и запустили его до конца срока службы, прежде чем развернуть его в полевых условиях, — говорит Брэндон Хоуг, инженер по проектированию активной зоны, имея в виду ядерный реактор, над которым он работал в ВМС США. — Это было 20-летнее испытание стоимостью в несколько миллиардов долларов».

Сегодня г-н Хоуг является директором по моделированию и симуляции в калифорнийской компании Kairos Power, занимающейся ядерной инженерией, где он оттачивает дизайн доступных и безопасных реакторов, которые, как надеются в Kairos, помогут ускорить переход мира к экологически чистой энергии.

Атомная энергия долгое время считалась одним из лучших вариантов производства электроэнергии с нулевым уровнем выбросов углерода — за исключением её непомерно высокой стоимости. Но передовые реакторы Kairos Power разрабатываются для производства электроэнергии по стоимости, конкурентоспособной с природным газом.

«Демократизация высокопроизводительных вычислений дошла до стартапов, что позволяет таким компаниям, как наша, быстро проводить итерации и переходить от концепции к внедрению на местах в рекордно короткие сроки», — сказал г-н Хоуг.

Но высокопроизводительные вычисления в облаке также создали новые проблемы.

За последние несколько лет появилось множество пользовательских компьютерных чипов, специально созданных для решения определённых типов математических задач. Аналогичным образом, сейчас существуют различные типы памяти и сетевых конфигураций для высокопроизводительных вычислений. И разные облачные провайдеры имеют разную специализацию; один может быть лучше в вычислительной гидродинамике, а другой — в структурном анализе.

Таким образом, проблема заключается в выборе правильной конфигурации и получении мощностей в нужный момент — ведь спрос резко возрос. И хотя учёные и инженеры являются экспертами в своих областях, они не всегда разбираются в конфигурациях серверов, процессорах и тому подобном.

Это привело к появлению нового вида специализации — экспертов в области высокопроизводительных облачных вычислений — и новых межоблачных платформ, которые выступают в качестве универсальных магазинов, где компании могут подобрать нужную комбинацию программного и аппаратного обеспечения. Компания Rescale, которая тесно сотрудничает со всеми основными облачными провайдерами, является доминирующей компанией в этой области. Она сочетает вычислительные задачи для предприятий, такие как Firefly и Kairos, с подходящим облачным провайдером, чтобы обеспечить вычисления, которые учёные и инженеры могут использовать для решения проблем быстрее или с наименьшими затратами.

Стоимость запуска симуляции в облаке может составлять менее 10% от стоимости создания компанией собственного высокопроизводительного компьютера, а поставщики облачных услуг постоянно обновляют свои компьютерные чипы, что менее вероятно для компаний с собственным оборудованием.

Компания Firefly, которая при разработке своей ракеты в значительной степени опиралась на моделирование, планирует отправить первые полезные грузы в космос в течение нескольких месяцев, а через пару лет отправить свой посадочный аппарат на Луну, чтобы помочь NASA подготовиться к будущим пилотируемым полётам. Полная разработка ракеты заняла менее четырёх лет — удивительно короткий срок для ракеты такого размера.

«После нашей первой высадки на Луну мы надеемся отправить на Луну серию миссий по пополнению запасов как для NASA, так и для коммерческих заказчиков, — сказала г-жа Оукс. — Если вы сможете довести цену до $15 млн или меньше за запуск, у вас будет больше клиентов, чем вы сможете вместить в свой манифест».

Привлечение облачных вычислений к работе инженеров меняет динамику инноваций. Например, аэрокосмический дизайн обычно зависит от испытаний в аэродинамической трубе, но время ожидания, чтобы попасть в аэродинамическую трубу, достигает двух лет — слишком долго для такого стартапа, как Firefly. Однако более быстрое облачное моделирование может сделать ту же самую работу.

«Мы так быстро итерируем большую часть ракеты, что к тому времени, когда, возможно, у нас будет время для работы в аэродинамической трубе, у нас будет совершенно другая ракета, — говорит г-жа Оукс. — Мы полагаемся на облачные вычисления вместо дорогостоящих аппаратных испытаний».