Nel mondo scientifico italiano nel campo dello sviluppo di supercalcolatori dedicati in settori specifici delle scienze. L’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare ha prodotto per es. un prototipo di supercomputer parallelo nel 1984 di nome APE( Array Processor Experiment) dedicato allo studio di complessi modelli nel campo della fisica delle particelle fondamentali. Da questo progetto si sono sviluppate altre quattro generazioni successive di Ape: APE100, APE1000, di cui l’ultima è ApeNext (Array Processor Experiment/Next), il supercalcolatore di ultima generazione, é frutto della collaborazione tra l’INFN e prestigiosi enti di ricerca europei (DESY e l’Università di Parigi-Sud), realizzato con l’impresa italiana Eurotech. Con una potenza di calcolo dell’ordine di 15 Tera-flops e a basso consumo di energia elettrica, APENext è uno dei 10 sistemi più veloci al mondo. Per raggiunge tale potenza di calcolo APENext fa ricorso a numerose innovazioni di tipo architetturale, con l’intezione di migliorare l’efficienza di un sistema parallelo.

Quando gli exaflops?

In molte applicazioni, però, anche con le velocità raggiunte da questi calcolatori, ci possono essere delle difficoltà come nel caso di simulazioni di aerodinamica per la costruzione di veicoli spaziali. La richiesta di maggiore potenza di calcolo sembra non avere fine: fra dieci anni si raggiungerà il limite degli exaflops, che corrispondono a 1.000 petaflops.

Nel 2000 ASCI White (IBM SP3) portò il picco a 7.3 Tflops. Nel 2002 NEC installò il suo Earth Simulator Earth Sciences Institute di Yokohama, in Giappone. Utilizzando una architettura vettoriale, esso raggiunse 35.86 Tflops di picco computazionale.

Per la fine del 1990 la Cray Research aveva annunciato la commercializzazione del nuovo supercomputer Cray-2 C-90. della potenza di 16 gigaflop.

Recentemente uno dei supercomputer più potenti d’europa risiede in Germania lo Jugene.

Jugene (Germania)

Nello Jugene il calcolo sarà eseguito da 294.912 processori PowerPC, alloggiati in 72 armadi, ognuno delle dimensioni di una cabina telefonica. La memoria Ram del computer sarà pari a circa 144 terabyte e il sistema avrà accesso a uno spazio su disco pari a 6 petabyte. I chip avranno una frequenza di 850 megahertz. Una frequenza maggiore non è proprio possibile: la potenza assorbita del sistema raggiunge i 2,2 megawatt. Oltre al consumo di energia, aumenterebbe anche il calore prodotto e il raffreddamento dell’impianto rappresenterebbe un problema. Molto più importante della frequenza è il software che gira su Jugene. Tutte le applicazioni devono essere appositamente programmate per questo computer e la sua architettura multicore. La programmazione parallela rappresenta una vera sfida la difficoltà consiste nel fatto di riuscire a ottenere lo scambio di dati tra i processori, di modo che un chip non debba attendere troppo i risultati dell’altro. Proprio su questo problema stanno lavorando gli sviluppatori di software di Ibm a Rochester, Minnesota. Infatti, essi devono coordinarel’operato di 1,6 milioni di processori con una memoria Ram pari a 1,6 petabyte; potenza di calcolo di Sequoia sarà equivalente a 20 petaflops e sarà il supercomputer con la maggior capacità di calcolo nel 2011.

L’avvento dei cluster e di Linux

La standardizzazione aveva finalmente reso economicamente abbordabili tutte le componenti tecnologiche, dalle memorie alle tecnologie di rete, dai dischi ai processori, permettendo quindi di costruire un sistema distribuito con potenza aggregata paragonabile a quella di un supercomputer quella di non legarsi in modo indissolubile ad un’architettura che non garantisse alcuna portabilità dei codici su di essa sviluppati; quella delle case produttrici era invece di dotare le proprie architetture di strumenti di sviluppo parallelo, quali compilatori, librerie e ambienti di parallelizzazione, che fosse il più vicino possibile a degli standard non ancora ben definiti; in quegli anni molto si parlava di standard per il Fortran parallelo (Fortran90, HPFortran), per il C e per C++ parallelo, senza tuttavia arrivare ad un punto fermo nella loro definizione. Il problema software caratterizzò gran parte del ciclo di vita di prodotti tecnologicamente sofisticati dal punto di vista hardware, ma sicuramente deficitari nell’offerta di ambiente di sviluppo e ma ad una frazione del suo costo.

Molte istituzioni in questo periodo portarono a termine il processo di downsizing, ovvero, il ridimensionamento verso il basso, del proprio installato, eliminando i vetusti mainframe laddove gli applicativi da essi dipendenti non fossero risultati indispensabili. Il costo di rinnovamento, con server di fascia medio-alta dotati di processori RISC al posto delle Unità Centrali dei mainframe e workstation dotate di grafica 2/3D al posto di tradizionali terminali, era spesso coperto con il risparmio sulla manutenzione annuale delle macchine dismesse. Su questo modello di sistema distribuito, dotato a volte di un’interconnessione particolare, ma molto spesso semplicemente di interfacce Ethernet, si cominciarono a delineare con più precisione i pregi ed i limiti della gestione di un sistema distribuito e vennero quindi gettate le basi di soluzioni di clustering.

L’abbattimento dei costi degli hardware lasciava tutti molto soddisfatti, non la necessità di dover pagare le licenze di un sistema operativo Unix proprietario. Linux fù la soluzione al problema; poteva essere eseguito su hardware a basso costo e dal codice aperto, il che dava la possibilità a scienziati e ricercatori di utilizzarlo e modificarlo liberamente senza dover incorrere nel pagamento di licenze. Prima di Linux, progetti con caratteristiche open avevano già prodotto compilatori, librerie e miriadi di strumenti senza i quali Linux stesso non sarebbe potuto nascere. Nel 1994 nacque il primo progetto di cluster per applicazioni scientifiche parallele completo, denominato Beowulf; frutto del lavoro di Thomas Sterling e Donald Becker, il progetto prevedeva, partendo da pezzi di recupero e componenti a bassissimo costo (COTS, commodity off the shelf), la realizzazione di un sistema distribuito con prestazioni e scalabilità tipiche di un supercomputer. L’idea di Sterling e Becker, essendo trasportabile, riproducibile e soprattutto libero, finì con lo sconvolgere il mercato dell’HPC (High Performance Computing). Per la prima volta nel 1998 nella classifica dei Top500 Supercomputers, la classifica mondiale dei 500 supercomputer più potenti, si videro due Beowulf cluster realizzati con nodi classe PC e sistema operativo Linux (Cplant del Sandia National Labs e Avalon dei Los Alamos National Labs)

L’introduzione delle macchine Multiple Instruction stream Multiple Data (MIMD) rappresentava il passo decisivo verso il modello architetturale che permise di affrontare le grandi sfide computazionali con la flessibilità e la scalabilità necessaria. In effetti, il modello MIMD prevedeva la possibilità di compiere differenti tipi di calcoli simultaneamente su insiemi di dati diversi, attraverso l’utilizzo di una memoria distribuita che poteva scalare in modo pressoché illimitato. Il modello poteva inoltre essere implementato a partire da una rete di workstation interconnesse. Il 1992 vide Intel costruire il suo primo Paragon, un multiprocessor a memoria distribuita basato su processori 32-bit RISC 80860; nel frattempo Thinking Machine installava la sua prima CM-5, anch’essa un’archittettura MIMD. Nel 1993 IBM fece uscire il suo modello di “cluster esteso” SP-1, sistema parallelo basato su processori RISC classe Power e Power2, mentre Cray sviluppava il suo sistema Cray T3D basato su processori RISC classe Alpha, capace di scalare fino a 2048 CPU.

A questo punto l’offerta architetturale era tale da coprire la necessità della maggior parte degli ambiti applicativi: si andava da sistemi composti da migliaia di processori specializzati in grado di compiere operazioni elementari in parallelo, a sistemi con poche decine di CPU che condividono bus e memoria e dotati di capacità vettoriali, a cluster evoluti di processori RISC, passando attraverso modelli ibridi ed esoterici. Tuttavia nessun modello risultava così vincente rispetto agli altri da poter essere considerato la “soluzione definitiva”, l’architettura di riferimento che potesse sgominare gli avversari in ogni ambito applicativo. In questa situazione il problema si spostò sul software: la difficoltà maggiore da parte delle grandi case fu quella di dotare le loro architetture parallele degli strumenti software necessari per modificare l’atteggiamento di parte dei potenziali clienti da curioso interesse a decisa convinzione riguardo alla scelta del loro prossimo supercomputer. Due le componenti software di maggior criticità: lo sviluppo di un sistema operativo single system image e lo sviluppo di compilatori e librerie che garantissero portabilità del codice. La preoccupazione da parte del cliente era il debugging per applicazioni parallele. Quello della portabilità fu un problema molto sentito soprattutto in ambito accademico, dove la disponibilità di budget, e quindi di grandi supercomputer, era sempre stata limitata. Poteva capitare che un ricercatore per un periodo limitato di tempo potesse avere a disposizione tempo macchina su un grande supercomputer, ma chiusasi la finestra temporale nessuno poteva assicurargli che il codice da lui sviluppato potesse girare nuovamente sullo stesso modello di macchina. Quindi, per essere riutilizzabile, il codice, anche se parallelizzato, doveva essere sviluppato utilizzando costrutti e librerie che lo rendessero portabile. Negli anni ‘80 si gettarono le basi per lo sviluppo di ambienti operativi basati sul modello computazionale distribuito, con utilizzo di paradigmi a scambio di messaggi per lo sviluppo di applicazioni parallele in grado di adattarsi a qualsiasi tipo di architettura disponibile, anche se con prestazioni e scalabilità molto diverse.Nel 1988, dei 118 supercomputer installati negli Stati Uniti il 40% veniva utilizzato in ambiente industriale, il 47% da enti governativi e il 13% nelle università. In Giappone, nell’industria era addirittura concentrato il 63% dei supercomputer, mentre in Europa all’attività industriale era dedicato solo il 37%. In Italia i supercalcolatori hanno cominciato a interessare decisamente l’attività industriale nel 1989 con l’acquisto da parte della Fiat di un Cray-2. Il Cray-2 può raggiungere una potenza di punta di 3 gigaflop (3 miliardi di operazioni al secondo) ed è raffreddato con fluoruro di carbonio, un liquido inerte che mantiene la temperatura dei circuiti integrati a 21 °C. A forma di C, è alto 1,2 m, ha un diametro di 1,3 m e pesa, nella configurazione massima di 2,8 tonnellate.

Nel frattempo, e parliamo degli anni ‘90, una nuova rivoluzione tecnologica si stava consumando: la corsa alla velocità aveva trovato come interprete principale le workstation, che per un costo decisamente inferiore cominciavano ad offrire prestazioni paragonabili ai supercomputer, almeno in termini di Megaflops.

La velocità di un calcolatore è legata al suo tempo di ciclo (o periodo di clock), cioè al tempo occorrente per eseguire un’operazione elementare. Questo tempo, a sua volta, è legato alla velocità con cui i segnali elettrici possono passare da una zona a un’altra del calcolatore, velocità che comunque non può essere superiore a quella della luce nel vuoto, 30 cm al nanosecondo. Per migliorare la velocità di calcolo si dovrebbero costruire calcolatori molto contenuti in dimensioni sebbene la tecnologia attuale consenta di costruire interi calcolatori in un solo circuito integrato, in un supercomputer è necessario un numero così grande di circuiti che una tale miniaturizzazione risulta impossibile poichè questo impone che le dimensioni della macchina siano piccole, con conseguente forte generazione di calore e necessità di dissiparlo.

Non è raro quindi che il supercalcolatore in sé non sia più grande d’un armadio, ma che l’edificio che lo contiene si sviluppi su svariati piani per contenere il sistema d’alimentazione elettrica e quello di raffreddamento. In un volume del tipo indicato sono infatti contenute alcune centinaia di migliaia di circuiti integrati che complessivamente sviluppano una grande quantità di calore, che deve essere asportato perché essi possano funzionare correttamente e con un accettabile tasso di guasti. I supercomputer richiedono un sistema di raffreddamento costituito da una complessa serie di canalizzazioni in cui viene fatto circolare sotto pressione un fluido refrigerante.

In passato per ridurre la quantità di calore prodotta nei circuiti dei supercomputer, si sono svolte ricerche sui circuiti integrati all’arseniuro di gallio (AsGa), un materiale nel quale la mobilità degli elettroni è ca. 6 volte maggiore che nel silicio. I circuiti all’arseniuro di gallio consumano meno dei chip di silicio. Anche per questo aspetto la minor potenza consumata si traduce in una minor produzione di calore, con conseguente semplificazione dei problemi di raffreddamento e quindi con una riduzione delle dimensioni dei supercomputer, che come conseguenza ultima porta a una netta riduzione del tempo di ciclo. Il supercomputer Cray-3, la cui disponibilità era stata annunciata per il 1992 (poi uscito nel 1993), fù il primo supercomputer a far uso della rivoluzionaria tecnologia dell’arseniuro di gallio e con la sua architettura ad alto grado di parallelismo, in grado di raggiungere una potenza di quasi 16 giga-flop (miliardi di flop).