Радость познания

Всегда лучше иметь машины поменьше, и вопрос заключается в том, насколько малым может стать допустимый размер, чтобы в принципе машины согласовывались с законами природы? Я не буду обсуждать, какова и в чем состоит актуальность каждой из перечисленных проблем в будущем. Это зависит от экономических и социальных условий, и я не собираюсь ломать над ними голову.

Параллельные компьютеры

Первая тема касается параллельных компьютеров. Почти все современные компьютеры, обычные компьютеры, работают на компоновке или архитектуре, придуманной фон Нейманом[6], в которой существуют очень большая память, где хранится вся информация, и одна центральная область, в которой проводятся простые вычисления.

Мы берем одно число из одного отдела памяти, а другое — из другого отдела памяти, посылаем их в центральное арифметическое устройство для их сложения, а затем отсылаем ответ обратно в некоторое место памяти. Существует, по сути, один центральный процессор, который работает очень-очень быстро и очень напряженно, в то время как память в целом не участвует в процессе и представляет быстрый картотечный ящик с файловой структурой, который очень редко используется. Совершенно очевидно, что чем больше процессоров работают одновременно, тем быстрее мы должны выполнять вычисления. Но здесь возникает затруднение: допустим, кому-то, работающему на одном процессоре, понадобится та же самая информация из памяти, что и другому, пользующемуся другим процессором, — и тогда все перепутывается. В связи со сказанным очень трудно разместить параллельно для работы много процессоров.

Некоторые шаги в этом направлении были предприняты на так называемых векторных процессорах. Если иногда вам необходимо выполнить одинаковые действия на многих различных элементах, вы, возможно, выполняете их одновременно. В принципе можно написать правильные программы стандартным способом, и тогда интерпретирующая программа автоматически поймет, когда полезно использовать эту векторную возможность. Такая идея применяется в компьютерах американской фирмы «Cray» и в японских «суперкомпьютерах». Другой проект состоит в том, чтобы взять большое число эффективно работающих относительно простых (но не слишком упрощенных) компьютеров и соединить их вместе в некоторую структуру. Тогда все они могут работать, составляя часть схемы. Каждый компьютер является совершенно независимым, причем они будут передавать информацию от одного к другому, когда один или другой в ней нуждается. Такого рода схема реализована, например, в Калтехе (Калифорнийском технологическом институте), в гиперкубе «Cosmic Cube», и представляет только одну из многочисленных возможностей. Сегодня многие конструируют такие машины. Другая возможность — распределить очень большое число очень малых центральных процессоров вокруг памяти. Каждый процессор общается только с малой частью памяти, и существует детально разработанная система взаимосвязей между ними. Примером такой машины является the Connection Machine (машина с переменной структурой связей с параллельными процессорами), созданная в MIT (Массачусетсом технологическом институте). Она имеет 64 000 процессоров и систему маршрутизации, в которой каждые 16 могут переговариваться с другими 16, и, таким образом, получается 4000 возможностей маршрутного соединения.

Многие научные задачи, такие, например, как прохождение волн через некоторые материалы, можно было бы очень легко решить, применив параллельное соединение процессоров. Дело в том, что происходящее в данной части пространства в некоторый момент времени может быть определено локально — нужно только знать давление и напряжение от соседних объемов. Ответ можно вычислить одновременно для каждого объема, и эти граничные условия соединяются с различными объемами. Вот почему такой тип модели работает для решения подобных задач. Если задача достаточно обширна, следует выполнить большой объем вычислений. Параллельное соединение компьютеров может значительно ускорить время решения задачи, и этот принцип применяется не только в решении научных задач.