Điện toán Hiệu năng cao (High-Performance Computing – HPC), thường được gọi là siêu máy tính, là lĩnh vực công nghệ liên quan đến việc sử dụng các hệ thống máy tính có năng lực xử lý vượt trội so với máy tính thông thường để giải quyết các bài toán phức tạp về tính toán, mô phỏng và phân tích dữ liệu. Một hệ thống HPC không chỉ bao gồm một bộ xử lý trung tâm (CPU) duy nhất, mà là một mạng lưới gồm hàng nghìn, thậm chí hàng triệu lõi xử lý hoạt động song song, kết hợp với các hệ thống bộ nhớ và lưu trữ tiên tiến. Năng lực này cho phép thực hiện các phép tính quy mô lớn trong các lĩnh vực khoa học, kỹ thuật, công nghiệp và an ninh quốc gia, vốn không thể thực hiện được trên các nền tảng máy tính tiêu chuẩn.
Trong nhiều thập kỷ, Hoa Kỳ đã duy trì vị thế dẫn đầu trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, bối cảnh toàn cầu đang thay đổi. Sự cạnh tranh quốc tế đã gia tăng mạnh mẽ, đặc biệt với sự trỗi dậy của Trung Quốc như một đối thủ cạnh tranh trực tiếp, cùng với các nỗ lực chiến lược của Liên minh châu Âu và Nhật Bản. Cuộc đua không chỉ dừng lại ở việc chế tạo cỗ máy nhanh nhất, mà còn mở rộng ra việc xây dựng một hệ sinh thái HPC toàn diện, bao gồm phần cứng tự chủ, phần mềm ứng dụng, nguồn nhân lực và một chiến lược quốc gia dài hạn.
Vai trò và Tầm quan trọng Chiến lược của HPC
Tầm quan trọng của HPC không chỉ nằm ở tốc độ xử lý mà còn ở khả năng biến đổi cách thức các ngành công nghiệp, các viện nghiên cứu và các cơ quan chính phủ hoạt động. Nó đóng vai trò là một công cụ nền tảng trong ba lĩnh vực chính: cạnh tranh kinh tế, khám phá khoa học và an ninh quốc gia.
HPC là nền tảng cho Cạnh tranh Kinh tế và Đổi mới Công nghiệp
Trong lĩnh vực công nghiệp, HPC đã trở thành một công cụ không thể thiếu để duy trì lợi thế cạnh tranh. Việc ứng dụng mô hình hóa và mô phỏng trên các hệ thống HPC cho phép các doanh nghiệp rút ngắn đáng kể chu kỳ nghiên cứu và phát triển (R&D), giảm chi phí và nâng cao chất lượng sản phẩm. Thay vì phải chế tạo và thử nghiệm hàng loạt nguyên mẫu vật lý tốn kém, các công ty có thể tạo ra các “cặp song sinh kỹ thuật số” để kiểm tra và tối ưu hóa thiết kế trong môi trường ảo.
- Ngành hàng không vũ trụ: Các nhà sản xuất máy bay như Boeing đã sử dụng HPC để giảm thiểu số lần thử nghiệm trong hầm gió. Đối với máy bay 787 Dreamliner, chỉ có 11 thiết kế cánh được thử nghiệm vật lý, so với 77 thiết kế cho mẫu 767. Sự sụt giảm này có được là nhờ hơn 800.000 giờ mô phỏng trên siêu máy tính, cho phép các kỹ sư phân tích các yếu tố khí động học và đàn hồi khí động học một cách chi tiết trước khi chế tạo. Điều này không chỉ tiết kiệm hàng tỷ đô la mà còn giúp đưa ra thị trường những chiếc máy bay an toàn và hiệu quả hơn. Tương tự, các công ty như Airbus cũng vận hành các siêu máy tính để giải quyết các bài toán động lực học chất lỏng tính toán (CFD) đa vật lý, coi mô phỏng số là phương tiện cốt lõi để ảo hóa quá trình phát triển máy bay.
- Ngành công nghiệp ô tô: HPC đã làm thay đổi hoàn toàn quy trình thiết kế và thử nghiệm xe hơi. Các nhà sản xuất như General Motors (GM) và Ford sử dụng mô phỏng để thực hiện các bài kiểm tra va chạm ảo, phân tích khí động học, tối ưu hóa hệ thống làm mát và sưởi ấm. Theo một nghiên cứu của IDC, HPC đã giúp các nhà sản xuất ô tô châu Âu giảm thời gian phát triển một nền tảng xe mới từ 60 tháng xuống còn 24 tháng. Goodyear đã sử dụng HPC để giảm thời gian thiết kế lốp xe từ ba năm xuống còn chưa đầy một năm, đồng thời giảm chi phí chế tạo và thử nghiệm từ 40% xuống còn 15% ngân sách R&D.
- Ngành hàng tiêu dùng: Các công ty như Procter & Gamble (P&G) tận dụng HPC để hiểu các công thức sản phẩm ở cấp độ phân tử. Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất của các sản phẩm như dầu gội, tã lót và chất tẩy rửa mà không cần thực hiện các thí nghiệm vật lý tốn thời gian. Sự hợp tác của P&G với các phòng thí nghiệm quốc gia của Hoa Kỳ đã giúp công ty tiết kiệm hơn 1 tỷ đô la và phát triển các sản phẩm thân thiện với môi trường hơn.
Việc áp dụng HPC không chỉ giới hạn ở các tập đoàn lớn. Các doanh nghiệp vừa và nhỏ (DNVVN) cũng có tiềm năng hưởng lợi lớn, mặc dù việc tiếp cận vẫn còn là một thách thức. Các sáng kiến như chương trình AweSim của Trung tâm Siêu máy tính Ohio hay Viện Đổi mới Thiết kế và Sản xuất Kỹ thuật số (DMDII) đang nỗ lực “dân chủ hóa” HPC, cung cấp cho các DNVVN quyền truy cập vào các công cụ mô phỏng tiên tiến thông qua các nền tảng dựa trên đám mây.
HPC là công cụ cho khám phá khoa học
HPC đang định hình lại phương pháp khoa học truyền thống. Bên cạnh lý thuyết và thực nghiệm, khoa học mô phỏng (còn gọi là khoa học tính toán) đã nổi lên như một trụ cột thứ ba. Nó cho phép các nhà nghiên cứu khám phá các hiện tượng quá lớn, quá nhỏ, quá nhanh hoặc quá nguy hiểm để quan sát hoặc tái tạo trong phòng thí nghiệm.
- Vật lý và Thiên văn học: Máy gia tốc hạt lớn (LHC) tại CERN tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ—khoảng 30 petabyte mỗi năm. Các hệ thống HPC như Mira tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Argonne được sử dụng để sàng lọc và phân tích dữ liệu này, mô phỏng các va chạm hạt để tìm kiếm các hạt cơ bản và hiểu về nguồn gốc của vũ trụ. Các dự án như Mảng Kính thiên văn Kilômét vuông (SKA) trong tương lai sẽ tạo ra 14 exabyte dữ liệu mỗi ngày, một thách thức chỉ có thể được giải quyết bằng HPC cấp độ exascale.
- Khoa học sự sống và Y sinh: HPC đã đóng vai trò then chốt trong Dự án Bộ gen Người. Ngày nay, với sự ra đời của kỹ thuật giải trình tự thế hệ mới (NGS), việc giải trình tự toàn bộ bộ gen người chỉ mất vài ngày với chi phí khoảng 1.000 đô la. Điều này tạo ra một lượng lớn dữ liệu gen, và HPC là công cụ cần thiết để phân tích, tìm ra các biến thể di truyền liên quan đến bệnh tật. Các nhà nghiên cứu đang sử dụng HPC để mô phỏng trái tim người ở cấp độ tế bào, hiểu rõ hơn về bệnh tim, hoặc để mô hình hóa cấu trúc của các virus như HIV, mở đường cho các phương pháp điều trị mới. Lĩnh vực lý sinh học tính toán sử dụng HPC như một “kính hiển vi tính toán” để nghiên cứu các quá trình sinh học ở cấp độ hạ tế bào vốn không thể quan sát bằng các phương pháp thực nghiệm truyền thống.
- Khoa học Trái đất và Khí hậu: Việc dự báo thời tiết và mô hình hóa biến đổi khí hậu là những bài toán cực kỳ phức tạp, phụ thuộc vào việc giải quyết các phương trình động lực học chất lỏng trên một lưới toàn cầu. Các siêu máy tính mạnh hơn cho phép các mô hình có độ phân giải cao hơn, dẫn đến các dự báo chính xác hơn. Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm trung châu Âu (ECMWF) thường có các dự báo chính xác hơn một phần là do họ sử dụng các hệ thống HPC mạnh hơn và các mô hình phần mềm được tối ưu hóa tốt hơn so với các đối tác của họ ở Hoa Kỳ.
HPC và An ninh Quốc gia
Đối với các chính phủ, HPC là một tài sản chiến lược không thể thiếu cho an ninh quốc gia.
- Quản lý Kho vũ khí Hạt nhân: Kể từ khi hiệp ước cấm thử hạt nhân toàn diện được ký kết, Hoa Kỳ đã dựa vào các siêu máy tính để đảm bảo độ tin cậy và an toàn của kho vũ khí hạt nhân của mình. Các mô phỏng phức tạp tái tạo các điều kiện khắc nghiệt bên trong một vụ nổ hạt nhân, cho phép các nhà khoa học xác nhận hiệu suất của vũ khí mà không cần thử nghiệm thực tế. Năm 2011, các mô phỏng trên siêu máy tính tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Livermore đã phát hiện ra một điểm yếu trong quy trình bảo trì có thể dẫn đến hỏng hóc nghiêm trọng.
- Mật mã và Tình báo: Các cơ quan tình báo sử dụng HPC để phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ (tình báo tín hiệu, hình ảnh) và để phá vỡ các mã hóa phức tạp. Ngược lại, nó cũng được sử dụng để phát triển các thuật toán mã hóa mạnh hơn để bảo vệ thông tin quốc gia.
- Thiết kế Vũ khí và Diễn tập: HPC được sử dụng để thiết kế các hệ thống vũ khí tiên tiến, từ máy bay chiến đấu đến tàu ngầm, bằng cách mô phỏng các đặc tính khí động học, thủy động lực học và vật liệu. Nó cũng được sử dụng cho các cuộc diễn tập chiến tranh ảo, cho phép các nhà hoạch định quân sự thử nghiệm các chiến lược trong các kịch bản phức tạp.
Do đó, việc duy trì lợi thế trong HPC không chỉ là một vấn đề về kinh tế hay khoa học, mà còn là mệnh lệnh về an ninh quốc gia. Sự phụ thuộc vào công nghệ HPC của nước ngoài trong các lĩnh vực nhạy cảm này được coi là một rủi ro chiến lược không thể chấp nhận được.
[Còn tiếp]
Bạn có thể đọc thêm nội dung chi tiết của bài này trên trang substack [cần trả phí].