Облачные вычисления. Платформа Windows Azure

ИТ также находят свое применение в виде средства для уменьшения документооборота. Многие организации  отказываются от бумажных документов с целью сокращения затрат, а также  экологии. Экологическое движение особенно развито на Западе и постепенно приходит в наиболее передовые отрасли в развивающихся странах. В частности оно затрагивает и производителей электроники, которые также переходят на все более совершенные и экологические нормы (хотя здесь вернее сказать, что Китай, являющийся сегодня крупнейшим производителем электроники, создает множество экологических проблем, загрязняя свою территорию и близлежащих регионов из-за слишком бурного роста и строительства множества фабрик и заводов).

Кроме всего прочего, ИТ тесно  связаны с областью R&D (Research and Development). Средства, которые выделяются на проведение исследований просто огромны и достигают 10 млрд. долларов для одной компании и более 150 млрд. долларов для крупнейших компаний из списка Fortune 500.

В списке компаний, лидирующих по бюджетам на R&D, много фармацевтических компаний или тех, кто финансирует исследования в области здоровья, биотехнологий, лекарств. Затраты этих компаний сосредоточены в области исследований в классическом понимании этого слова (лаборатории, изучение препаратов, тестирование на животных и клинические испытания). Все фармацевтические компании из списка могут позволить себе такие затраты по одной причине – они являются производителями полного цикла. То есть финансируя сотни и тысячи разработок, они получают на выходе намного меньшее число продуктов. Но эти продукты имеют огромную маржу и в конечном итоге компания зарабатывает. Неплохо зарабатывает.

В IT-индустрии исторически сложилась специализация – вертикальных компаний, которые производят как комплектующие, так и продукты для конечного потребителя, практически нет. В отличие от рынка фармацевтики, где это является обычным явлением.

Сколько стоит разработать  новую технологию, например, новый  тип чипов памяти или дисплеев? Банальный ответ – дорого. В  качестве примера можно привести данные Samsung Semiconductor – ожидается, что продажи в 2013 году составят 13 миллиардов долларов, а прибыль составит 2.2 млрд долларов. Для сравнения в третьем квартале 2012 года только на телефонах, компания заработала в прибыли 3.6 млрд долларов (за один квартал переплюнула доход целого подразделения компонентов).

Такие компании как Intel тратят миллиарды долларов на создание новых технологий, процессоров, но основную прибыль из них извлекают те, кто создают устройства для потребителей. Стоимость компонентов и маржа на них, значительно меньше, чем маржа производителя устройства. И в Amazon/Google пытаются снизить маржу для производителей, втиснуть их в те же рамки, что и производителей компонентов, которые тратят на разработки миллиарды, а продают их дешево. То есть компании вольно или невольно пытаются изменить правила игры. Не так важно, получится у них это или нет.

Намного важнее то, что на рынке IT-производителей наблюдается  усиление тенденции к вертикальной интеграции, когда производитель  хочет отличаться от других компаний не только на уровне устройств, но мечтает  обезопасить себя создав набор ключевых компонентов и инвестируя в разработки. Когда большая часть устройств  стала одинаковой из-за использования  сходных решений, единственной возможностью помимо маркетинга, ПО для отличий  от других, остается создание собственных  уникальных компонентов. В Apple пошли по этому пути и пытаются создавать свои процессоры. Не удивлюсь, если компания начнет активно инвестировать в создание и других ключевых компонентов, как это было с производством экранов для планшетов.

Такие компании как Huawei, Samsung уже строят вертикальную модель – для них компоненты важны, но еще важнее, что затраты на разработки окупаются не продажей этих компонентов (рентабельность этого бизнеса невелика). Они окупаются за счет того, что компании используют собственные компоненты в пользовательских продуктах и тогда получают максимальную прибыль из всех возможных. Направление развития рынка сегодня именно таково.

И в этом аспекте в долгосрочной перспективе выигрывают те, кто имеет  собственное производство компонентов (так как для этих компаний возможно снижение маржи, снижение цен на конечные устройства – они все равно будут в плюсе). Для тех, кто этим не озаботился, это, напротив, означает выжженную землю – продукты будут все менее востребованы (они не будут такими классными как у Apple, либо такими дешевыми как у Google/Amazon). Попав между двух огней, такие компании просто будут вынуждены терпеть убытки. Что и наблюдается на современном рынке. Но это только начало данного процесса. В 2013-2014 годах он проявит себя в полной мере. Поэтому сетовать на отсутствие технологий в потребительских устройствах не стоит – они создаются другими компаниями и сегодня стоят относительно дешево. Снижение цен вполне закономерный процесс.

Как уже было отмечено ранее, многие исследования требуют огромные вычислительные ресурсы. Именно это  породило одно из направлений развития – суперкомпьютерные и распределенные вычисления. Эта сфера, в которой  учавствуют только крупные игроки, такие как IBM, Nec, Intel AMD, Cray, SeaMicro и другие. На нее приходится огромный поток затрат денег и ресурсов. Речь идет о огромном числе высокопроизводительных серверов, объединенных между собой высокоскоростными сетями. Эти системы обладают большой вычислительной мощностью и позволяют решать сложные задачи, которые невозможно было бы решить на персональных компьютерах. Они используются для прогнозирования погоды, решения задач симуляции природных явлений, симуляции аварий, моделировании сложных структур, в медицине для обработки анализов и выявления болезней и т.д. Построение таких систем началось еще с тех времен, когда компьютеры были лишь угодой ученых. Еще тогда были заданы векторы развития, которые вышли в виде персональных компьютеров, ставшие чрезвычайно производительными, а также мультипроцессорные вычисления или их еще называют параллельными. Почти все серьезные лаборатории и исследовательские центры имеют свои кластеры, используемые для расчетов. Персональные компьютеры используются уже для детальной обработки полученных данных и справляются с более простыми задачами.

В последние несколько  лет начало бурно развиваться  такое направление как гетерогенные вычисления и уже сегодня в  рейтинге TOP 500 суперкомпьютеров ведущие позиции занимают именно компьютеры, использующие их мощь. В первую очередь это компания NVidia и ее продукция под названием Tesla. Сегодня многие игроки рынка высокопроизводительных вычислений и не только, понимают это и создают свои продукты с возможностями использования всех возможных ресурсов. Под гетерогенными вычислениями понимают возможность выполнения расчетов как на центральном процессоре (CPU), так и на видеоускорителе (GPU). Это приносит значительные выгоды, позволяя экономить электроэнергию и повысить производительность приложений различных классов: от проигрывателя видео до программ нелинейного монтажа в реальном времени. Разработка новых устройств, а так же языков для универсальных расчетов, позволяет максимально полно использовать все имеющиеся ресурсы. Сегодня современный компьютер использует процессор и видеокарту совместно. Применение новых архитектур и алгоритмов позволяет ускорять выполнение тех или иных задач на более низком уровне. Поддержка процессором общих вычислений позволяет ему декодировать видеопоток высокого разрешения с большой частотой кадров используя при этом низкоуровневые команды, что минимально нагружает его.

Среди средств для гетерогенных вычислений сегодня развивается  язык OpenCL. Он поддерживается Intel, AMD, NVidia в последних поколениях своих продуктов. NVidia развивает свой стандарт вычислений на GPU – CUDA, которая появилась первой и позволила задействовать видеоускоритель в задачах, где центральный процессор не обеспечивал должного уровня быстродействия.

В гетерогенных вычислениях  также не маловажную роль играют и  мультипроцессорные вычисления и технологии обмена между компьютерами. Одной  из популярных и широко используемых технологий является MPI. Они широко используется в грид-вычислениях и обработке больших массивов данных, решении сложных задач. Она также применяется в небольших лабораториях, так как позволяет объединять существующие компьютеры и использует существующую сетевую инфраструктуру.

Облачные вычисления используются сегодня как высокопроизводительное средство обработки данных и входят в понятия гетерогенных вычислений. Развитие языков и средств позволяет все более гибко и просто использовать все доступные ресурсы. Это открывает большие возможности для исследователей и разработчиков, которые могут не задумываться о том, где будут происходить расчеты, а всего лишь реализовать алгоритмы для решения задачи и передать дальнейшее управление и решение в вычислительное облако. По сути это тот вектор движения, развития, который сейчас уже можно проследить, однако сегодня нет подобных технологий и средств.

3.1 Применение ИТ в работе

Применение ИТ в работе связано с использованием компьютерного  моделирования электромагнитных полей. Эта задача довольно сложная и  требует больших вычислительных ресурсов. Для этого необходимо использовать все возможные и доступные ресурсы. Здесь можно выделить как мощные компьютеры, так и несколько компьютеров, объединенных в кластер. Так или иначе, использование воспроизводительных систем позволяет решать сложные задачи, а также давать результат более оперативно, нежели при проведении натурных экспериментов, что также довольно затратно. Многие области науки и техники, которые исследуют принципиально новые явления и свойства материалов требуют современные средства и технологии из-за того, что их нельзя экспериментально проверить. Моделирование дает возможность с помощью виртуального эксперимента провести исследование и получить результаты. В случае успеха и подтверждения выдвинутых гипотез, это может привести к началу проведения реальных экспериментов. Результатом всего может стать нечто новое, чего не было ранее: новая технология, материал или предмет.

Таким образом, нельзя игнорировать современные технологии и средства, которые сегодня предлагаются нам  и широко доступны. Необходимо находить пути и средства для их использования, ставить все новые задачи и подтверждать гипотезы. 

3.1.1 Постановка  задачи

Весь видимый свет является измененным, поскольку при прохождении  через пространство он поглощается  или рассеивается. Многие видимые  цвета получаются из-за того, что  весь остальной спектр поглощается  и остается лишь видимый свет. Поглощение и рассеяние связано с устройством  окружающего мира. Все состоит  из молекул. В зависимости от их размера  и взаимного расположения, свет может  быть как полностью поглощен, так  и частично. Изучение этих явлений  привело к появлению волновой теории света и геометрической оптики. Позже свет начали рассматривать  как электромагнитную волну, так  как Максвелл свел существовавшие теории о свете и электромагнетизме  в основные уравнения электродинамики, связавшие оптические и электромагнитные явления. Сегодня изучение света  и оптических явлений построено  на исследовании распределения электромагнитного  поля.

Исследование распределения  ЭМП построено на решении уравнений  Максвелла с заданными граничными условиями. Применение дополнительных условий (например, Друдде-Зоммерфельда) и описание волнового уравнения (Гельмгольца) позволяют рассматривать задачи в ограниченной области и производить анализ полей в ней. Комбинация уравнений позволяет составить необходимую систему уравнений, которая опишет конкретную рассматриваемую задачу.

Широкое применение нашли  численные методы, которые с появлением компьютеров породили сферу компьютерного  моделирования. Среди таких методов  можно выделит наиболее популярные: FDTD, DDA, T-матрицы. Эти методы используют решения, основанные на приведении дифференциальных и интегральных уравнений к дискретным и решению систем уравнений.

Количество публикаций и  интерес к этим методам и связанным  с ними темами значительно вырос  в конце прошлого XX века. Это связано  с развитием области нанотехнологии и ее разделов, таких как нанооптика и синтез нанокомпозитных материалов. Размеры объектов, с которыми приходится иметь дело настолько малы, что классические теории и методы не позволяют исследовать их. Это привело к тому, что для их изучения начали применяться методы электродинамики, т.к. электромагнитные волны позволяют огибать препятствия, поглощаться и рассеиваться от объектов любого размера.

Одним из наиболее популярных современных численных методов, который уже применяется повсеместно  во всех САПР продуктах является метод  конечных элементов (МКЭ). Он основан  на том, что рассматриваемая область  задачи разбивается на малые подобласти, называемые конечными элементами, которые  в свою очередь описывают ее параметры. В зависимости от типа решаемой задачи такими параметрами могут выступать  механико-физические, электродинамические  или другие параметры. Метод достаточно универсален, что позволяет его применять к решению различного класса задач.

3.1.2 Векторный метод конечных элементов

Его классическая постановка основана на изучении характеристик  и параметров задачи в некоторых  подобластях, которые называют конечными  элементами (КЭ). В зависимости от размерности задачи в пространстве (двухмерная или плоская, трехмерная или объемная) конечными элементами могут выступать различные объекты. Обычно это простые и известные  геометрические формы (прямоугольник, треугольник, тетраэдр, параллелепипед). Каждый КЭ наделяется своими свойствами, которые описывают параметры  области, в которой он расположен. При использовании классической постановки метода, все свойства записываются для узлов элементов, которых  в зависимости от его типа может  быть больше, чем вершин. Для векторного, свойствами наделяются ребра элементов, причем каждое из них теперь характеризуется  своим направлением. Такие элементы называют реберными или векторными. Как правило, он находит применение в тех случаях, когда сама природа  исследуемого явления является векторной, имеющей какое-то направление (потоки жидкостей, электромагнитное поле т.п.).

Для использования метода необходимо выполнить разбиение  области на элементы. Этот этап называется также этапом построения конечноэлементной сетки. Его результатом является набор отдельных элементов, которые можно описать с помощью его вершин.