ابررایانه‌ها و کلان‌داده‌ها:

چگونه زیرساخت‌های محاسباتی، موتور محرکه تحقیقات در ایران می‌شوند؟

پیشرفت در حوزه‌هایی مانند پزشکی، ژنتیک، هوافضا و مدل‌سازی‌های اقلیمی وابسته به قدرت محاسباتی است؛ با این حال، فقدان زیرساخت‌های ابررایانه‌ای ملی قدرتمند و دسترسی محدود به پردازنده‌های گرافیکی (GPU) پیشرفته، تحقیقات علمی و صنعتی را کند کرده است.

کد خبر: ۱۳۲۰۴۷۶

تاریخ: ۲۴ آبان ۱۴۰۴ - ۰۸:۵۴

به گزارش پایگاه خبری دانا، گروه دانش و فناوری:

محاسبات با کارایی بالا (HPC) و دسترسی به ابررایانه‌ها، از الزامات رقابت علمی و صنعتی در قرن ۲۱ است. این سیستم‌ها قادر به شبیه‌سازی پیچیده‌ترین پدیده‌ها از تجزیه ساختار مولکول‌های دارو تا پیش‌بینی الگوهای آب و هوایی بلندمدت هستند.

چالش دسترسی به قدرت محاسباتی:

در سطح جهانی، رقابت اصلی بر سر دستیابی به تراشه‌های پیشرفته (به‌ویژه GPUها) است که برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و شبیه‌سازی‌های علمی ضروری هستند. ایران با دو چالش مواجه است:

محدودیت در واردات سخت‌افزار:

تحریم‌ها واردات پیشرفته‌ترین پردازنده‌های گرافیکی و سرورهای لازم برای ساخت ابررایانه‌های نسل جدید را با مشکل مواجه کرده است.

کمبود مهندسین HPC:

ساخت، نگهداری و بهینه‌سازی نرم‌افزار برای استفاده کامل از ظرفیت یک ابررایانه، نیازمند تیمی از مهندسان بسیار متخصص در زمینه موازی‌سازی کدهاست که تعداد آن‌ها در کشور کم است.

راهکار: توسعه ابر رایانه‌های ملی متمرکز و توزیع شده:

ایران باید استراتژی خود را بر دو محور استوار کند:

ساخت ابررایانه‌های ملی متمرکز:

با تمرکز سرمایه‌گذاری بر روی چند مرکز داده بزرگ در دانشگاه‌ها و مراکز پژوهشی کلیدی، می‌توان به قدرت محاسباتی قابل توجهی دست یافت. این کار باید با رویکرد "بومی‌سازی معماری" به جای صرفاً خرید سخت‌افزار خارجی صورت پذیرد.

ایجاد شبکه محاسبات توزیع شده (Grid Computing):

استفاده از قدرت محاسباتی بلااستفاده در رایانه‌های شخصی و سرورهای دانشگاه‌های سراسر کشور از طریق یک پلتفرم نرم‌افزاری، می‌تواند منابع محاسباتی را در زمان نیاز بسیج کند. این مدل نیازمند زیرساخت ارتباطی بسیار قوی است.

دسترسی عادلانه به منابع محاسباتی از طریق یک سیستم اولویت‌بندی شفاف، تضمین می‌کند که تحقیقات اولویت‌دار ملی (مانند توسعه واکسن یا مهندسی مواد) منابع لازم را دریافت کنند و از اتلاف ظرفیت موجود جلوگیری شود.