Суперкомпьютер на службе инноваций

Введение

9 июля премьер-министр Михаил Мишустин выступил на панельной дискуссии в Иннополисе и анонсировал ряд изменений в российской IT-индустрии. Он рассказал, что развитие технологий привело к «цивилизационному скачку», а человечество теперь живёт в «цифровом мире». Мишустин назвал цифровизацию шансом для России выйти «на новый уровень развития». В частности, он сказал: «В мире будущего лидерами станут те страны, где высшая ценность — это знания, где не боятся экспериментировать, где есть возможность свободного обмена открытыми данными. И только такая среда создаёт почву для создания новых решений, идей и в том числе технологий».

Раздвижение границ человеческого знания всегда опиралось на два столба, которые не могут, существовать друг без друга, - теорию и опыт. Сейчас ученые сталкиваются с тем, что проведение экспериментов стало практически невозможными - в некоторых случаях из-за своих масштабов, в других - дороговизны или опасности для здоровья и жизни людей. В этом случае приходят на помощь мощные компьютеры. Позволяя экспериментировать с электронными моделями реальной действительности, они становятся «третьей опорой» современной науки и производства.

Развитые страны инвестируют миллиарды долларов в суперкомпьютерные технологии, создавая специальные программы для их интенсивного развития. Девиз совета США по конкурентоспособности: «превзойти конкурента - значит превзойти вычисления». Ведущие компании во многих секторах экономики уже сделали суперкомпьютерные технологии частью своих технологических цепочек. Во многих случаях это не рекламируется, чтобы сохранить конкурентное преимущество. Согласно рейтингу Top50 самых мощных систем России и СНГ, подавляющее большинство систем применяются научно-исследовательскими и образовательными учреждениями. По данным мирового рейтинга Top500 мощнейших компьютеров мира, более 50% суперкомпьютеров работают на промышленных предприятиях.

Суперкомпьютеры – это движущая сила цифровой нефтегазовой экономики мира. Цифровые и суперкомпьютерные технологии служат основой глубокой модернизации нефтегазовой отрасли. Однако нефтегазовые компании России отстают по показателю оснащенности вычислительными комплексами: у России нет ни одного нефтегазового суперкомпьютера в мировом топ-500. Нефтегазовые зарубежные компании успешно эксплуатируют суперкомпьютеры с многоядерными процессорами и производительностью более 50 Петафлопс. Необходимость использования суперкомпьютеров для решения нефтегазовых задач, объясняется истощением месторождений. Качество запасов нефтяных и газовых месторождений постоянно снижается. Эпоха «легкой нефти» заканчивается. По оценке Роснедр, доля трудноизвлекаемой нефти в России растет и достигает 65%. В этой ситуации необходимо научиться детально понимать структуру месторождения еще до того, как начнется бурение разведочных скважин. Благодаря использованию новых технологий, в том числе суперкомпьютерных вычислений, в добыче и разведке углеводородного сырья, возможна поддержка текущих уровней добычи. Поэтому, определяющую роль играют технологии, позволяющие повысить точность прогнозирования добычи углеводородов.

Использование суперкомпьютерных технологий в мировых нефтегазовых компаниях

Суперкомпьютерные системы широко используются в мировой промышленности. По данным мирового рейтинга суперкомпьютеров TOP500, их использование в промышленности составляет 57,6% (информация TOP500, за июль 2020г), см. рис.1. Самый мощный частный суперкомпьютер принадлежит нефтегазовой компании Eni (Италия), производительностью 51.7 ПетаФлопс (6-е место в рейтинге TOP500, 2020, июль). Этим объясняется технологическое превосходство западных компаний. По своим техническим характеристикам, суперкомпьютеры российских компаний топливно-энергетического сектора даже не попадают в этот рейтинг.

Использование суперкомпьютеров по сегментам

Вызовы российской нефтегазовой отрасли

В настоящее время основными проблемами нефтегазовой отрасли России являются:

- истощение разрабатываемых месторождений;

- снижение эффективности добычи;

- экономические и технологические сложности в освоении новых месторождений

Выявление новых источников углеводородного сырья становится все более сложным и дорогостоящим делом из-за усложнения условий проведения геолого-разведочных работ.

По-прежнему актуальна проблема поисков и разведки месторождений углеводородов в районах со сложными сейсмогеологическими условиями, наличием вечной мерзлоты.

Все более актуальными становятся задачи разработки и внедрения новейших технологий в связи с увеличением доли трудноизвлекаемой и сверхвязкой нефти, "жирного" и низконапорного газа, освоения нетрадиционных источников углеводородов, таких как сланцевый газ или газогидраты.

Геологоразведка

Поиски, разведка и разработка нефтегазовых месторождений – трудоемкий процесс, связанный с обработкой гигантских объемов информации. Именно поэтому нефтегазовая отрасль является одной из приоритетных областей практического применения высокопроизводительных вычислительных систем, а также проведения исследований для определения перспективных направлений их развития и специализации. Например, при площадных сейсморазведочных работах, особенно на акваториях, объём полученных данных может достигать 1-4 терабайта на каждые 100 кв. км (современные широкоазимутальные наблюдения с длиной записи до 16 секунд и шагом дискретизации 1 мс). Площадь наблюдений может составлять до 4000 кв.км. Таким образом, общий объём данных может составлять десятки и сотни терабайт. В последнее время сейсмические работы с очень высокой плотностью наблюдений стали проводиться и на суше. В 2009 г. на месторождении Карачаганак (Казахстан) проводились трехмерные наблюдения на площади около 900 кв. км. При этом были зарегистрированы около трех миллиардов записей (трасс). Общий объем данных превысил 100 терабайт. Ещё более впечатляющий пример приводится в описании работ на месторождении Дукхан (Катар) на площади 860 кв.км объём полученных данных превысил 600 терабайт.

Еще более критичны к уровню производительности суперкомпьютеров новые методы престековой миграции до суммирования рассеянных волн. Они требуют для расчетов производительности на 1-2 порядка больше, чем традиционные методы, ориентированные на отраженные волны.

Пример объёма вычислений в алгоритме 3D SRME по данным из Мексиканского залива:

• тип и объём данных: 3D широкоазимутальные морские, 400 км2, ~1 терабайт (1012 байт) • объём вычислений: ~1010 операций дискретной свёртки

• трафик данных: ~1000 терабайт (1015 байт)

• время вычислений на одном сервере (узле): ~ 3 года

• время вычислений на 1000 узлах суперкомпьютера «Ломоносов»: ~ 3 дня

Таким образом, суперкомпьютер позволяет использовать высокоэффективные алгоритмы, применение которых на обычных компьютерах лишено практического смысла.

Гидродинамическое моделирование

Суперкомпьютерные ресурсы также востребованы и на стадии разработки нефтегазовых месторождений. Детальное геолого-гидродинамическое моделирование позволяет оперативно управлять текущими запасами, группируя их на ранних стадиях разработки в соответствии с оптимальными для их извлечения технологиями, осуществлять оперативное, экономически обоснованное управление разработкой, проектировать оптимальные с точки зрения прибыльности и снижения затрат на добычу нефти системы разработки.

Область применения результатов геолого-гидродинамического моделирования обширна и разнообразна. Возможность многовариантных расчетов, определение и визуальное представление остаточных запасов на конец периода разработки позволяют обосновать оптимальный вариант добычи и обеспечить полноту выработки трудноизвлекаемых запасов. Выбор оптимального варианта, позволяет обеспечить высокую экономическую эффективность разработки объектов;. Появляется возможность оценки эффективности работы каждой скважины в течение всего периода эксплуатации, регулирование на этой основе выработки запасов и снижение обводненности. Возможен выбор оптимальной стратегии доразработки на поздних стадиях и оценка трудноизвлекаемых запасов с подбором соответствующей технологии их добычи. Практика создания и использования геолого-гидродинамических моделей для проектирования и мониторинга разработки нефтяных и газовых месторождений стремительно развивается, особенно в последнее десятилетие. Активное использование моделей приводит к быстрому увеличению их количества, появляется возможность выбора, что, в свою очередь, требует более строгой оценки геолого-гидродинамического моделирования, систематизации и учета моделей, проведения их экспертизы.

Наблюдается тенденция использования аппаратных комплексов, часть которых предназначена для решения задач одного типа, а часть — другого. Вычислительные системы должны обладать специфическим набором характеристик, которые возможно оптимально сочетать в рамках различных конкретных предметно-ориентированных конфигураций.

Еще одной существенной особенностью использования суперкомпьютеров в нефтегазовой отрасли является необходимость решения вопросов информационной безопасности. В большинстве случаев данные, применяемые при вычислениях в нефтегазовой отрасли, носят закрытый характер в связи с их чрезвычайно высокой стоимостью. Опасения за безопасность данных являются основным препятствием перед внедрением в нефтегазовом секторе технологий облачных вычислений.

Новые технологии

Существенное ускорение расчетов в конфигурациях суперкомпьютеров в последнее время обеспечивает применение графических ускорителей, которые производите компания NVIDIA® Tesla. Алгоритмы обработки сейсмических данных, требующие больших объемов вычислений, такие как миграция Кирхгофа во временной (KTM) и глубинной (KDM) областях, миграция методом экстраполяции волнового поля (WEM), спектральная инверсия и миграция в обращенном времени (RTM). Эти приложения получают значительное ускорение благодаря GPU. Графические процессоры Tesla используются для ускорения обработки сейсмических данных в таких крупных нефтяных и сервисных компаниях, как Schlumberger, Chevron, TOTAL, Petrobras, Repsol и т.д. Являясь параллельными процессорами, GPU превосходно проявляют себя в обработке больших объемов схожих данных. Всего один графический процессор NVIDIA даст ускорение работы приложения по построению сейсмических изображений до 6 раз, при этом увеличивая в 4 раза производительность на Ватт (по сравнению с процессором Westmere). Увеличивая производительность и повышая точность сейсмических изображений, решения с GPU-ускорением позволят совершать больше итераций для уточнения модели среды и сокращения рисков, связанных с бурением. Более дешевый кластер на GPU меньшего размера выполняет работу в 14 раз более крупного кластера на CPU, обеспечивается более простое управление и меньший объем потребляемой энергии. Коммерческие продукты RTM-миграции + кластеры на базе GPU = миграция в обращенном времени (RTM) по более низкой цене.

Так как графический процессор одновременно проводит операции по визуализации и вычислениям, способность объединять процесс интерпретации с процессом обработки становится реальностью. Алгортимы, которые когда-то казались невыполнимыми на системах с CPU, на сегодняшний день с успехом выполняются на гибридных системах на базе CPU-GPU.

Особое значение в повышении производительности геологогеофизических расчетов и безопасности информации имеет конфигурация систем хранения данных (СХД) и организации возможно более быстрой параллельной загрузки и выгрузки информации. Например, объем данных, обычный для результатов 3D морской съемки занимает 10 терабайт, загрузка которых на суперкомпьютер может занять очень долгое и неприемлемое для бизнеса время и является оптимальной при скоростях около 100 Gb/s. Наиболее продвинутыми на сегодняшний день решениями по СХД являются технологии Panasas. В отличие от большинства систем, производительность которых падает при увеличении числа дисков, решение Panasas обеспечивает линейную масштабируемость. Экстремальная производительность в скорости передачи данных составляет до 360 ГБ/сек и сотни тысяч операций ввода/вывода в секунду с одновременным доступом к ресурсам по специальным протоколам. Для сравнения, скорость передачи в обычных центрах обработки данных (ЦОД) составляет до 0,5 ГБ/сек. Защита данных реализована на уровне объектов хранения (файлов) и позволяет контролировать и восстанавливать целостность данных в фоновом режиме, не снижая производительности.

Отдельного рассмотрения заслуживает использование технологий обработки больших данных и систем искусственного интеллекта.

Стоит отметить, продолжении тенденции роста эффективности персональных рабочих станций за счет увеличения количества расчетных ядер. Таким образом, на столе каждого современного инженера может быть оборудовано рабочее место сопоставимое по возможностям с суперкомпьютером. Однако, при росте размерности задачи коэффициент эффективности может снижаться за счет падения скорости обращения к общей оперативной памяти рабочей станции. Таким образом, несмотря на использование более высокоскоростных процессоров с большим количеством ядер, скорость расчета не может продолжать увеличиваться в силу ряда ограничений.

Вывод

Итак, можно сделать вывод, что развитие нефтегазовых компаний без суперкомпьютеров невозможно. Это относительно новое и очень перспективное направление в нефтегазовой индустрии, необходимость развития которого очевидна.

Мировая практика доказала экономическую эффективность широкого использования суперкомпьютерных технологий в нефтегазовой отрасли. Современные мировые тенденции демонстрируют зарождение принципиально нового этапа развития вычислительных технологий и высокопроизводительных программных продуктов, в том числе для решения сложнейших задач при поисках, разработке и эксплуатации месторождений углеводородов, а также их транспортировке на сверхдальние расстояния и оптимизации переработки. Однако, как за рубежом, так и в России имеются серьезные проблемы, возникающие при разработке высокопроизводительных программных продуктов для нового поколения вычислительной техники. Эти проблемы носят фундаментальный характер и связаны с необходимостью создания принципиально новых моделей, алгоритмов и математического обеспечения, ориентированных на архитектуру суперкомпьютеров следующего поколения.