Cet article se concentre sur la course à l'exascale computing et ses impacts politiques et géopolitiques multidimensionnels, une réponse cruciale que les principaux acteurs mettent en œuvre en termes de puissance de calcul haute performance (HPC), notamment pour le développement de leurs systèmes d'intelligence artificielle (IA). Il termine donc pour l'instant notre série sur le HPC comme moteur et enjeu de l'IA, parmi les cinq que nous avons identifiés dans Intelligence artificielle - Forces, moteurs et enjeux : les grandes données classiques, le HPC et la course à la suprématie quantique comme incertitude critique connexe, les algorithmes, les "capteurs et les exprimeurs", et enfin les besoins et les usages.

Liens connexes

Intelligence artificielle, puissance de calcul et géopolitique (1): le lien entre l'IA et le HPC

Intelligence artificielle, puissance informatique et géopolitique (2)ce qui pourrait arriver à des acteurs dont le HPC est insuffisant dans un monde AI, un monde où la distribution du pouvoir résulte désormais aussi de l'AI, alors qu'une menace pour l'ordre westphalien émerge

Course et puissance du calcul haute performance - Intelligence artificielle, puissance de calcul et géopolitique (3): Le cadre complexe dans lequel les réponses disponibles aux acteurs en matière de HPC, compte tenu de son importance cruciale, doivent être situées.

Cette dernière pièce s'appuie sur le première partieoù nous avons expliqué et détaillé le lien entre l'IA et le HPC, et sur le deuxième partie, où nous avons examiné les impacts politiques et géopolitiques connexes : ce qui pourrait arriver aux acteurs ayant une HPC insuffisante dans un monde AI, un monde où la distribution du pouvoir résulte désormais aussi de l'AI, tandis qu'une menace pour l'ordre westphalien émerge. Les réponses disponibles pour les acteurs en termes de HPC, compte tenu de son importance cruciale, doivent se situer dans le cadre complexe que nous avons expliqué dans troisième partie. Par conséquent, premièrement, les décisions concernant la capacité de développement du HPC doivent être prises en termes relatifs, c'est-à-dire en tenant compte du HPC et des IA des autres. Deuxièmement, chaque acteur engagé dans la course doit considérer à quelle vitesse les autres acteurs développeront des capacités de HPC plus fortes. Enfin, plus les acteurs qui investissent disposent d'un délai d'exécution plus long pour la prochaine avancée révolutionnaire dans le domaine du HPC, plus ils retardent la perte de valeur de leur investissement et plus ils peuvent créer des systèmes d'IA performants, ce qui leur donne une fenêtre d'opportunité pour tirer pleinement parti de leur IA supérieure.

Dans ce cadre dynamique, nous examinons les réponses politiques évidentes que les acteurs ont conçues : disposer d'un HPC plus nombreux et meilleur, plus tôt, que les autres. Cela se traduit par la course permanente à l'exascale computing, c'est-à-dire la mise en ligne d'un ordinateur d'une capacité de mille pétaflops ou 1018 opérations en virgule flottante par seconde, sachant que, actuellement, l'ordinateur le plus puissant du monde, Sommet américainLe rapport de la Commission européenne sur les performances des systèmes de gestion de l'information, qui présente une performance de 122,3 pétaflops (TopList 500 juin 2018). Nous commençons par un état des lieux de la "course à l'exascale" en cours, qui implique chronologiquement le Japon, les États-Unis, la France, la Chine et l'UE. Nous incluons notamment les dernières informations sur l'initiative des transformateurs européens autochtones (4-6 septembre 2018). Le tableau résumant l'état des lieux ci-dessous est en accès libre/gratuit.

Nous soulignons ensuite les liens entre cette course et les dynamiques économiques, commerciales, politiques, géopolitiques et mondiales, en nous concentrant notamment sur la disparition probable de la suprématie américaine en matière de processeurs.

Enfin, stratégiquement, si cette course signifie aller plus vite que d'autres en développant de meilleures machines, elle peut aussi impliquer, logiquement, de ralentir autant que possible, par tous les moyens, ses concurrents. Perturber la course elle-même serait un moyen idéal de ralentir les autres, tout en bouleversant complètement le domaine de l'IA et du HPC, en relativisant la course à l'exascale et en changeant ainsi tout le paysage technologique, commercial, politique et géopolitique qui y est lié. Ainsi, nous soulignons deux évolutions et facteurs perturbateurs majeurs qui pourraient avoir lieu, à savoir l'informatique quantique et une AI de troisième génération. Nous les détaillerons dans les prochains articles, car l'informatique quantique est un moteur et un enjeu pour l'IA en soi, tandis qu'une IA de troisième génération peut être considérée comme appartenant au moteur et à l'enjeu que constituent les algorithmes ("Intelligence artificielle - Forces, moteurs et enjeux", ibid).

La course à l'échelle

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État des lieux

En septembre 2018, l'état des lieux de la course à l'exascale est le suivant :

La course à l'échelle - Etat des lieux - 24 septembre 2018
  Japon ÉTATS-UNIS Chine UE France
Pré-ES et prototype   2013-2020 Juin 2018 Prototype d'ordinateur Sunway exascale
Juillet 2018 Prototype Tianhe-3
2021 2015, 2018 Tera1000
SSE de pointe et SSE soutenue 2021 Post-K 2021 Aurore - Laboratoire national d'Argonne (ANL)
2021 Frontier -Oak Ridge National Laboratory (ORNL)
2022 El Capitan - Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL)
2022-2023 Modernisation des aurores
2020 - Tianhe-3

 

2e semestre 2020 ou premier semestre 2021 - Sunway Exascale

 2023-2024 (EPI)

 

(Initialement 2022-2023 - Officiel) 

2020-2021

 

BullSequana X

Objectif d'efficacité énergétique   20-30 MW 20-32MW 20-40 MW 20 MW d'ici 2020
Initiative Projet phare 2020 ECP 13e plan quinquennal EuroHCP CEA
Budget $0,8 à 1 milliard*** $ 1,8 milliard pour les 2 machines ORNL et LLNL ? Plus d'un milliard d'euros d'ici 2020** ?
Vendeurs Japon ÉTATS-UNIS Chinois Europe France
Processeur, accélérateur, intégrateur Japon

 

Un bras conçu par Fujitsu

ÉTATS-UNIS  Basé sur l'ARM chinois, Sugon : x86 European Processor Initiative (EPI) (Arm, RISC-V) RHEA, processeur de première génération pour le pré Exascale - CRONOS pour Exascale
Intégrateur Bull BXI
Intel, ARM, Bull Exascale Interconnect (BXI)
Coût par système   Aurore:$300 à $600 millions.
Frontière et El Capitan : $400 à 600 millions
$350 à 500 millions*** $350 millions*** ?
Recherche par la Red (Team) Analysis Society - Sources détaillées dans le texte.

Rétroactions et impacts

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Notes et bibliographie complémentaire

*ne fabrique pas les plaquettes de silicium, ou puces, utilisées dans ses produits ; elle sous-traite plutôt le travail à une usine de fabrication, ou fonderie. Nombre de ces fonderies sont situées à Taïwan et en Chine..." (Investopedia)

** 486 millions d'euros, auxquels s'ajoutent des contributions en nature des acteurs privés ("La Commission propose d'investir 1 milliard d'euros dans des supercalculateurs européens de classe mondiale"Commission européenne - Communiqué de presse, 11 janvier 2018)

***Hyperion Research, "Mise à jour de l'échelle", 5 septembre 2018.

CEA, Atos et le CEA placent TERA 1000, le supercalculateur le plus puissant d'Europe, dans le Top 15 mondialle 25 juin 2018

CEA, TERA 1000 : 1er défi relevé par le CEA pour l'Exascale12 novembre 2015

Collins, Jim, "Appel à propositions : Le programme Aurora Early Science s'étend pour inclure des projets de données et d'apprentissage"Laboratoire national de l'Argonne, 18 janvier 2018

e-IRG, "Interview de Philippe Notton, coordinateur de projet d'EPI chez Atos", 10 avril 2018

ECP, "LE SECRÉTAIRE D'ÉTAT À L'ÉNERGIE, RICK PERRY, ANNONCE UNE INITIATIVE DE $1,8 MILLIARD POUR DE NOUVEAUX SUPERORDINATEURS", 9 avril 2018

Lobet, Mathieu, Matthieu Haefele, Vineet Soni, Patrick Tamain, Julien Derouillat, et al. Le calcul haute performance à l'échelle industrielle : défis et avantages. 15ème congrès de la Société Française de Physique division Plasma, juin 2018, Bordeaux, France.

Thielen, Sean, "L'avantage de l'Europe dans la course à l'exascale“, La prochaine plate-forme5 septembre 2018

Valero, Mateo, Initiative pour les processeurs européens & RISC-Vle 9 mai 2018

Image en vedette: Science informatiqueLaboratoire national d'Argonne, domaine public.

Publié par Dr Helene Lavoix (MSc PhD Lond)

Dr Hélène Lavoix, PhD Lond (relations internationales), est le président/CEO de la Red Team Analysis Society. Elle est spécialisée en prospective et alerte précoce stratégiques (S&W) pour les questions de sécurité nationale et internationale. Elle se concentre actuellement sur la montée en puissance de la Chine, la pandémie de COVID-19, la méthodologie du SF&W, la radicalisation, les environnements extrêmes ainsi que sur les problématiques des nouvelles technologies (IA, QIS, monde virtuel) du point de vue de la sécurité internationale.

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