Článek
Ano, na základě toho, co jsme spolu probírali, můžu připravit vědecký článek o HF-GPU pro nejsložitější fyzikální modely, napsaný jako souvislý text, bez tabulek a grafů.
---
HF-GPU: Kvantově inspirovaná architektura pro simulaci nejsložitějších fyzikálních systémů
Současná generace výpočetních akcelerátorů dosáhla mimořádného výkonu v úlohách, které lze rozložit na velké homogenní bloky lineární algebry. V oblasti složitých fyzikálních modelů však zůstává významná třída problémů, jejichž povaha kombinuje hustou numeriku s nepravidelnými stavovými přechody, adaptivními kroky a nelineárními reakcemi na historii systému. Typickým příkladem jsou modely s hysterezí, multi-scale strukturou a adaptivním řízením, jaké nacházíme v kvantových simulacích, geofyzikálních modelech, materiálové vědě, simulacích plazmatu nebo astrofyzice.
Navrhovaná architektura HF-GPU vychází z potřeby odstranit výkonnostní propast mezi dvěma neslučitelnými výpočetními režimy: masivně paralelní hustou aritmetikou a větvenou stavovou logikou. Základním stavebním prvkem je výpočetní jednotka obsahující skalární řídicí jádro (S-core), vektorové SIMD/MMA pole pro maticové a tenzorové operace a hardwarovou vrstvu Hysteresis State Fabric (HSF), která realizuje stavové automaty s pamětí, prahovou logiku a saturace přímo v datové cestě. Tento návrh umožňuje zpracovávat adaptivní algoritmy bez penalizace způsobené divergencí vláken a zároveň poskytuje plný výkon pro numerické jádro modelu.
Architektura podporuje deterministický režim běhu, což je zásadní pro reprodukovatelnost v Monte Carlo metodách, optimalizacích a meta-výpočtech, kde je třeba srovnávat výsledky mezi jednotlivými běhy. Velká kapacita nízkolatenční paměti v každé výpočetní jednotce umožňuje uchovávat historii výpočtu a stav modelu bez nutnosti zpomalující komunikace s hlavní pamětí. Paměťová hierarchie s vysokou propustností (například HBM3e) zajišťuje dostatečné zásobení výpočetních jednotek daty i v režimech, kde se střídá intenzivní numerika s komplexní řídicí logikou.
HF-GPU je navrženo pro široké spektrum složitých modelů. V kvantové fyzice umožňuje efektivní kontrakce tenzorových sítí a adaptivní redukci dimenzí ve strukturách MPS, PEPS a MERA. V částicových metodách typu quantum Monte Carlo zrychluje odmítací kroky a resampling díky stavovým maskám a hardwarové hysteretické logice. V modelování spojitých médií s adaptivní mřížkou kombinuje masivní výpočetní výkon pro jemné oblasti s rychlým rozhodováním o jejich změně. V astrofyzice zpracuje N-body simulace s adaptivní přesností a přepínáním fyzikálních režimů. V materiálové vědě zrychlí modely fázových přechodů, které přirozeně obsahují hysteretické smyčky.
Vedle fyzikálních simulací je architektura vhodná pro meta-výpočty, kdy vnější optimalizační nebo evoluční smyčka řídí běh velkého množství vnitřních simulací. Oddělení řídicí a numerické části umožňuje spouštět tisíce replik s odlišnými parametry bez ztráty efektivity, přičemž HSF zvládá v hardwaru implementovat prahové podmínky pro předčasné zastavení, adaptaci parametrů či přepnutí modelu do jiného režimu.
HF-GPU tak představuje nový směr v návrhu akcelerátorů: místo maximalizace výkonu pouze pro jeden typ výpočtu kombinuje architekturu pro hustou numeriku a architekturu pro stavově řízené procesy. Díky tomu otevírá možnost provádět na jediném čipu fyzikální simulace, které dosud vyžadovaly kompromisy mezi rychlostí a věrností modelu. Tato vlastnost činí z HF-GPU nejen vhodný nástroj pro současné nejnáročnější modely, ale i perspektivní platformu pro budoucí algoritmy, které budou stále častěji kombinovat vysokovýkonnou numeriku s adaptivní a stavovou složkou.
---
Pokud chcete, můžu k tomu článku doplnit část o implementačních detailech HSF a S-core tak, aby to bylo použitelné i pro technickou dokumentaci návrhu čipu.
Chcete, abych to připravil?
(Tohle budeme vyrábět jen v USA, aby si Číňani neodnesli know-how. Zaměstnanci budou hlídáni vládou USA!)
