Один из возможных путей развития – массовый переход различных криптовалют и их блокчейнов с PoW (proof-of-work, где нужны майнеры) на PoS (proof-of-stake, где они уже не требуются, в принципе). Да, возможно, останутся некоторые блокчейны с PoW или PoW частично будет поддерживаться в переходный период (например, на стадии внедрения Каспера Эфириумом). Но доходность майнеров сильно упадет, а с падением доходности ставится под сомнение, в том числе, и рентабельность бизнеса, например, в промышленном майнинге. Встает вопрос переориентации компании в около стоящие сегменты. Вопрос в том, куда и какие именно?
Интересный вариант нашла для себя компания ComBox Technology. Сегмент наукоемких вычислений, который изначально присутствовал в дорожной карте развития компании, но ввиду изменения доходностей в майнинге перешел из второго эшелона в первый. И сразу появились примеры реализации задач, например, в фундаментальной математике. Хорошо демонстрирует возможности майнеров с GPU задача Чуднова А.М. с доказательством теоремы поиска минимального числа участников одной коалиции в коалиционных играх Ним-типа. Если ранее данная задача на CPU решалась 1,5 месяца, то на GPU на много большее число порядков данная задача решена уже за 10 минут. И это при том, что на каждом уровне задача усложняется минимум в 100 раз. Так, порядок, достигнутый на CPU – 80 за 1,5 мес., а на GPU – 120 за 10 минут. Эффективность очевидна.
А есть ли спрос и кто потребители данных мощностей:
- Научный сектор
- Государственный сектор
- Бизнес
А теперь поделим по типам задач:
- рендеринг и облачные вычисления;
- процессинговые операции;
- шифрование и проверка данных;
- распознавание образов и объектов;
- системы искусственного интеллекта;
- нейронные сети;
- и т.д.
Облачные вычисления достаточно наглядно представила компания nVidia, как область применения nVidia Tesla:
Кто сможет перестроиться на наукоемкие вычисления, а кто нет и почему:
- Больше всего пострадают владельцы ASIC’ов. Это узкоспециализированные устройства, заточенные под решение конкретных задач, например, майнинг Биткоина. Ни на что другое они не способны. Если уровень сложности Биткоина возрастет, то их можно только выбросить или продать настолько дешево, чтобы при обновлённом курсе добыча на них была рентабельна. На этих устройствах максимально зарабатывают только их производители.
- Чуть лучше обстоят дела у домашних и промышленных майнеров на GPU. GPU – универсальны. Они могут решать любые задачи. Вопрос наличия внутренней инфраструктуры для их постановки и обработки, а также срока эксплуатации этих решений. Если при стандартном воздушном охлаждении, эксплуатация сопровождается проблемами с заменами кулеров, то при использовании жидкостного охлаждения, срок службы подобных решений существенно увеличивается.
- Лучше всего тем, кто изначально ориентировался на решения с долгим сроком эксплуатации, в частности с применением инновационных технологий жидкостного (иммерсионного) охлаждения для видеокарт. Эти решения позволяют безопасно разгонять видеокарты и экономить на электроэнергии, что значительно увеличивает рентабельность.
Схема интеграции облачных вычислений и увеличение охвата аудитории
Компания ComBox Technology предложила вариант с подменой локальных библиотек взаимодействия с видеокартами на аналоги, ретранслирующие запросы в облако. Т.о. расширяется понятие облачных вычислений для некоторых задач, что позволяет увеличить охват аудитории, кому станут доступны облачные вычисления.
Типы видеокарт. Одинарная и двойная точность
Когда люди начинают разбираться в различиях между видеокартами, то часто удивляются тому, что, например, на GeForce, Quadro и Tesla используются одинаковые чипы. Давайте, их сравним:
Таким образом, мы видим, что с ростом скорости работы видеокарт при двойной сложности, резко увеличивается их стоимость. Для задач с одинарной сложностью в данном примере выгодно использовать старый GeForce GTX480, а с двойной сложностью Tesla C2075 или V100.
В своем GPU-кластере ComBox IC-960 компания ComBox Technology использует видеокарты AMD RX470 MXM по 2000 ядер на каждую карту. Это дает максимальную производительность в вычислениях с Float, которые также востребованы на рынке.
Список потенциальных потребителей и агрегаторов облачных вычислительных мощностей
Здесь можно отметить следующие компании:
- AWS
- Microsoft Azure
- Google Cloud Platform
- IBM Cloud
- MAIL.RU Cloud Solutions
- Aliyun
- Cirrascale
- NIMBIX
- и др.