Wydarzenie zgromadziło ponad 200 ekspertów z ponad 30 krajów, w tym reprezentantów gigantów technologicznych takich jak NVIDIA, Intel, Huawei czy Supermicro!
Jak ocenia Pan tegoroczną edycję PPAM? Czy PPAM 2026 uznać można za sukces?
– Tegoroczną edycję PPAM oceniam bardzo pozytywnie, przede wszystkim ze względu na poziom naukowy i zakres tematyczny konferencji. Wzięło w niej udział 215 zarejestrowanych uczestników z ponad 30 krajów – naukowców, doktorantów i studentów, ale także przedstawicieli przemysłu – reprezentujących wiele znaczących ośrodków badawczych z zagranicy i Polski, przy czym uczestnicy zagraniczni stanowili ponad 60% wszystkich uczestników. Wśród przedstawicieli przemysłu byli reprezentanci takich wiodących firm jak NVIDIA i Supermicro, Huawei, Intel czy IQM.
Program wydarzenia był wyjątkowo bogaty. Obejmował 21 wykładów plenarnych, a łącznie podczas konferencji odbyło się około 140 wystąpień. Głównej ścieżce konferencji towarzyszyło 13 warsztatów, minisympozjów i sesji specjalnych oraz 6 całodniowych zajęć szkoleniowych (tutoriali). Sama liczba wystąpień nie jest oczywiście miarą jakości konferencji, ale pokazuje skalę wydarzenia i różnorodność środowisk, które udało się zgromadzić. Wszystkie prezentacje były transmitowane za pośrednictwem oprogramowania Zoom i nagrywane, co umożliwia zarejestrowanym uczestnikom dostęp do wystąpień po zakończeniu PPAM 2026.
Zgłoszone prace przeszły rygorystyczną procedurę recenzyjną i zostały zakwalifikowane na podstawie ich wartości merytorycznej. Materiały pokonferencyjne zostaną opublikowane przez wydawnictwo Springer w serii Lecture Notes in Computer Science, indeksowanej w bazach Web of Science, Scopus oraz DBLP. Autorzy najlepszych prac zostaną zaproszeni do przygotowania rozszerzonych wersji artykułów do numerów specjalnych czasopism z listy JCR.
Szczególnie mocną stroną PPAM 2026 był zestaw wykładów plenarnych.
– Tak, wśród zaproszonych mówców znaleźli się badacze, którzy od wielu lat współtworzą rozwój technologii obliczeń wysokiej wydajności (ang. high performance computing – HPC) na świecie, a jednocześnie reprezentują bardzo różne spojrzenia na przyszłość tej dziedziny. Dobrym przykładem jest tutaj otwierający konferencję wykład profesora Jacka Dongarry, laureata nagrody Turinga, zatytułowany „HPC in Transition” , ale także wystąpienia poświęcone przyszłym generacjom superkomputerów, w tym wykład autorstwa profesora Satoshi Matsuoka, lidera japońskiego programu superkomputerowego, zastosowaniom sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania i rozwiązywaniu kluczowych zagadnień naukowych oraz aplikacyjnych, efektywności energetycznej, architekturze RISC-V czy integracji klasycznej technologii HPC z obliczeniami kwantowymi. Już same tytuły tych wykładów dobrze pokazują, jak szeroko rozumiane jest dziś pojęcie obliczeń wysokiej wydajności.
Dla mnie ważne było również to, że obok osób o bardzo dużym dorobku w konferencji uczestniczyło wielu młodych naukowców. Jedną z podstawowych funkcji takich spotkań jest przecież nie tylko prezentowanie gotowych wyników, lecz także możliwość bezpośredniej rozmowy, konfrontacji pomysłów i nawiązywania współpracy. PPAM od początku miał taki charakter i zależy nam na jego zachowaniu. Zarówno sam program konferencji, jak i jego realizacja wskazują właśnie na kontakt młodej kadry z uznanymi badaczami jako jeden z istotnych rezultatów wydarzenia.
Jakie najważniejsze wnioski dotyczące przyszłości HPC wyłoniły się podczas konferencji?
– Jeśli spróbujemy wskazać wspólny mianownik wykładów plenarnych, sesji naukowych i rozmów prowadzonych podczas konferencji, powiedziałbym, że cała dziedzina HPC znajduje się obecnie w okresie głębokiej transformacji, co było motywem przewodnim wystąpienia profesora Jacka Dongarry. Nie chodzi już tylko o budowanie coraz szybszych superkomputerów. Zmienia się architektura tych systemów, sposób ich programowania, rodzaj wykonywanych obliczeń, a nawet samo rozumienie tego, czym będzie superkomputer przyszłości.
Pierwszym bardzo widocznym zjawiskiem jest coraz silniejsze przenikanie się HPC i sztucznej inteligencji. AI jest oczywiście jednym z najważniejszych użytkowników ogromnych zasobów obliczeniowych, ale podczas PPAM wyraźnie było widać także kierunek odwrotny: metody AI zaczynają być wykorzystywane do tworzenia i optymalizacji oprogramowania HPC. Abhinav Bhatele z Uniwersytetu Maryland postawił w tytule swojego wykładu prowokacyjne pytanie: czy agenci AI zastąpią programistów systemów równoległych i specjalistów od optymalizacji wydajności? Wyniki, które przedstawił, pokazują zarówno duży potencjał takich narzędzi, jak i ich obecne ograniczenia. Nie sądzę więc, abyśmy byli blisko wyeliminowania człowieka z tego procesu, ale sposób tworzenia oprogramowania dla systemów HPC prawdopodobnie będzie się szybko zmieniał.
Drugi ważny problem to energia. Przez wiele lat podstawowym pytaniem było: jak uzyskać większą wydajność? Dziś równie ważne staje się pytanie: jaką cenę w postaci energii trzeba zapłacić za tę wydajność? Jeffrey Vetter z Oak Ridge National Laboratory zwracał uwagę, że największe instalacje obliczeniowe zbliżają się do poziomów zużycia energii charakterystycznych kiedyś dla dużych obiektów przemysłowych, a efektywność energetyczna staje się jednym z podstawowych ograniczeń w projektowaniu przyszłych systemów.
Prowadzi to bezpośrednio do kolejnego trendu – rosnącej heterogeniczności. Przyszłe systemy będą w coraz mniejszym stopniu składać się z jednego dominującego rodzaju procesora. Procesory CPU, akceleratory graficzne GPU i inne wyspecjalizowane akceleratory będą współpracowały w ramach jednego środowiska obliczeniowego. Pojawiła się też architektura RISC-V, której poświęcono osobny warsztat oraz coraz poważniej traktowane komputery kwantowe, które są już nawet wykorzystywane w zastosowaniach przemysłowych. Problemem nie jest jednak tylko skonstruowanie wydajnego sprzętu. Znacznie trudniejsze może okazać się stworzenie warstwy oprogramowania, która pozwoli użytkownikom efektywnie korzystać z całej tej różnorodności. Materiały konferencji wielokrotnie wskazują właśnie na związek heterogeniczności z problemami związanymi z tworzeniem oprogramowania, jego optymalizacją i przenośnością.
Niezwykle interesujący był również temat integracji HPC, AI i obliczeń kwantowych. Satoshi Matsuoka z RIKEN Center przedstawił wizję przyszłego superkomputera nie jako pojedynczej maszyny, lecz jako zintegrowanego środowiska dla odkryć naukowych, łączącego klasyczne symulacje, metody AI oraz procesory kwantowe. Trzeba jednak zachować tu właściwe proporcje. Wyniki prezentowane na konferencji PPAM dotyczące rzeczywistych komputerów kwantowych pokazywały również ograniczenia obecnych urządzeń, przede wszystkim wpływ szumu i pogarszanie się wyników dla bardziej złożonych obwodów. Komputery kwantowe są więc bardzo interesującą częścią przyszłego krajobrazu obliczeniowego, ale nie oznacza to, że klasyczne systemy HPC w przewidywalnej przyszłości przestanią być potrzebne.
Być może najważniejszy wniosek jest jednak bardziej ogólny. Przez dziesięciolecia rozwój HPC był w dużej, czy wręcz decydującej, mierze napędzany wzrostem możliwości sprzętu. Dzisiaj sprzęt nadal rozwija się bardzo szybko, ale przy tym staje się coraz bardziej złożony i zróżnicowany. Dlatego coraz większa część postępu będzie zależała od algorytmów i oprogramowania – od tego, czy potrafimy efektywnie wykorzystać dostępny sprzęt, ograniczyć koszt przesyłania danych i zużycie energii oraz ukryć przynajmniej część złożoności systemów przed ich użytkownikami. W moim odczuciu właśnie ten problem łączył bardzo wiele, pozornie odległych, tematów prezentowanych podczas PPAM 2026.
Rozmawiała Magdalena Baranowska-Szczepańska