Суперкомпьютеры всегда представлялись особенным классом вычислительной техники. Поскольку строят такие машины для решения задач необычных, то и бюджеты имеют необычные, а это, в свою очередь, давало ощущение бесконечных возможностей: казалось, проблема всегда только в деньгах и, влей ещё десяток–другой миллионов, производительность можно наращивать бесконечно. Случившееся в последние месяцы и годы и выраженное свежим списком 500 самых мощных числогрызов планеты — известным вам TOP500.org — даёт, однако, повод утверждать, что «бесконечность» кончилась. Суперкомпьютеры первыми из современных компьютерных систем ткнулись в физический предел возможностей полупроводниковой электроники — и для них прежде всего необходимо теперь отыскать выход из тупика. Новую технологию компьютинга.

Важный вывод: суперкомпьютеры не перестали быть нужными, они лишь стали менее доступными. Но как же неумирающий закон Мура? Разве он не должен компенсировать рост цен более плотной компоновкой и, соответственно, повышением производительности? Вот тут-то и всплывает главное подозрение. Похоже, мы вышли на финишную прямую, где закон Мура хоть ещё и работает, но воспользоваться им уже слишком дорого для большинства игроков.

Результат учёные формулируют так: за неимением прорывных технологий, которые одним скачком обеспечили бы недостижимую ранее скорость вычислений, суперкомпьютерная индустрия вынуждена двигаться по экстенсивному пути — тупо наращивая численность процессоров на своих машинах. И даже хуже того: поскольку такой путь не способен удовлетворить аппетиты пользователей (а числогрызы традиционно не только инструмент для обработки данных, но ещё и способ утвердить корпоративный и национальный авторитет), конструкторы сделали ставку на графические акселераторы, которые, скажем так, пригодны для решения не всяких задач. Численность суперкомпьютеров, активно использующих GPU, выросла за последние пять лет на порядок!

А без прорывов в мире числогрызов воцарилась скука. Как построить более мощную машину? Поставить больше процессоров — а значит, найти больше денег. Но реалии таковы, что параллелизация практических задач выше некоторого (и уже достигнутого) уровня не приносит выигрыша в скорости, да и самые мощные суперкомпьютеры уже настолько дороги, что постройка и эксплуатация их по карману единицам, о чём шла речь выше. В результате суперкомпьютерный ручеёк пересыхает. Это конец технологической эры, конец полупроводников в том виде, в каком мы знали их последние пятьдесят лет. И пока не найдётся технологии, способной вывести компьютерную производительность на новый уровень, мы так и будем топтаться на месте, довольствуясь годовым инкрементом в несколько процентов.

Ммм, да как бы нет Полином Жегалкина он от [math]$n$[/math] переменных, а тут - от двух векторов. Т.е. форма конечно является полиномом Жегалкина, но не наоборот.
Ну, как бы, название не играет роли, хоть крокодил от векторов...