Phát triển khoa học và kỹ thuật tính toán ở Việt Nam: Bài học và ý kiến

Cạnh tranh quốc tế về siêu máy tính

Trong thập niên trước và nhất là hai năm nay giới khoa học và công nghệ đã chứng kiến các siêu máy tính liên tiếp xuất hiện và các kỷ lục thế giới về hiệu suất của chúng liên tục bị xô đổ. Sức mạnh của các siêu máy tính được đánh giá theo nhiều tiêu chí, nhưng quan trọng nhất vẫn là số phép tính làm được trong một giây (flops). Vào tháng 11 năm 2010, siêu máy tính Thiên Hà-1A (Tianhe-1A) do Trung quốc chế tạo đã vượt qua máy tính mạnh nhất của Mỹ để đứng đầu thế giới với tốc độ 2,507 petaflops, tức 2,507 triệu tỷ phép tính giây. Nhưng chỉ nửa năm sau, máy tính Kei của Nhật Bản (K-computer), kết quả của chương trình trọng điểm quốc gia trong giai đoạn 2007-2012 với kinh phí hơn một tỷ đôla Mỹ, đã ra đời và đạt tốc độ 10,51 petaflops, nhanh gấp bốn lần Thiên Hà-1A. Tuy nhiên, nước Nhật chỉ được tận hưởng một năm ngôi đầu thế giới. Tháng 6 năm nay, Bộ Năng lượng Mỹ đã cho ra đời máy tính IBM Sequoia với tốc độ 16,32 petaflops, dành vị trí đầu trong bảng xếp hạng 500 siêu máy tính hàng đầu thế giới [1]. Chưa dừng lại, ít ngày trước đây (12 tháng 11 năm 2012) danh sách 500 siêu máy tính hàng đầu lại có nhà vô địch mới: Máy tính Titan của hãng Cray chế tạo tại Phòng Thí nghiệm Quốc gia Hoa Kỳ Oak Ridge ở bang Tennessee, đạt tốc độ 17,59 petaflops. Góp mặt trong những siêu máy tính hàng đầu ở châu Âu còn có JUQUEEN (4,141 petaflops) và SuperMUC (2,897 petaflops) ở nước Đức hay FERMI (1,725 peta flops) ở nước Ý do IBM sản xuất, và máy Curie của hãng Bull nước Pháp với tốc độ 1,359 petaflops, cùng hoàn thành vào mùa hè 2012.
Để thấy tốc độ tính toán cấp petaflops này lớn thế nào, hãy hình dung nếu mỗi người trong số 7 tỷ người trên trái đất có một máy tính cầm tay và thực hiện mỗi giây một phép tính, liên tục 24 giờ mỗi ngày, 365 ngày mỗi năm, thì tất cả mọi người trên trái đất phải tính liên tục 40 năm để làm được những gì Thiên Hà-1A tính trong một giờ, và 286 năm để đạt được số phép tính Titan làm trong một giờ đồng hồ [2].

Câu chuyện về Khoa học và Kỹ thuật Tính toán

Nhìn thế giới cạnh tranh làm siêu máy tính, nhiều câu hỏi đến với ta thật tự nhiên. Chẳng hạn tại sao các cường quốc về khoa học và công nghệ lại thi nhau chế tạo những siêu máy tính cực kỳ tốn kém này? Họ làm ra các siêu máy tính để dùng vào việc gì, quan trọng thế nào? Việc gì quan trọng nhưng không làm được nếu thiếu các siêu máy tính với tốc độ nhiều petaflops? Có phải mọi quốc gia đều cần đến siêu máy tính? Dùng siêu máy tính giống và khác thế nào với việc dùng các máy tính cá nhân PC? Việt Nam ta có cần siêu máy tính không? Và cần vào việc gì?

Có thể trả lời phần nào các câu hỏi trên khi đọc báo cáo đặc biệt của Hội đồng cố vấn về Công nghệ Thông tin của Tổng thống Mỹ (PITAC), “Khoa học tính toán: Sự đảm bảo cho tính cạnh tranh của nước Mỹ” [3]. Bản báo cáo 117 trang công bố tháng 6 năm 2005 bắt đầu bằng: ‘‘Cùng với lý thuyết và thực nghiệm, khoa học tính toán đang trở thành ‘trụ cột thứ ba’ (pillar) của khoa học, cho phép các nhà nghiên cứu xây dựng và thử nghiệm mô hình của các hiện tượng phức tạp’’. Như để gần với đời thường hơn, thiên hạ còn gọi khoa học tính toán là ‘chân thứ ba’ của khoa học (the third leg), hoặc đôi khi là ‘cách thức thứ ba’ (paradigm) của khoa học.

Nhưng khoa học tính toán là gì và tại sao lại có thể trở thành một cách thức mới của khoa học?

Một cách đại thể ta có thể hiểu khoa học tính toán (computational science) là khoa học về việc dùng toán học kết hợp với tính toán trên máy tính để giải quyết các vấn đề phức tạp của các khoa học. Cụ thể hơn, khoa học tính toán là lĩnh vực liên ngành với sự kết hợp hài hoà của ba thành phần: (i) Mô hình và mô phỏng, (ii) Khoa học máy tính, (iii) Hạ tầng cơ sở tính toán.

Nền tảng của mỗi lý thuyết khoa học là các mô hình, nghĩa là sự mô tả khái quát cái cốt lõi của các thực thể trong khoa học này (như mô hình E = mc2 trong thuyết tương đối của Einstein). Điều quan tâm đầu tiên trong khoa học tính toán là các mô hình toán học, tức việc mô hình hoá các thực thể cần nghiên cứu bằng ngôn ngữ toán học hoặc ngôn ngữ tính toán, sao cho vấn đề cần giải quyết có thể thực hiện nhờ việc tính toán dựa trên các mô hình. Nhờ các mô hình toán học thông minh và các siêu máy tính ngày càng mạnh, lĩnh vực mô phỏng (simulation) đang có những tiến bộ vượt bậc, tạo ra sức mạnh đặc biệt của khoa học tính toán, cho phép con người nhìn thấy và hiểu được những thực thể và quá trình rất phức tạp của tự nhiên và xã hội mà ta không thể nào quan sát được trong thực tế.

Giải quyết các vấn đề phức tạp của khoa học không chỉ cần đến mô phỏng, mà còn cần các phân tích định lượng ở thành phần thứ hai của khoa học tính toán. Thành phần này cũng liên quan mật thiết với khoa học máy tính [4], đặc biệt các phương pháp quản trị và phân tích dữ liệu, mạng máy tính… Hạ tầng cơ sở tính toán, thành phần thứ ba của khoa học tính toán, chính là các siêu máy tính, cho phép con người thực hiện những khối lượng tính toán khổng lồ.

Những thành phần chính của khoa học và kỹ thuật tính toán

Để giải thích tại sao khoa học tính toán có thể góp phần giải được nhiều bài toán phức tạp của khoa học mà các lý thuyết và thí nghiệm theo cách truyền thống không luôn luôn cho kết quả, ta có thể nghĩ đến ít nhất hai lý do. Một là trong một số bài toán hết sức phức tạp trong nhiều khoa học, các đòi hỏi về độ chính xác cũng như chi tiết đã vượt quá khuôn khổ của những lý thuyết khoa học con người đã sáng tạo ra, hoặc số lượng thí nghiệm cần tiến hành quá lớn không thực hiện nổi hoặc không biết cần bắt đầu từ đâu. Hai là có rất nhiều vấn đề khoa học ta không thể làm được thí nghiệm trên các thực thể (in vivo). Chẳng hạn như hiện nay ta không thể quan sát chi tiết các chuyển động của từng nguyên tử trong cơ thể sống, không thể thử nghiệm làm vỡ đập thuỷ điện hoặc làm nổ nhà máy điện nguyên tử, cũng như không thể thử nghiệm cho thiên thạch đâm vào trái đất hoặc làm núi lửa phun trào. Ta cũng không thể dễ dàng thấy các hiện tượng xã hội như hiệu ứng tập thể của người tiêu dùng, sự đầu cơ tài chính dẫn đến sụp đổ của toàn bộ hệ thống tài chính thế giới. Khi một vấn đề khoa học được diễn đạt với những mô hình tính toán, con người có thể tiến dần đến câu trả lời do thực hiện các tính toán này trên các siêu máy tính, dù khối lượng tính toán có thể rất lớn.

Khoa học tính toán không góp phần vào nghiên cứu khoa học một cách độc lập, mà luôn kết hợp với lý thuyết và thực nghiệm khoa học, hoặc là cầu nối giữa hai cách nghiên cứu truyền thống này để việc nghiên cứu hiệu quả hơn, hoặc trực tiếp đưa ra lời giải. Chính nhu cầu tính toán là động lực để phát triển những lý thuyết khoa học mới với các mô hình toán học phù hợp và sâu sắc hơn. Đặc điểm cơ bản là siêu máy tính và việc tính toán cho phép ta xem xét tất cả giả thuyết có thể có, hoặc hầu hết các giả thuyết triển vọng, đánh giá chúng và chọn ra những giả thuyết nhiều triển vọng nhất để tiến hành thực nghiệm. Với sức mạnh kỳ diệu có được trong những năm gần đây, khoa học tính toán cho phép con người hy vọng giải được những bài toán rất phức tạp trong vũ trụ bao la, sâu dưới đáy đại dương, ngầm trong lòng quả đất, những bí ẩn về sự sống, những liên kết chằng chịt của xã hội loài người, dự báo được chính xác những vật liệu nano mới với tính chất mong muốn…

Các mô hình toán học, mô phỏng, phân tích định lượng, tính toán trên các siêu máy tính không chỉ thay đổi cách con người làm khoa học và đột phá trong sáng tạo, mà còn có thể thay đổi sâu sắc nhiều ngành công nghiệp, nhiều vấn đề kinh tế, xã hội, môi trường như việc giải quyết vấn nạn tắc đường, chế tạo thuốc riêng hợp với từng người bệnh, phát hiện dầu mỏ, tăng an toàn lò hạt nhân, phân tích và dự báo rủi ro của hệ thống ngân hàng…

Gần đây, khoa học và kỹ thuật tính toán (KH&KTTT, computational science and engineering), xuất hiện như một lĩnh vực liên ngành, được hiểu là việc phát triển và ứng dụng các mô hình tính toán và mô phỏng, thường gắn với các siêu máy tính để giải quyết các bài toán phức tạp trong phân tích và thiết kế kỹ thuật cũng như với các hiện tượng tự nhiên [5], [8].

Nếu như KH&KTTT đang trở thành vấn đề thời sự của nhiều quốc gia, của giới khoa học và công nghệ trên thế giới, thì câu chuyện này đang còn im ắng ở ta, dù lâu nay nhiều người làm nghiên cứu khoa học cần đến máy tính mạnh vẫn âm thầm mơ ước.

Hơn 30 năm trước, chúng ta đã làm nhiều tính toán khoa học trên máy tính lớn ODRA, MINSK

Việc dùng máy tính mạnh để giải quyết các bài toán khoa học hoàn toàn không mới mẻ ở ta. Thuở ban đầu khi máy tính đến Việt Nam vào năm 1967 với MINSK 22, rồi ODRA 1304, MINSK 32 ở miền Bắc, và IBM 360-20, 30, 40, 50 ở miền Nam, chúng ta đã dùng các máy tính này chủ yếu cho các tính toán khoa học như dự báo thời tiết, thăm dò địa chất, tính dòng chảy sông ngòi… dù công suất tính toán của các máy lớn lúc đó có còn thấp hơn nhiều máy tính nhỏ hiện nay. Bước ngoặt lớn đến với nền tin học non trẻ của chúng ta khi các máy tính cá nhân (PC) với các bộ vi xử lý xuất hiện vào đầu những năm 1980, cuốn giới tin học của ta vào “vi tính”. Rồi những năm 1990 internet được đón chào nồng nhiệt ở Việt Nam, chúng ta trở thành một nước có internet phát triển rất nhanh.

Hai thành tựu kỳ diệu này đã nhanh chóng đi vào vào mọi ngóc ngách của cuộc sống và đưa tin học, ít lâu sau được gọi tên mới công nghệ thông tin (CNTT), cùng các thành tựu của truyền thông, thành một phần không thể thiếu của hầu hết hoạt động trong xã hội Việt Nam. Bên cạnh cái được thì điều cần nhận biết là “văn hoá” CNTT của ta hầu như bị chi phối hoàn toàn bởi các máy tính cá nhân và internet. Siêu máy tính và các việc làm trên chúng dường như bị lãng quên hoặc không được chú ý đến. Từ thời kỳ đổi mới đến nay, ngoài các máy tính cá nhân, Việt Nam hầu như thiếu mất mấy thế hệ máy tính, như các trạm làm việc (workstations), các hệ máy mini (minicomputer), các hệ máy chùm (clusters), các siêu máy tính (supercomputer)… để giải quyết các vấn đề khoa học và kỹ thuật trong các đại học và viện nghiên cứu ở Việt Nam.

Nhìn rộng trên cả nước, nhiều bài toán ở mức quốc gia cần đến tính toán lớn dường như chưa được đặt ra hoặc chưa được nhìn nhận sâu sắc trong các chương trình khoa học, công nghệ, và kỹ thuật trọng điểm của nhà nước. Được tiếng là một nước nhiều người giỏi toán, nhưng ta như thiếu biết bao những người giỏi toán dùng máy tính để tính toán được những điều đất nước thật cần. Giới khoa học vẫn chủ yếu cặm cụi trên những chiếc máy tính cá nhân. Không có máy tính mạnh, những kỹ thuật mô phỏng, phần rất sôi động của khoa học và kỹ thuật thế giới hai thập kỷ qua, dường như chưa được phát triển ở ta. Nói một cách hình ảnh ở một đất nước đã quen với chiến tranh và nếu ví những người làm khoa học, kỹ thuật của ta như bộ đội còn các hoạt động khoa học và công nghệ như các trận đánh, thì đội quân khoa học và công nghệ ấy tuy rất đông nhưng hầu như chỉ đang đánh các trận nhỏ của các tiểu đội, trung đội với vũ khí bộ binh, mà chưa có các trận đánh lớn hiệp đồng quân binh chủng ở cấp sư đoàn, quân đoàn với cả xe tăng, pháo binh, không quân… cho các mục tiêu lớn hơn.

Một vài bài học kinh nghiệm

Đánh giá an toàn lò hạt nhân câfần nhiêfều tính toán phức tạp

Tuy chưa có máy tính lớn để làm việc trong nước, một số nhà nghiên cứu của ta thông qua hợp tác quốc tế đã dùng siêu máy tính ở nhiều nước để thực hiện các tính toán trong nghiên cứu của mình, nhất là các anh chị làm tính toán trong vật lý, hoá học và vật liệu mới. Nhiều nghiên cứu sinh trẻ đào tạo ở nước ngoài trong những năm qua cũng quen thuộc với việc làm nghiên cứu trên các siêu máy tính hoặc các hệ máy chùm. Tại hội thảo quốc tế “Hạ tầng tính toán hiệu năng cao bền vững cho Việt Nam và hợp tác xây dựng lưới tính toán quốc gia” do Bộ Khoa học và Công nghệ tổ chức ngày 8/11/2012 tại Hà Nội, chúng tôi đã chia sẻ những bài học sau nhiều năm nghiên cứu về mô hình vật liệu, hoá lượng tử, tin sinh học với các siêu máy tính tại Đại học Oxford (Anh), Đại học Leuven (Bỉ), Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản (Nhật), và trong hợp tác với các đồng nghiệp ở Việt Nam [6]:

1.    Rất nhiều bài toán liên ngành có bản chất khoa học phức tạp chỉ có thể giải quyết được nhờ tính toán hiệu năng cao. Thí dụ như bài toán chúng tôi đang tham gia về đánh giá độ an toàn dài hạn của lò phản ứng nhiệt hạch (fusion) trong các điều kiện khắc nghiệt (tương tác vật liệu và plasma, bức xạ mạnh gây ra bởi neutron). Cần nhấn mạnh đây là nhà máy điện tương lai sử dụng năng lượng từ nguyên lý phản ứng hạt nhân nhiệt hạch (tương tự năng lượng mặt trời) dựa trên phản ứng tổ hợp giữa các đồng vị của hydrogen, do vậy sẽ tránh được những rủi ro ảnh hưởng tới môi trường do phóng xạ xảy ra ở những nhà máy điện hạt nhân dựa theo nguyên lý phân hạch (fission). Đây là bài toán rất phức tạp, được mô hình từ sự kết hợp các vật liệu và nguyên tử ở nhiều bước đo về thời gian và độ dài với tính toán chi tiết bởi các chương trình được xây dựng trên các siêu máy tính tại Daresbury, Juelich và IFERC tại Rokkasho. Lúc này ở ta cũng có nhiều bài toán quan trọng cần giải quyết có độ phức tạp cỡ như bài toán này ở mức độ nhiều tỷ lệ (multi scaling) của không gian và thời gian. Thí dụ như việc tính toán và đánh giá sự an toàn bên trong các nhà máy điện nguyên tử dựa trên sơ sở các phản ứng hạt nhân phân hạch dự kiến sẽ được xây dựng ở Việt Nam. Những bài toán phức tạp này chỉ có thể được giải quyết bằng tính toán hiệu năng cao cũng như dựa trên hợp tác quốc tế.

2.    Hiệu quả việc sử dụng siêu máy tính trong KH&KTTT phụ thuộc rất nhiều yếu tố, đặc biệt là con người. Số phép tính mỗi giây của mỗi máy tính là một con số lý thuyết, còn khi tính toán việc ta đạt được bao nhiêu phần của các con số này phụ thuộc rất nhiều vào sự phù hợp của bản chất bài toán với đặc tính của các siêu máy tính. Hiệu suất sử dụng các siêu máy tính còn đặc biệt phụ thuộc vào đội ngũ chuyên gia khoa học và kỹ thuật, kỹ năng của người sử dụng, cũng như khả năng xây dựng các chương trình máy tính hiệu quả và thông minh. Khi thử trên một máy mới với nhiều bộ xử lý hơn, do chưa làm chủ được kỹ thuật nên thời gian tính toán của chúng tôi còn cao hơn khi tính trên một máy tính tuy yếu hơn nhiều nhưng đã quen hơn. Các siêu máy tính cũng thường xuyên hỏng hóc, đòi hỏi chế độ chăm sóc đặc biệt. Thí dụ SGI ALTIX UV 1000 Intel Xeon(R) 2.0GHz, 18M, 6.4GT/s, 128 cores, 128GB memory tại JAIST thường bị hỏng và phải chỉnh sửa trung bình hai tuần một lần.

3.    Thế hệ trẻ là người của khoa học và kỹ thuật tính toán và bạn bè quốc tế luôn bên ta. Trong những năm qua chúng tôi đã tham gia tổ chức một số hội nghị quốc tế ở Việt Nam về hoá học tính toán, vật liệu tính toán, tin sinh học, và tham gia xây dựng các trung tâm khoa học tính toán ở Đại học Sư phạm Hà Nội, trung tâm quốc tế về khoa học vật liệu tính toán ở Đại học Bách khoa Hà Nội và Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội. Có thể nói các hoạt động trên đã mở đường cho nhiều bạn trẻ trong nước bước vào KH&KTTT. Ngoài ra, nhiều bạn bè quốc tế cũng đã luôn nhiệt tình giúp chúng ta trong hoạt động khoa học như các giáo sư Y. Kawazoe (Nhật), M.C. Lin (Taiwan), hay về định hướng phát triển KH&KTTT như tiến sĩ Denis Perret-Galix (Pháp). Có thể nói, để bắt đầu con đường KH&KTTT nhiều triển vọng và đầy thách thức, nhiệt huyết của tuổi trẻ và tấm lòng bạn bè quốc tế là những yếu tố hết sức quan trọng.

Một số bài toán và lĩnh vực cần đến KH&KTTT

Rất nhiều lĩnh vực và bài toán về kinh tế, xã hội, môi trường, quốc phòng cần đến KH&KTTT. Thí dụ như một số được kể ra ở đây:

1.    Phòng chống thảm hoạ thiên nhiên, ảnh hưởng của biến đổi khí hậu: Đây là những việc như cần biết thiên tai sẽ xảy ra thế nào và khi nào, dự báo lũ lụt, mô phỏng biển, sói lở đất đai… Chẳng hạn ta rất cần  biết chính xác lũ lụt ở các tỉnh miền Trung có khả năng xảy ra từng ngày thế nào trong mùa mưa. Hiện nay nhiều cơ sở nghiên cứu của ta thường dùng các phần mềm miễn phí chạy trên máy cá nhân PC để đánh giá dòng chảy của một đoạn sông hay đoạn bờ biển và tình trạng ngập lụt ở khu vực quanh đó. Có đề tài nhà nước ở một viện nghiên cứu lớn xây dựng bản đồ tĩnh cho ta thấy thông tin lũ lụt đã xảy ra trong một số năm của quá khứ ở miền Trung. Điều ta thực sự cần là một hệ thống trên máy tính cho phép tính toán, hiển thị và dự đoán chính xác mức độ lũ lụt sẽ xảy ra từng ngày, từng giờ sắp tới trên mọi khu vực của miền Trung. Đây là một việc chúng ta có thể làm, chỉ chúng ta làm, và chỉ làm được với KH&KTTT, dù phải làm lâu dài nhưng hoàn toàn xứng đáng với một chương trình quốc gia để theo đuổi. Bài toán này cũng giống bài toán do Thành phố Hồ Chí Minh đặt ra, “Nghiên cứu về tình trạng ngập lụt, triều cường, xả lũ của thành phố”.

2.    Đánh giá sự cố rủi ro của các hệ thống lớn như các lò hạt nhân, nhà máy thuỷ điện, hệ thống ngân hàng… Rủi ro luôn là mối lo của mọi người nhất là khi ta chưa có khả năng và biện pháp tốt để chống rủi ro cho các công trình lớn. Rủi ro cao nếu hệ thống càng phức tạp và tính bất định càng cao, phụ thuộc nhiều yếu tố (tham số). Để đánh giá được rủi ro luôn cần những lượng tính toán khổng lồ. Trong kế hoạch phát triển điện hạt nhân ở Việt Nam, việc đánh giá các rủi ro như bài toán chúng tôi đề cập ở trên cũng là một việc cần làm và có thể làm với KH&KTTT.

3.    Khoa học về sự sống: Sinh học phân tử và y học là những lĩnh vực trung tâm của khoa học về sự sống và khoa học thế kỷ 21. Việc phân tích các nguồn dữ liệu omics rất lớn có từ nghiên cứu về genes (genomics), về protein (proteomics) và các quá trình trao đổi chất (metabolomics) đang mở ra nhiều khả năng to lớn cho khoa học về sự sống. Nhiều bài toán quan trọng chúng ta có thể theo đuổi với đóng góp của KH&KTTT, như dự đoán và cảnh báo việc phát tán các bệnh truyền nhiễm, tìm cách chống bệnh sốt rét, chế thuốc chống các bệnh truyền nhiễm, bệnh nhiệt đới…

4.    Khoa học vật liệu và công nghệ nano: Chẳng hạn việc phát triển các mô hình vật liệu nhiều tỷ lệ, từ việc dùng những chương trình và thuật toán tiên tiến dựa trên cơ học lượng tử để hiểu các cấu trúc nano đến các ứng dụng kỹ thuật. Đây là lĩnh vực chúng ta có nhiều chuyên gia như các nhóm nghiên cứu tại Viện Vật Lý (Viện KH&CNVN), ĐHQGHN và ĐHQGHCM… cũng như sự hợp tác của nhiều nhà khoa học người Việt ở nước ngoài.

5.    Tính toán tài chính: Tính toán tài chính định lượng là một lĩnh vực đang được quan tâm ở nhiều cơ sở nghiên cứu ở Việt Nam. Lĩnh vực này liên quan đến những tính toán phức tạp như quản lý rủi ro trong đầu tư và thị trường, dự đoán và mô phỏng các kịch bản và phương án kinh tế. Hệ thống ngân hàng luôn phải đối mặt với những rủi ro về lạm phát, thị trường, lãi suất, hối đoái, tái đầu tư, tác nghiệp, tín dụng, thanh khoản và đặc biệt là rủi ro chính sách. Để đánh giá và dự đoán các rủi ro trong một hệ thống như vậy, cần những mô hình tốt, dữ liệu lớn [7] và những tính toán phức tạp trong thời gian hạn chế trên các siêu máy tính.

Trên đây chỉ là vài lĩnh vực và bài toán tiêu biểu của KH&KTTT. Có thể nói KH&KTTT có thể có mặt và góp phần thay đổi với hiệu quả cao hơn trong hầu hết các vấn đề quan trọng của kinh tế, xã hội, môi trường, quốc phòng.

Một vài ý kiến

Mặc dù KH&KTTT có vai trò rất lớn trong phát triển đất nước, việc chúng ta phát triển KH&KTTT thành công hay thất bại tuỳ thuộc vào nhiều điều, trước hết là con người từ những nhà quản lý cấp cao nhất đến những người trực tiếp thực hiện việc tính toán. Chúng tôi có một số ý kiến sau góp vào việc để ta có những nhìn nhận đúng cho việc định hướng phát triển lĩnh vực này:

1.    Ta phải nhận thức sâu sắc rằng KH&KTTT là chìa khoá chính yếu cho phép thực hiện các giải pháp liên ngành để giải quyết các bài toán lớn của đất nước trong các lĩnh vực kinh tế, xã hội, môi trường, quốc phòng. Máy tính và công nghệ thông tin đã thay đổi sâu sắc xã hội và cuộc sống chúng ta. Máy tính cá nhân đã trở thành công cụ lao động quan trọng bậc nhất của nhiều người, nhưng không đủ sức mạnh dùng cho các nghiên cứu khoa học và kỹ thuật phức tạp cũng như để giải quyết nhiều vấn đề lớn ở mức quốc gia. Chúng ta đã bỏ lỡ nhiều cơ hội, đã trễ nhiều chuyến tàu khoa học và công nghệ. Không thể đánh mất thêm một lần nữa cơ hội của KH&KTTT.

2.    Việc phát triển khoa học và kỹ thuật tính toán là cấp bách nhưng quan trọng hơn phải tiến hành một cách đúng đắn dựa trên tầm nhìn, chiến lược, lộ trình và đầu tư kinh phí hợp lý. Phải trước hết chú trọng yếu tố con người, không phải việc mua máy tính. Đặc biệt phải tuyệt đối tránh các chuyện chạy dự án mua máy tính, nhưng chưa rõ làm gì và ai làm.

3.    Bốn yếu tố cần cân đối một cách hài hoà trong phát triển khoa học và kỹ thuật tính toán là: (i) Nhân lực, (ii) Những bài toán lớn của đất nước cần đến vai trò thiết yếu của khoa học và kỹ thuật, (iii) Các hệ siêu máy tính, (iv) Kinh phí đầu tư cho các đề tài nghiên cứu.

4.    Phải bắt đầu bằng việc đào tạo nhân lực cho con đường dài của KH&KTTT vì đây là yếu tố quyết định thành bại của phát triển KH&KTTT ở Việt Nam. Phải sớm thiết kế và khởi động các chương trình đào tạo chuyên ngành về KH&KTTT cũng như đưa KH&KTTT vào các chương trình đào tạo ở các ngành sinh, lý, hoá, khoa học vật liệu… Cần đào tạo nhân lực cho KH&KTTT ngay trong nước ở cả bậc cao học và tiến  sĩ.

5.    Phải xác định và có các chương trình nhà nước để theo đuổi các bài toán lớn và quan trọng cho sự phát triển đất nước dựa trên KH&KTTT, bên cạnh việc đẩy mạnh các đề tài nghiên cứu khoa học dựa trên KH&KTTT ở các đại học và cơ quan nghiên cứu. Phải chú trọng đến các giải pháp đa ngành, đa lĩnh vực cho nhiều bài toán lớn của đất nước trong đó KH&KTTT đóng vai trò cốt yếu.

6.    Về hạ tầng cơ sở của KH&KTTT, trong những năm tới đây phải xây dựng các trung tâm KH&KTTT ở các cơ sở khoa học và giáo dục. Tuyệt đối không mua máy lớn hơn nhu cầu sử dụng vì tỷ lệ giá thành trên hiệu năng của máy giảm rất nhanh. Cần hợp tác để liên kết các trung tâm trong KH&KTTT thành các lưới tính toán để nâng cao sức mạnh tính toán chung. Cần xây dựng một vài trung tâm xuất sắc với những người đầu ngành ở trình độ quốc tế, có chú trọng mời các chuyên gia người Việt ở nước ngoài qua các dạng ‘phòng thí nghiệm vệ tinh’ (satellite labs) để triển khai các hướng đi ban đầu trong nghiên cứu…

7.    Cần bắt đầu các đề tài KH&KTTT có kích thước phù hợp với lực lượng và bài toán cần giải với chú ý là hầu hết các hệ máy tính đều có thể tăng dần kích thước. Phải đầu tư kinh phí thích đáng để thúc đẩy và khuyến khích các đề tài về KH&KTTT, đặc biệt ở giai đoạn đầu (qua chương trình của các Trường, Bộ, Nafosted…).

8.    Phải tận dụng tốt hợp tác quốc tế cho phát triển KH&KTTT, trong đó có các nhà khoa học người Việt ở nước ngoài. Chúng ta không thể để lỡ chuyến tàu KH&KTTT cũng như không thể một lần nữa thất bại trong việc thu hút nhân tài ở nước ngoài cho việc phát triển KH&KTTT.

Đi trên con đường dài

Hội thảo quốc tế về cơ sở hạ tầng của tính toán hiệu năng cao ngày 8/11/2012 ở Hà Nội là một sự kiện quan trọng, là buổi gặp gỡ đầu tiên của các đại biểu trong Nam ngoài Bắc bàn về việc phát triển KH&KTTT của chúng ta. Trước thời gian này, để định hướng cho đơn vị mình, Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam cũng như Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh đã tổ chức điều tra thực trạng và nhu cầu tính toán hiệu năng cao tại các đơn vị cơ sở của mình. Đây thực sự là những việc làm đúng, cần thiết và tích cực trên con đường dài của KH&KTTT.

Từ các cấp quản lý nhà nước đến các cơ sở nghiên cứu khoa học và các doanh nghiệp lớn, chúng ta cần có nhìn nhận sâu sắc hơn về những gì KH&KTTT có thể làm được trong sự phát triển đất nước, để từ đó có chính sách, đầu tư kinh phí và hành động cho những dự án liên ngành hướng đến các vấn đề lớn của quốc gia.

Và luôn nhìn KH&KTTT là một con đường dài ở đó ta phải có lộ trình và sự nhấn mạnh vai trò quyết định của con người.

Lời cám ơn

Các tác giả chân thành cám ơn đồng nghiệp Hoàng Dũng (ĐH Quốc gia Hồ Chí Minh), Phạm Thọ Hoàn và Nguyễn Thị Minh Huệ (ĐH Sư phạm Hà Nội), Thân Quang Khoát và Trương Vĩnh Trường Duy (JAIST), Nguyễn Việt Cường (HPC Systems Inc.) về những trao đổi và hợp tác về Khoa học và Kỹ thuật Tính toán.
——
^* Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản
^** Trung tâm John von Neumann, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
^*** Trung tâm Năng lượng Nhiệt hạch Culham và Đại học Oxford, Vương quốc Anh
^**** Đại học Leuven, Vương quốc Bỉ
Tài liệu tham khảo và chú giải
1.    Top 500 supercomputers http://www.top500.org
2.    Tính toán hiệu năng cao (high performance computing) đại thể là việc dùng các kỹ thuật và hệ máy tính lớn để giải các bài toán đòi hỏi lượng tính toán rất lớn vốn không giải được trên các máy tính thông thường. Máy tính dùng cho tính toán hiệu năng cao gồm hai loại chính: máy tính chính (mainframe) được chế tạo cho các vấn đề tính toán đa nhiệm, không nhất thiết dùng các bộ xử lý mạnh nhưng cần làm việc với lượng dữ liệu lớn bên ngoài (ngân hàng, giao dịch thương mại, cơ sở dữ liệu quốc gia…), và siêu máy tính (supercomputer) được chế tạo dựa vào việc dùng song song nhiều bộ xử lý mạnh cho các nhu cầu tính toán khoa học phức tạp với rất nhiều phép tính cần thực hiện ở bộ nhớ trong máy tính (như dự báo thời tiết, mô phỏng khoa học,..). Các siêu máy tính cũng rất đa dạng, từ những máy “siêu mạnh” trong danh sách 500 máy hàng đầu với hàng trăm nghìn bộ xử lý [4], đến các hệ cluster hàng chục, hàng trăm bộ xử lý và các loại mạng của chúng.