Рабочее совещание по вопросам развития суперкомпьютинга и грид-технологий 19 августа 2009 г. Новосибирск, ИВТ СО РАН

Из речи Медведева 28 июля Во-первых, определить приоритетные направления использования суперкомпьютерных и грид-технологий в области обеспечения национальной безопасности и социально-экономического развития страны, то есть где мы будем прежде всего применять суперкомпьютеры. Во-вторых, наметить меры, которые позволяют подтянуть уровень отечественной электронной компонентной базы до потребностей производства суперкомпьютеров. В-третьих, это очевидное условие, тем не менее необходимо сформировать полноценную нормативно-правовую базу применения суперкомпьютеров. В-четвёртых, мы должны создать условия для построения так называемых грид-сетей, прежде всего, конечно, в научно- образовательной сфере. В-пятых, нам нужно организовать специальную систему подготовки кадров, специалистов в ведущих вузах страны.

Вычислительные ресурсы ИВТ СО РАН вычислительные кластеры сетевая система хранения данных (HP MSA 1500) управляющий узел вычислительной подсистемы, вычислитель с общей памятью, хост для NVidia Tesla GPGPU вычислитель (NVidia Tesla s1070)

Система NVIDIA TESLA (S1070) Процессор4 x Tesla T10 Число процессорных ядер 960 Частота1.5 ГГц Объем оперативной памяти (глобальная память) 16 Гбайт (по 4 на процессор) Агрегированная скорость доступа к памяти 408 Гбайт/c (по 102 Гбайт/c на процессор) Пиковая производительность 3.73 TFlops (SP), 310 GFlops (DP)

Внешний вид ИВЦ НГУ

Кластер на 5,447 ТФлопс Количество серверов 64 Серверы HP BL460c Процессоры Intel X5355 Количество ядер 512 Объем памяти 1024 ГБ Пиковая производительность 5,447 ГФлопс Полученная производительность 4,08 ГФлопс Параллельная файловая система SFS на технологии Lustre Объем дисковой системы 24 ТБ Интерконнект Infiniband DDR 4x 16-ядерный сервер DL580 с общей памятью 128 ГБ Система хранения на FC дисках EVA 4100, 4 ТБ 2 сервера доступа DL360

Усредненная статистика загрузки кластера НГУ за апрель/май 2009 г.:

Narimanov E.E., Kildishev A.V. Optical Black Hole: broadband omnidirectional light absorber (Appl. Phys. Lett., 2009) оптическая ловушка: Rc=8.4μm, R=20 μm, длина волны λ=1.5 μm Моделирование оптической ловушки TE, Непараксиальный гауссов пучок:

Оценка цунами-рисков. Определение максимальных возвышений свободной поверхности в акваториях Охотского и Японского морей Если бы все расчеты выполнялись на одном процессоре, потребовалось бы около 2 лет непрерывных вычислений

Рельеф потенциальной энергии для Sr на поверхности Si(111)-7×7

Компьютерная анимация Расчет освещенности для 3-х минутного ролика потребовал бы около 1000 часов на современном многоядерном процессоре

Цели и задачи Grid ЦЕЛЬ: Преодоление географических и организационных барьеров внутри научного сообщества ЗАДАЧИ: Крупномасштабные вычислительные задачи моделирования и прогнозирования Обработка больших объемов данных Вариантный поиск и оптимизация Повышение эффективности использования ресурсов и распределение нагрузки между вычислительными центрами Повышение уровня доступности ресурсов Консолидация и организация использования неаппаратных вычислительных и информационных ресурсов: баз знаний, библиотек алгоритмов, результатов исследований и др.

Сибирь, Дальний восток и Средняя Азия не охвачены крупными Grid-проектами Технологические проблемы: Недостаточные пропускные способности каналов связи Малая плотность вычислительных ресурсов Географическое распределение крупных Grid-проектов Организационные проблемы: Отсутствие ярко выраженного лидера Grid-движения в регионе Недостаточное финансирование Идеологические проблемы: Недопонимание реальных возможностей Grid Неадекватность в восприятии существующих технологических ограничений

12-15 Тфлопс Тфлопс Тфлопс Сибирь – Тфлопс / R800 км Москва – >200 Тфлопс / R200 км от ЦУС СПД СО РАН доЗадержка сети СКИФ-Cyberia (ТГУ)95 +/- 9 ms ИДСТУ128 +/- 1 ms СФУ116 +/- 1ms НГУ0.2 +/ ms внутри кластера НГУ< ms Сетевые и вычислительные ресурсы Сибири Существующие сети не позволяют говорить об эффективном решении параллельных вычислительных задач с интенсивным обменом данными !

ЗАДАЧИ по развитию Grid-технологий и их внедрению: разработка и реализация технологий экономического планирования запуска задач создание электронных каталогов сервисов и автоматизация образования композиций сервисов внедрение мониторинга и учета использования ресурсов разработка востребованных приложений – Grid-сервисов создание удобных пользовательских интерфейсов, реализующих «единую точку доступа» к ресурсам Grid …

Образовательные программы Основная цель – подготовка современных специалистов в области высокопроизводительных вычислений на базе: Учебно-научного центра технологий НР в НГУ Открытие новой магистерской программы «Параллельные компьютерные технологии»

Курсы УНЦ Технологий HP в НГУ 1.Основы использования вычислительных систем на базе кластерных технологий HP; 2.Практическое введение в параллельное программирование на языке С/С++: OpenMP, MPI, UPC; 4.Введение в параллельные численные методы решения уравнений в частных производных; 3.Высокопроизводительные вычисления в биоинформатике; 5.Организация безопасных компьютерных сетей.

Программа магистерской подготовки « Параллельные компьютерные технологии » (сентябрь 2009 г.) 1.Архитектуры параллельных вычислительных систем; 2.Операционные системы суперЭВМ; 3.Теория параллельных систем и процессов; 4.Технологии параллельного программирования; 5.Параллельные вычислительные алгоритмы.