Научно-исследовательский вычислительный центр МГУ имени М.В.Ломоносова и Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН представили двадцать восьмую редакцию рейтинга самых мощных компьютеров СНГ — списка Тор50.

Лидером рейтинга уже семь редакций подряд остаётся суперкомпьютер «Ломоносов-2» производства компании «Т-Платформы», установленный в Московском государственном университете имени М.В.Ломоносова. Причём эта система была модернизирована. Её производительность на тесте Linpack поднялась с 2,1 петафлопса (квадриллиона операций с плавающей запятой в секунду) до 2,48 петафлопса, а пиковое быстродействие увеличилось с 2,96 до 4,95 петафлопса.

На втором месте оказался новый суперкомпьютер производства компаний «T-Платформы» и CRAY, установленный в Главном вычислительном центре Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды. Производительность этого комплекса на тесте Linpack составляет 1,2 петафлопса.

Замыкает первую тройку суперкомпьютер «Ломоносов», установленный в Московском государственном университете имени М.В.Ломоносова. Его быстродействие составляет около 0,9 петафлопса.

Любопытно, что все системы в рейтинге используют в качестве основных процессоров решения Intel. Число гибридных суперкомпьютеров, использующих для вычислений графические процессоры, по сравнению с предыдущей редакцией рейтинга уменьшилось с 19 до 18, а количество систем, использующих ускорители Intel Xeon Phi, осталось равным 9.

Суммарная производительность систем на тесте Linpack за полгода выросла с 8,7 до 10,7 петафлопса. Суммарная пиковая производительность систем списка составила 17,4 петафлопса против 13,4 петафлопса в предыдущей редакции.

Количество систем, используемых в науке и образовании, осталось равным 18; количество систем, ориентированных на конкретные прикладные исследования, уменьшилось с 16 до 14; число систем, используемых в промышленности, уменьшилось с 5 до 4; число систем в финансовой области осталось равным 3. 

В понедельник, второго апреля в Донском государственном техническом университете начнёт работу международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2018», посвящённая развитию и применению суперкомпьютерных вычислительных технологий в различных областях науки и техники, включая аппаратное и программное обеспечение, специализированные языки и пакеты. Мероприятие будет проходить в течение четырёх дней и охватит различные теоретические и практические аспекты использования высокопроизводительных систем в России и мире.

Мероприятие «ПаВТ 2018» станет площадкой для обсуждения перспектив развития параллельных вычислительных технологий, представления результатов, полученных ведущими научными группами в использовании суперкомпьютерных технологий для решения задач науки и техники, а также обмена опытом. Участники конференции озвучат современные тренды развития HPC-индустрии на примере обработки больших данных, представят аппаратно-программные решения для высокопроизводительных вычислений и задач искусственного интеллекта, расскажут о технологиях параллельного программирования и прочих наработках в суперкомпьютерной сфере.

В первый день работы конференции будет объявлена 28-я редакция списка Tоп-50 самых мощных суперкомпьютеров СНГ. Во все дни работы «ПаВТ 2018» будет действовать суперкомпьютерная выставка, на которой ведущие производители аппаратного и программного обеспечения представят свои новейшие разработки в области высокопроизводительных вычислений.

Организаторами конференции «ПаВТ 2018» являются Федеральное агентство научных организаций России и Суперкомпьютерный консорциум университетов России. Мероприятие проводится при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, а также компаний Intel, РСК, NVIDIA, Hewlett Packard Enterprise, AMD и ряда других.

Подробнее с программной конференции можно ознакомиться на сайте ПаВТ.рф.

Материалы по теме:

• На российском суперкомпьютере смоделированы химпроцессы Луны и Меркурия;
• Объединённый институт ядерных исследований запустил новый суперкомпьютер производительностью 1 Пфлопс;
• Самый мощный российский суперкомпьютер станет существенно производительнее.

Источник:

• павт.рф

Со 2 по 6 апреля 2018 г. в Донском государственном техническом университете в г. Ростове-на-Дону будет проходить XII Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии» (ПаВТ 2018).

ПаВТ — серия международных научных конференций, представляющих собой авторитетный и престижный форум в области применения параллельных вычислительных технологий в различных областях науки и техники. Учредителями конференции являются Федеральное агентство научных организаций России и Суперкомпьютерный консорциум университетов России.

Конференции ПаВТ проводятся ежегодно в крупных научных центрах СНГ и предоставляют ученым и специалистам возможность для обсуждения перспектив развития параллельных вычислительных технологий и представления результатов, полученных ведущими научными группами в использовании суперкомпьютерных технологий для решения задач науки и техники.

В первый день работы конференции будет объявлена 28-я редакция списка TOP 50 самых мощных суперкомпьютеров России и СНГ. 

Тематика конференции охватывает следующие основные направления:

• Технологии параллельных и распределенных вычислений.
• Облачные вычисления.
• Перспективные многопроцессорные архитектуры.
• Параллельные и распределенные системы баз данных.
• Искусственные нейронные сети и глубокое обучение.
• Администрирование, мониторинг и тестирование многопроцессорных систем.
• Вычислительная математика.
• Вычислительная физика.
• Вычислительная химия.
• Гидро-газодинамика и теплообмен.
• Высоконелинейные и быстротекущие процессы в задачах механики.
• Биоинформатика и медицина.
• Нанотехнологии.
• Геоинформатика.
• Криптография.
• Обработка изображений и визуализация.
• Компьютерная алгебра.
• Суперкомпьютерные научно-образовательные центры.

Труды конференции будут опубликованы в серии Communications in Computer and Information Science издательства Springer, индексируемой в Web of Science и Scopus.

Во время работы конференции будет действовать суперкомпьютерная выставка, на которой представят новейшие разработки в области высокопроизводительных вычислений ведущих производителей аппаратного и программного обеспечения.

Важные даты:

• Представление аннотации: 1 ноября 2017 г.
• Представление статьи: 1 декабря 2017 г.
• Уведомление о включении в программу конференции: 15 января 2018 г.
• Представление окончательного варианта статьи: 15 февраля 2018 г.
• Регистрация заявок на участие без доклада: 25 марта 2018 г.

Более подробно о мероприятии можно узнать на его официальном сайте.

На проходившей недавно в Казани международной научной конференции «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2017» Intel рассказала о программных решениях компании для разработчиков, профессиональная деятельность которых связана с созданием сервисов, использующих технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI) на базе нейронных сетей.

По мнению специалистов Intel, на сегодняшний день вычислительные ресурсы и нейросетевые технологии вышли на уровень, позволяющий системам искусственного интеллекта решать весьма сложные для человека практические задачи, а разработчикам — создавать инновационные приложения и сервисы. В помощь последним компания предлагает внушительное портфолио различных программных библиотек, фреймворков и компонентов, оптимизированных для аппаратных платформ Intel и позволяющих решать задачи машинного обучения с максимальной эффективностью.

Наиболее известным программным компонентом, который широко используется разработчиками AI-систем, является библиотека математических примитивов Intel Math Kernel Library (Intel MKL), наиболее хорошо подходящая для реализации низкоуровневых математических функций, лежащих в основе задач машинного обучения. Intel MKL предоставляет полный контроль за вычислениями и может применяться для выполнения таких достаточно широко используемых в топологиях нейронных сетей операций, как матричное умножение или свёртка (Convolution). В активе компании также представлена библиотека с открытым исходным кодом Intel Math Kernel Library for Deep Neural Networks (Intel MKL-DNN), предназначенная специально для глубинного обучения, в которую разработчики могут включать сторонние функции, отсутствующие в Intel MKL.

Следующий компонент более высокого уровня абстракций — объектноориентированная библиотека Intel Data Analytics Acceleration Library (Intel DAAL), предназначенная для анализа данных с поддержкой машинного обучения на алгоритмическом уровне и включающая набор аналитических функций, совместимых с популярным статистическим ПО и платформами обработки данных — Hadoop, Spark, R и пр. Среди прочих продуктов для анализа данных и машинного обучения фигурируют скомпилированый набор Intel Distribution for Python для численного моделирования и научных вычислений с использованием языка программирования Python, а также инструментарий Intel Deep Learning SDK для быстрой разработки моделей, обучения и развёртывания систем машинного обучения, включающий средства визуализации и графического контроля процессов тренировки нейронных сетей и импортирования моделей из других фреймворков.

Отдельного упоминания заслуживает библиотека Intel Machine Learning Scaling Library (Intel MLSL), представляющая собой набор API-интерфейсов для масштабирования и распараллеливания процессов обучения нейронных сетей на множестве узлов в кластере. За счёт этого Intel MLSL позволяет радикально уменьшить время тренировки сети. Разработчикам доступен также открытый фреймворк Neon, созданный приобретённой Intel компанией Nervana, и Nervana Graph Complier — оптимизированный backend-инструментарий для разработки кроссплатформенных фреймворков следующего поколения и улучшения текущих. Все библиотеки рассчитаны на работу с популярными фреймворками глубинного обучения — Caffe, Torch, Theano, TensorFlow (от Google), Neon и другими.

Разрабатывая и совершенствуя полный стек ПО для машинного обучения и искусственного интеллекта, Intel не оставляет без внимания образовательный аспект. Как часть решений для машинного обучения компания предоставляет массу курсов, обучающих и тренировочных материалов. Существует специализированный портал Intel AI Academy, предоставляющий доступ к программным пакетам для машинного обучения, библиотекам и Intel Deep Learning SDK, форуму разработчиков для систем искусственного интеллекта и обучающим материалам, созданным ведущими техническими специалистами компании Intel.

В заключение стоит сказать, что Intel — не единственная компания, которая стремится сделать машинное обучение массово доступной технологией — как для исследователей и крупных корпораций, создающих нейросети и использующих их в своей работе, так и для частных пользователей. Сфера применения нейронных сетей весьма разнообразна — это распознавание текста и понимание человеческой речи, семантический поиск, компьютерное зрение, аналитика «больших данных», робототехника, экспертные системы, лингвистика и многое-многое другое. Свои разработки в сфере нейронных сетей и искусственного интеллекта ведут и такие именитые корпорации, как AMD, NVIDIA, ARM и IBM вместе со своим суперкомпьютером Watson. Не скрывают интереса к подобного рода технологиям Google, Facebook, «Яндекс», Baidu, ABBYY, Cognitive Technologies и другие компании, также осознающие тот факт, что без поиска новых перспективных направлений преуспеть и занять лидирующие позиции на современном IT-рынке не то чтобы проблематично, а попросту невозможно.

Материалы по теме:

• В Казани стартует международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии»;
• Репортаж с Intel AI Day: новый мозг для искусственного разума;
• Intel предлагает полный стек ПО для машинного обучения искусственного интеллекта.

Источник:

• intel.com

Научно-исследовательский вычислительный центр Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова и Межведомственный суперкомпьютерный центр Российской академии наук сообщили о выпуске обновлённой редакции списка TOP 50 самых мощных компьютеров СНГ. Объявление новой редакции списка состоялось на проходящей в Казани международной научной конференции «Параллельные вычислительные технологии», посвящённой развитию и применению суперкомпьютерных технологий в различных областях науки и техники.

Новая редакция списка TOP 50 продемонстрировала дальнейший рост производительности суперкомпьютеров СНГ. Суммарная производительность систем в тесте Linpack за полгода выросла с 8,1 до 8,4 петафлопс (квадриллионов операций с плавающей запятой в секунду). Суммарная пиковая производительность составила 12,98 петафлопс (12,52 петафлопс в предыдущей редакции рейтинга). Всего за полгода в списке появилось три новых суперкомпьютера и произошло обновление ещё шести систем.

Лидером списка уже пятый раз подряд остаётся установленный в МГУ имени М.В. Ломоносова суперкомпьютер «Ломоносов-2» производства компании «Т-Платформы», чья пиковая производительность составляет 2962,3 терафлопс, а производительность по данным теста Linpack достигает 2102 триллионов операций с плавающей запятой в секунду. На второй строчке рейтинга, как и ранее, с пиковой производительностью в 1700,21 терафлопс фигурирует суперкомпьютер «Ломоносов», также установленный в МГУ и разработанный специалистами компании «Т-Платформы». Замыкает тройку фаворитов развёрнутая в Санкт-Петербургском политехническом университете система «Политехник РСК Торнадо» производства группы компаний РСК с пиковой производительностью в 1015,1 терафлопс.

В обновлённом рейтинге TOP 50 все пять десятков систем построены на процессорах Intel. Число гибридных суперкомпьютеров, использующих для вычислений графические процессоры, уменьшилось с 18 до 17, а количество систем с ускорителями Intel Xeon Phi на борту выросло с 6 до 8. Число вычислительных комплексов на базе InfiniBand осталось равным 32, при этом количество суперкомпьютеров, использующих для взаимодействия узлов лишь коммуникационную сеть Gigabit Ethernet, уменьшилось с 14 до 13. Количество систем в списке на основе технологии Intel Omni-Path выросло с одного до трёх.

Приводятся составителями рейтинга и другие количественные показатели. В частности, сообщается, что количество систем, задействованных в науке и образовании, осталось равным 18; количество систем, ориентированных на конкретные прикладные исследования, выросло с 10 до 12; число систем, используемых в промышленности, осталось равным семи; число систем в финансовой области осталось равным трём. По количеству представленных в списке систем лидером осталась Hewlett Packard Enterprise (13 разработанных суперкомпьютеров), далее следуют IBM с группой компаний РСК (у каждой по 10 систем в рейтинге) и компания «Т-Платформы» с восемью вычислительным комплексами.

С полной версией обнародованного документа можно ознакомиться по адресу top50.supercomputers.ru. Следующая, двадцать седьмая по счёту редакция списка TOP 50 самых мощных компьютеров СНГ будет объявлена осенью 2017 года на международной конференции Russian Supercomputing Days.

Материалы по теме:

• РСК упрочила лидерство в новой редакции рейтинга TOP 50 самых мощных суперкомпьютеров СНГ;
• Суперкомпьютер из Саудовской Аравии вошёл в десятку TOP500;
• В Казани стартует международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии».

Источник:

• top50.supercomputers.ru

Завтра, 4 апреля, в Казанском (Приволжском) федеральном университете начнёт работу ежегодная, одиннадцатая по счёту международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2017», посвящённая развитию и применению суперкомпьютерных технологий в различных областях науки и техники. Мероприятие будет проходить в течение трёх дней и охватит различные теоретические и практические аспекты использования высокопроизводительных систем в России и мире.

В рамках «ПаВТ 2017» будут рассмотрены вопросы применения высокопроизводительных вычислений в науке и технике, включая аппаратное и программное обеспечение, специализированные языки и пакеты. Участники конференции представят доклады, охватывающие широкий спектр тем — от технологий параллельных, распределённых, облачных вычислений и современных подходов к параллельной алгоритмизации до перспективных многопроцессорных архитектур, администрирования суперкомпьютеров и математического моделирования различных процессов. Отдельное внимание будет уделено опыту формирования научно-образовательных центров, осуществляющих популяризацию и внедрение суперкомпьютерных технологий в образовании, науке и технике, а также методике преподавания параллельных вычислительных технологий.

В первый день работы конференции будет объявлена 26-я редакция списка Tоп-50 самых мощных суперкомпьютеров СНГ. Во все дни работы «ПаВТ 2017» будет действовать суперкомпьютерная выставка, на которой ведущие производители аппаратного и программного обеспечения представят свои новейшие разработки в области высокопроизводительных вычислений.

Организаторами конференции «ПаВТ 2017» являются Федеральное агентство научных организаций России и Суперкомпьютерный консорциум университетов России. Мероприятие проводится при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, а также компаний Intel, РСК, Hewlett Packard Enterprise, NVIDIA, AMD и ряда других.

Подробнее с программной конференции можно ознакомиться на сайте ПаВТ.рф.

Интернет-портал 3DNews.ru является аккредитованным участником конференции и расскажет своим читателям о наиболее интересных событиях.

Материалы по теме:

• Самый мощный суперкомпьютер России нарастит производительность до 5 петафлопсов;
• Российский IT-рынок: факты и тенденции развития в корпоративном сегменте;
• Опубликована «дорожная карта» развития российской IT-отрасли.

Источник:

• павт.рф

4 апреля в Казанском (Приволжском) федеральном университете начнёт работу международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2017», посвящённая развитию и применению суперкомпьютерных технологий в различных областях науки и техники. Мероприятие будет проходить в течение трёх дней и охватит различные теоретические и практические аспекты использования высокопроизводительных систем в России и мире.

Тематика конференции покрывает все аспекты применения высокопроизводительных вычислений в науке и технике, включая приложения, аппаратное и программное обеспечение, специализированные языки и пакеты. Участниками «ПаВТ 2017» будут представлены доклады, охватывающие широкий спектр тем — от технологий параллельных, распределённых, облачных вычислений и современных подходов к параллельной алгоритмизации до перспективных многопроцессорных архитектур, администрирования суперкомпьютеров и математического моделирования различных процессов. Отдельное внимание будет уделено опыту формирования научно-образовательных центров, осуществляющих популяризацию и внедрение суперкомпьютерных технологий в образовании, науке и технике, а также методике преподавания параллельных вычислительных технологий.

В первый день работы конференции будет объявлена 26-я редакция списка Tоп-50 самых мощных суперкомпьютеров СНГ. Во все дни работы «ПаВТ 2017» будет действовать суперкомпьютерная выставка, на которой ведущие производители аппаратного и программного обеспечения представят свои новейшие разработки в области высокопроизводительных вычислений.

Организаторами конференции «ПаВТ 2017» являются Федеральное агентство научных организаций России и Суперкомпьютерный консорциум университетов России. Мероприятие проводится при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, а также компаний Hewlett Packard Enterprise, Intel, РСК, NVIDIA и ряда других.

Ознакомиться с информацией о конференции можно на официальном сайте мероприятия ПаВТ.рф. Про приведённой ссылке также можно найти сведения о ходе подготовки мероприятия, оставить заявку на участие и решить прочие организационные вопросы.

Интернет-портал 3DNews.ru является аккредитованным участником конференции и расскажет своим читателям о наиболее интересных событиях.

Материалы по теме:

• Самый мощный суперкомпьютер России нарастит производительность до 5 петафлопсов;
• Российский IT-рынок: факты и тенденции развития в корпоративном сегменте;
• Опубликована «дорожная карта» развития российской IT-отрасли.

Источник:

• павт.рф

Микросхемы ПЛИС (FPGA) являются уникальными по многим параметрам; чего стоит одна возможность программной реконфигурации внутренней схемотехники такого чипа. Причём реконфигурации под требуемую задачу, а ведь известно, что узкоспециализированные чипы решают определённого рода задачи в разы, а то и на порядки быстрее процессоров общего назначения. Нет никакой проблемы превратить ПЛИС, к примеру, в процессор цифровой обработки сигналов или даже эмулировать на ней архитектуру другого процессора, что иногда делают энтузиасты, создающие клоны любимых ретро-консолей и систем типа Amiga. Это было возможно даже на старых поколениях ПЛИС, новые же чипы этого типа представляют собой настоящих монстров производительности. Интерес к ним со стороны разработчиков суперкомпьютеров вполне логичен.

НИИ МВС и НИЦ супер-ЭВМ и нейрокомпьютеров

Ни для кого не секрет, что Российская Федерация нуждается в вычислительных мощностях, как и любое другое крупное государство, имеющее стратегическое влияние на высшем уровне. А в определённых отраслях нужна не просто вычислительная мощность, а мощность, максимально защищённая от атак изнутри — разработанная и проверенная собственными силами и лишённая каких-либо вредоносных «закладок». Хотя тема «закладок» и отдаёт порой изрядной параноидальностью, есть сферы, где лучше лишний раз убедиться в безопасности всего электронного оборудования. Все помят историю с вирусом Stuxnet, полностью парализовавшим иранское производство ядерного топлива и впоследствии обнаруженным даже в системах одной из российских АЭС и на компьютерах международной космической станции. Понемногу эта область вычислительной техники в России развивается: в частности, существует неплохой двухъядерный процессор Байкал-Т1 (28 нм) и более серьёзный восьмиядерный Эльбрус-8С (1,3 ГГц, 4 Мбайт L2, 16 Мбайт L, 250 Гфлопс).

Основа суперкомпьютеров и вычислительных модулей нового поколения

Это процессоры общего назначения; они, несомненно, будут востребованы и найдут своё место в оборонной, аэрокосмической и научной отраслях. Но ведутся исследования и в других направлениях, связанных с вычислительной техникой. В частности, на конференции ПаВТ 2016 НИИ МВС Южного федерального университета (г. Таганрог) и Научно-исследовательский центр супер-ЭВМ и нейрокомпьютеров представили уникальную реконфигурируемую вычислительную систему на основе ПЛИС Virtex UltraScale с жидкостным охлаждением. Последний факт не удивляет: в последнее время владельцы крупных ЦОД и суперкомпьютеров по всему миру активно интересуются темой жидкостного охлаждения и внедряют соответствующие системы, как более выгодные и надёжные в эксплуатации.

Модули с воздушным охлаждением: «Плеяда» (слева) и «Тайгета»

Интересно, что в качестве хладагента используются не дорогостоящие высокомолекулярные составы, выпускаемые компанией 3M и ставящие отечественные системы с СЖО в зависимость от этой компании, а специальное маловязкое масло МД-4,5, обладающее подходящими параметрами, в частности, высокой теплоёмкостью на уровне 1,666 кДж/(кг·К) и низким коэффициентом объёмного расширения. Вполне на уровне и электрические характеристики: электрическая прочность 280 МВ/м и удельное сопротивление 2,2×10¹² Ом. Стоит эта жидкость примерно $15 за килограмм и производится на предприятиях НПЦ Спецнефтьпродукт. Ещё один плюс к автономности и независимости от зарубежных источников. Вероятно, к ней стоит присмотреться и энтузиастам-оверклокерам, особенно тем, кто любит эксперименты.

Конструкция погружной СЖО довольно проста

Сами ПЛИС, разумеется, производятся Xilinx, поскольку освоение такой технологии своими силами — дело не одного года: современные ПЛИС являются чрезвычайно комплексными устройствами и расходы на их разработку (R&D) могут быть весьма солидными, а кроме того, при желании полной автономности производства потребуется постройка соответствующих фабрик, что тоже обойдётся весьма недёшево. Как показали предыдущие эксперименты с модулями «Плеяда» РВС-7 и «Тайгета» с пиковой производительностью на стойку 62 и 43‒53 терафлопса, высокая плотность компоновки модулей и плат с установленными на них микросхемами Virtex-6 или Virtex-7 подтвердили кризис систем воздушного охлаждения при высокой плотности упаковки чипов в малоразмерных корпусах. Температура ПЛИС в модуле «Тайгета» составила 72,9 градуса при допустимом диапазоне 65‒70 градусов, а модуль на базе более сложных чипов UltraScale и вовсе продемонстрировал 85 градусов, что уже угрожало работоспособности ПЛИС.

Вся хитрость —  в правильной подаче хладагента

В итоге была разработана новая компоновка вычислительных ПЛИС-модулей, изначально рассчитанная на применение жидкостного охлаждения с помощью промышленных холодильных установок (чиллеров), тепловой поток к которым должны передавать специальные теплообменники, установленные в каждом модуле. За стандарт был взят форм-фактор шасси высотой 3U для установки в стандартные 19-дюймовые шкафы с расчётом не менее 12 модулей на шкаф. При этом каждый модуль несёт в себе от 12 до 16 плат с 8 ПЛИС, каждая из которых генерирует тепловой поток 100 ватт. Конструкция модуля делится на 2 зоны — вычислительную и теплообменную. В последней установлен автономный циркуляционный насос и высокоэффективный пластинчатый теплообменник, подключаемый к общей чиллер-системе, а также краны на случай аварии или необходимости замены модуля.

Испытательный стенд теплового макета

Вычислительная секция состоит из 12 плат ПВМ, трёх модулей питания, модулей загрузки и управления, платы индикации, а также кросс-платы питания, загрузки. Как уже было сказано, каждая плата вычислительного модуля несёт на себе 8 ПЛИС Kintex UltraScale XCKU095. Это предпоследняя модель в серии 20-нанометровых ПЛИС Kintex, содержащая в себе 1176 логических ячеек, 768 частей DSP, 59,1 Мбайт блочной памяти, 64 трансивера со скоростью передачи данных 16,3 Гбит/с и располагающая 702 линиями ввода/вывода. Кроме ПЛИС на плате содержится оперативная память, флеш-память для загрузки, тактовый генератор с необходимой обвязкой и преобразователи подсистемы питания. Не вполне понятно, почему разработчики выбрали стандарт 12 вольт. Они не были привязаны к существующей инфраструктуре и вполне могли позволить себе эксперименты с более высокими напряжениями, например, 48 вольт — именно этим сейчас занимаются Intel и Google.

Компоновка вычислительного модуля

Любопытно, что в модуле загрузки и управления не обошлось без Intel: в нём может быть установлен любой процессор семейства Broadwell-U, соединённый с ПЛИС Xilinx седьмой серии, которая, в свою очередь, уже общается с остальными платами посредством интерфейсов LVDS/MGT и RS-422. Эта же микросхема отвечает за индикацию и управление насосной группой СЖО. Типовой модуль питания предназначен для подключения к сетям с напряжением 380 вольт и имеет четыре выходных канала по 12 вольт с нагрузочной способностью 80 ампер на канал. Вся вычислительная зона является герметичной, поскольку используется погружная концепция СЖО, не требующая установки теплообменника на каждый греющийся элемент. Такая система содержит меньше соединительных элементов, требующих герметичности, проще в обслуживании и в целом надёжнее, хотя её эксплуатация и сопряжена с некоторыми неудобствами: не слишком-то приятно вынимать из ремонтируемого модуля платы, покрытые слоем охлаждающего масла.

Компоновка модуля управления

Второй, общий контур системы охлаждения является водяным. Применение эффективных теплообменников позволило добиться ситуации, когда даже под нагрузкой средняя температура корпуса ПЛИС составила от 50,3 до 52,6 градусов в зависимости от модели. Температура хладагента при этом не поднималась выше 19,3 градусов. Таким образом, прототип нового вычислительного модуля был успешно испытан и проведённые эксперименты доказали, что погружная система охлаждения работоспособна и в состоянии отвести до 12 киловатт тепла. Блоки питания тоже не подкачали и смогли обеспечить эффективность до 89 %. Похоже, им смело можно присваивать сертификат не ниже 80 PLUS Silver. Также доказали свою эффективность при обмене данными между ПЛИС интегрированные в них высокоскоростные трансиверы последнего поколения: в пределах модуля проблемы «бутылочного горлышка» не наблюдалось.

Образец модуля «Скат». Хорошо видны особенности системы охлаждения

Новый вычислительный модуль получил название «Скат». Хотя внешне он выглядит абсолютно непримечательно — как обычный серверный корпус формата 3U, внутри расположена высокоэффективная жидкостная система охлаждения погружного типа, обеспечивающая гидравлический «обдув» важных компонентов. При полной компоновке с использованием шкафа 47U 12 модулей «Скат» могут обеспечить пиковую производительность на уровне 1 петафлопса при общей потребляемой мощности 154 киловатта. Для сравнения, суперкомпьютер IBM Roadrunner, введённый в строй в 2008 году при сопоставимой вычислительной производительности занимает площадь около 1100 квадратных метров, весит 226 тонн и потребляет 3,9 мегаватта электроэнергии. Отечественный «Ломоносов» при пиковой мощности 1,7 петафлопс занимает 252 квадратных метра и потребляет 2,8 мегаватта электроэнергии. Преимущества архитектуры «Скат», таким образом, очевидны.

Стандартный вычислительный узел с 12 модулями «Скат»

Использование единой холодильной системы легко позволяет собирать из таких шкафов вычислительную систему любой необходимой мощности. Тут возникает вопрос «бутылочного горлышка» при обмене данными между шкафами, но эта проблема, вероятно уже решена разработчиками и соответствующие интерфейсы (100GbE или 290GbE EDR Infiniband) входят в состав системы. Конечно, новые суперкомпьютерные модули используют ПЛИС зарубежного производства, но доля вложенного в их проектирование и отладку труда столь велика, что их вполне можно считать отечественными. «Скат» вполне можно считать одной из самых удачных разработок в мире реконфигурируемых суперкомпьютеров; во всяком случае в этой конструкции, достигнута непревзойдённая плотность упаковки вычислительных узлов и высочайшая эффективность охлаждения. Вполне возможно, что именно за ПЛИС-системами — будущее супервычислений: никакая другая архитектура не может предложить сравнимого уровня гибкости конфигурации. Системы, разработанные в НИИ МВС, уже используются в ряде ведомств РФ.

Суперкомпьютерный консорциум университетов России продолжает вести активную работу над проектом по созданию национальной суперкомпьютерной инфраструктуры, предполагающей объединение высокопроизводительных вычислительных площадок ведущих вузов и академических центров страны в единую сеть. Об этом представители организации сообщили на проходившем в рамках международной научной конференции «Параллельные вычислительные технологии» заседании консорциума.

Идея создания национальной суперкомпьютерной инфраструктуры уже одобрена в Министерстве образования и науки РФ, в данный момент идёт детальная проработка концепции этого проекта. Ожидается, что объединение ресурсов не только предоставит образовательному сообществу широкий доступ к суперкомпьютерным технологиям, но и позволит более эффективно решать задачи в различных высокотехнологичных областях науки и техники, будь то авиационная и космическая отрасль, транспорт, приборостроение, проектирование геоинформационных систем, медицина и прочие сферы человеческой деятельности, напрямую связанные с высокопроизводительной вычислительной техникой.

Соглашение о создании суперкомпьютерного консорциума университетов России было подписано ректорами Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, Нижегородского государственного университета имени Н.И. Лобачевского, Томского государственного университета и Южно-Уральского государственного университета на заседании Союза ректоров России 23 декабря 2008 года. Основная задача консорциума — это использование потенциала высшей школы для развития и внедрения суперкомпьютерных технологий в российском образовании, науке и промышленности. Президентом консорциума является ректор МГУ, вице-президент РАН, академик В.А.Садовничий.

В настоящее время в состав организации входят 62 постоянных и ассоциированных члена, среди которых ведущие университеты РФ, институты РАН, коммерческие компании, активно работающие в области суперкомпьютерных технологий. По инициативе консорциума проведено множество научных конференций и молодёжных школ, рабочих совещаний, выпускаются книги, готовятся аналитические обзоры по суперкомпьютерной тематике. Суперкомпьютерный консорциум университетов России был инициатором и является основным организатором реализации проекта «Суперкомпьютерное образование» комиссии при Президенте РФ по модернизации и технологическому развитию экономики России.

Материалы по теме:

• Intel рассказала о программных продуктах и инструментах для высокопроизводительных вычислений;
• В Архангельске стартует международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии»;
• Опубликована новая редакция рейтинга TOP 50 самых мощных суперкомпьютеров СНГ.

Источники:

• павт.рф, hpc-russia.ru

На проходящей в Архангельске международной научной конференции «Параллельные вычислительные технологии», посвящённой развитию и применению суперкомпьютерных технологий в различных областях науки и техники, корпорация Intel поделилась информацией о программных инструментах для разработки высокопроизводительных приложений, в том числе MPI- и гибридных.

По словам Intel, программные сервисы и продукты для разработчиков являются важной составляющей стратегии корпорации в области высокопроизводительных вычислений. С появлением новых технологий, архитектур, платформ и вычислительных HPC-комплексов, всё важнее становится роль софтверных инструментов, позволяющих решать задачи по оптимизации создаваемых приложений и обеспечению их эффективной работы в многокомпонентных и гетерогенных масштабируемых системах. Решение таких задач немыслимо без применения высокопроизводительных компиляторов и библиотек, специальных средств мониторинга, упрощающих разработку, отладку и настройку кода инструментов, а также позволяющих использовать функцию параллельной обработки для повышения производительности. Все эти и многие другие средства включены в состав пакета Intel Parallel Studio XE Cluster Edition, доступного разработчикам по всему миру и позволяющего создавать эффективные с точки зрения производительности приложения в синергии с аппаратными решениями корпорации Intel.

Intel Parallel Studio XE Cluster Edition охватывает практически все аспекты работы с высокопроизводительными системами. В составе продукта представлены компиляторы, различные библиотеки, инструмент MPI Performance Snapshot для быстрой общей оценки производительности MPI-приложений, отладчик памяти и потоков данных Inspector, программа анализа производительности VTune Amplifier, средство анализа и профилирования MPI-приложений Trace Analyzer and Collector. Отдельного внимания заслуживает инструмент анализа SIMD-программ Vectorization Advisor, позволяющий решить множество проблем векторизации кода, сформировать отчёт, содержащий в себе детализированное представление «узких» мест приложения, а также получить рекомендации по их устранению. Возможности комплекса позволяют выполнять профилировку OpenMP- и MPI-приложений, в том числе гибридных, проводить поиск утечек памяти и ошибок при работе с общими данными, выполнять конфигурирование приложений MPI для поиска «узких» участков кода и получения оптимальной производительности параллельных кластерных приложений, выявлять ограничения по пропускной способности памяти и систем ввода-вывода, а также решать прочие задачи, возникающие в процессе разработки высокооптимизированного параллельного и последовательного кода.

Комплекс Intel Parallel Studio XE Cluster Edition поддерживает работу как существующими серверными платформами и архитектурами Intel, так и с перспективными — Knights Landing, Omni-Path и Broadwell-EP, что позволяет создавать оптимизированные программные продукты с прицелом на готовящиеся к выпуску вычислительные HPC-системы. Решение поддерживает работу с компиляторами Microsoft, GCC, Intel, C, C++, C#, Fortran, Java, ASM и допускает интеграцию с различными средами разработки ПО. В качестве рабочей среды могут быть использованы операционные системы Windows, Linux и Mac OS X. Скачать пробную версию пакета и получить дополнительную информацию можно на сайте software.intel.com.

Материалы по теме:

• Riverbed Technology обновила решение SteelHead для оптимизации работы облачных приложений;
• В Архангельске стартует международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии»;
• Опубликована новая редакция рейтинга TOP 50 самых мощных суперкомпьютеров СНГ.

Источник:

• intel.com