Perspectivas de la Computación Científica. Clusters, Grids y Clouds. Desarrollos y retos Raúl Ramos Pollán Universidad Nacional de Colombia

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1 Perspectivas de la Computación Científica. Clusters, Grids y Clouds. Desarrollos y retos Raúl Ramos Pollán Universidad Nacional de Colombia 1

2 Computación Científica La Ciencia e Ingeniería Basada en la Simulación ha alcanzado hoy día un nivel de capacidad predictiva que complementa sólidamente los pilares tradicionales de teoría, experimentación y observación Muchas tecnologías críticas están en un horizonte que no pueden ser entendidas, desarrolladas o usadas sin simulación por computador. 2

3 Computación Científica Algoritmos/Aplicaciones Datos Infraestructura de cómputo Recurso humano/ Comunidades científicas 3

4 Aplicaciones Fine grained parallelism Descomposición en elementos finitos Predicción climática Docking de proteínas 4

5 Aplicaciones Coarse grained parallelism Particiones de datos Data scans / aggregations / summaries Summatory query form over data Logs processing, index generation Map/reduce, Hadoop Simulación Montecarlo 5

6 Aplicaciones Coarse computation for fine grained parallelism Barridos de parámetros (ejemplo Stellerator TJ-II en la Grid) Generate configurations Simulate device conf 1 Simulate device conf 2 Simulate device. Simulate device conf n Evaluate configurations 6

7 Paralelización de algoritmos Naturaleza de los algoritmos 7

8 Paralelización de algoritmos Recurso computacional disponible (GPUs, Cluster, Grids, Clouds, ) Topología interconexión unidades de cómputo Estrategias para explotar recursos computacionales Por paralelización intrínseca del algoritmo Por barrido de parámetros Por partición de datos 8

9 Computación científica Ejemplos de algoritmos Procesamiento de imágenes operaciones en regiones (i.e. contraste) and perform n iterations 9

10 Ejemplos de algoritmos Particionamiento no trivial por algoritmo (otra estrategia por datos para muchas imágenes, pero cada una tiene que caber en memoria) 10

11 Ejemplos de algoritmos Particionamiento no trivial 11

12 Paralelización de KMeans Paralelizar asignación y el cálculo de la media para cada centroide 12

13 Map-reduce, Hadoop 13

14 Map-reduce, Hadoop 14

15 Escalabilidad Ley de Amdahl N: Núm. nodos paralelos P: Proporción paralelizable del código S(N): speedup máximo 15

16 Infraestructuras de computación Clusters Supercomputadores Clouds Grids GPUs Computación oportunista 16

17 Top500, distribución histórica (www.top500.org) 17

18 Top500, distribución histórica (www.top500.org) 18

19 Clusters Planificación de tareas Batch jobs Sistema compartido de archivos Fast inter-networking for inter-process communication Shared storage 19

20 Supercomputadores Planificación de tareas Batch jobs Memoria compartida Procesos multi-nodo 20

21 Grids Redes de datacenters Particiones de procesos independientes Heterogéneos Federación vs distribución Middleware propio 21

22 Clouds Desacoplamiento infraestructura física Modelo de cómputo no fijo: IaaS, PaaS, SaaS 22

23 Computación oportunista Sobre recursos no propios Computación voluntaria, labs de escuelas, etc. 23

24 GPUs Computación matricial Procesadores simples y masivos 24

25 Datos científicos Colecciones de datos Adquisición de datos Colisiones LHC, secuenciaciones, digitalizaciones, bancos de imágenes, mapas 25

26 Datos científicos Orígenes Distribución Estándares y formatos Propiedad y responsabilidades 26

27 Datos científicos Orígenes Distribución Estándares y formatos Propiedad y responsabilidades 27

28 Big Data manejo de datasetsde tamaño >> capacidad de las herramientas tradicionales de bases de datos según la tecnología avanza con el tiempo, el tamaño de los conjuntos de datos a los que denomina el término también crecerán, si cabe, a un aún ritmo mayo Requiere nuevo modelo (no sirven BBDD tradicionales, paquetes estadísticos/visualización desktop) Objetivo Escalabilidad «trivial» 28

29 Bases de datos NoSQL Expresividad SQL vs. Escalabilidad Tablas: filas de keys + lista no fija de columnas/valores Operaciones simples: Scanpor key Acceso directo por key Transacciones mínimas (check&put) No joins, no SQL language Big table, Hbase, DynamoDB, Azure, Cassandra, etc. 29

30 Arquitectura HBase 30

31 La Gente Científicos Ingenieros Programadores Gestores de proyecto Administrativos 31

32 Formación multidisciplinar Conclusión 1: El mundo de la computación es plano, cualquiera puede acceder. Lo que nos distinguirá del resto del mundo es nuestra habilidad para hacerlo mejor y explotar las nuevas arquitecturas que desarrollamos antes de que dichas arquitecturas sean universalmente usadas. Conclusión 2: La educación y formación inadecuadas de la siguiente generación de científicos computacionales amenaza el crecimiento global de la Ciencia e Ingeniería Basadas en Simulación. Esto es particularmente urgente [...]; a no ser que preparemos a los investigadores para desarrollar y usar la próxima generación de algoritmos y arquitecturas de computadores, no seremos capaces de explotar sus capacidades para cambiar las reglas del juego. 32

33 Escenarios y Retos Arquitecturas de software y datos espontáneas Código sucio o poco estructurado Código mezclado (paralelo, seq, ) Falta de documentación Procesos de desarrollo informal Comunidades científicas tradicionales Procesos de desarrollo informal 33

34 Decisiones Modificar algoritmos? Contribuir al software? Comprar hardware? Cloud? Me dedico a otra cosa? Comunidad científica? Grid? Adaptarse al hardware disponible? Duplico datasets? GPU? 34

35 SOLOS NO SOMOS NADA Mantener hardware es caro Portar aplicaciones es caro Criterios científicos, técnicos y organizacionales Cambios generacionales 35

36 A corto plazo Medir el alcance del sw/hw disponible Medir recurso humano disponible Afinar objetivos y esfuerzo Adaptar objetivos científicos a posibilidades 36

37 A medio/largo plazo Construir equipos multidisciplinares Cultura HPC en la ciencia y Cultura científica en ingeniería Iniciar procesos de planificación de software Actualizar programas de capacitación (BSc Msc PhD) Generar frameworks y modelos de computación Generar frameworks y modelos de computación Regeneración generacional Estrategias transnacionales 37

38 Conclusiones EL USO DEL CÓMPUTO CIENTÍFICO ES INEVITABLE La computación científica es un reto tecnológico, científico y organizacional Científicos e ingenieros computacionales se necesitan mutuamente equipos multidisciplinares Tecnología vs. Modelos de computación vs. Disponibilidad de recursos (humanos + técnicos) Conciliar estrategias a corto, medio y largo plazo CAMBIO DE PARADIGMA EVITAR OBSOLESCENCIA 38

39 39

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