Supercómputo. Oscar Rafael García Regis Enrique Cruz Martínez
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- Paula Ferreyra Hidalgo
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1 Supercómputo Oscar Rafael García Regis Enrique Cruz Martínez 2003-I
2 Oscar Rafael García Regis Laboratorio de Dinámica No Lineal Facultad de Ciencias, UNAM Enrique Cruz Martínez Dirección General de Servicios de Cómputo Académico. (DGSCA) UNAM. Cómputo Aplicado
3 Resumen Resolver un importante problema científico demanda proporciones de cálculo que exceden las capacidades de cómputo convencionales tanto de estaciones de trabajo como de PC s, conduciéndonos a usar las supercomputadoras para tratar con este tipo de problemas. En este escrito se describen los fundamentos de supercómputo, la utilidad que representa hoy en día, y las perspectivas futuras de su desarrollo.
4 Índice I. Introducción 2 II. Fundamentos de Supercómputo 2 II.1. Qué es Supercómputo? 2 II.2. Qué es una Supercomputadora? 2 II.3. Para qué sirve el Supercómputo? 3 III. Alternativas de Supercómputo 3 III.1. Cómputo Paralelo Masivo 3 III.2. Cómputo de Teraescala 4 III.3. (Super) Cluster Linux 4 III.4. GRID 4 Referencias 6 1
5 I. Introducción La ciencia esta basada en observación, teoría y experimentación. La observación de un fenómeno conduce a una hipótesis. Los científicos desarrollan teorías para explicar el fenómeno y diseñar un experimento para verificar dicha teoría. Normalmente todos los resultados del experimento requieren un refinamiento de la teoría. Para ello, otra vez la etapa de observación vuelve a considerarse y una vez el proceso de observación, teoría y experimentación se repite. La ciencia esta caracterizada por experimentos físicos y modelos. Por ejemplo, se puede explorar las relaciones entre masa, fuerza y aceleración usando cinta, disco y una mesa de aire. Los experimentos físicos permiten verificar la teoría Primera Ley de Movimiento de Newton-. Desafortunadamente no siempre podemos hacer uso de experimentos físicos para probar teorías pues pueden ser demasiado costosas o bien consumir demasiado tiempo. El supercómputo o computo de alto desempeño (alto rendimiento) permite a los científicos verificar sus hipótesis, a través de la simulación numérica de un fenómeno. Comparando el comportamiento de la simulación numérica, el cual implementa la teoría, con las observaciones del fenómeno del mundo real. Las diferencias resultantes, originan que se revise la teoría y/o se llevan a cabo más observaciones, para repetir este proceso una y otra vez en busca de mejorar los resultados obtenidos. Es así, como la ciencia contemporánea esta caracterizada por observación, teoría, experimentación y simulación numérica. La simulación numérica es una herramienta que cada vez se torna más necesaria en investigaciones. Muchos importantes problemas científicos resultan ser demasiado complejos que resolverlos vía simulación numérica requiere de un poder de cómputo extraordinario. II. Fundamentos de Supercómputo? II.1 Qué es Supercómputo? El supercómputo es un término genérico que engloba grandes equipos para cálculo numérico a grandes velocidades (conocidas como "trituradoras de números"), compiladores altamente desarrollados, bibliotecas numéricas, herramientas auxiliares para optimizar y paralelizar códigos, y sistemas para balance y calendarización de los trabajos enviados para su procesamiento. Las áreas que requieren o se benefician con el supercómputo son prácticamente todas aquellas que requieren de la modelación matemática y una cantidad enorme de cálculos numéricos. II.2 Qué es una Supercomputadora? En términos generales podemos describirla como la computadora más potente y más veloz para realizar operaciones aritméticas, con gran capacidad de memoria, de almacenamiento y rápido acceso entre procesadores, memoria y discos. Usar datos cuantitativos para clasificar una supercomputadora sólo nos permitiría definirla temporalmente, ya que como es conocido, todas las tecnologías de cómputo cambian con demasiada rapidez. 2
6 Una definición alternativa utilizada es la siguiente: Una supercomputadora es una computadora de propósito general capaz de resolver un problema con una velocidad extremadamente alta, comparada con otras computadoras construidas durante el mismo tiempo. Por supuesto, extremadamente alto es un término relativo. Considerando esta definición, siempre han existido supercomputadoras. Todas las supercomputadoras contemporáneas son computadoras paralelas. Algunas tienen un número pequeño de procesadores extremadamente potentes; otras son construidas de un gran número de procesadores, llamados Clusters. II.3 Para que sirve el Supercómputo? La finalidad de esta tecnología es servir como una herramienta de propósito general para apoyar la investigación científica básica y aplicada, es lo que ahora se conoce como hacer experimentación numérica, que nos permite resolver problemas más complejos, con más resolución o con escalas de tiempo mayores que equipos convencionales de cómputo simplemente no podrían solucionar. El cómputo numérico, el supercómputo o las derivaciones tecnológicas así como los productos derivados de su uso están presentes a nuestro alrededor y forman parte integral de nuestra cultura. Ejemplo de esto es el diseño automotriz, desde la aerodinámica, diseño de dispositivos hasta análisis de choques; la localización de yacimientos petroleros mediante técnicas de reconstrucción de capas del subsuelo; diseño de aeronaves de las nuevas generaciones y análisis de resistencia de materiales; estudio de fenómenos naturales como ciclones, lluvias, temblores, erupciones entre otros para la prevención de desastres; estudio de la contaminación atmosférica en grandes urbes y de crecimiento del hoyo en la capa de ozono; estudio de moléculas biológicas y diseño de nuevos fármacos; predicción del clima local y global, por citar sólo algunos ejemplos. Existen muchas otras áreas de la investigación en donde el supercómputo es una herramienta esencial de investigación y son menos familiares como por ejemplo; evolución de galaxias, modelos magnétohidrodinámicos, relatividad numérica, evolución de rayos cósmicos, física atómica, mecánica estadística, sistemas complejos y dinámicos en general. III. Alternativas de Supercómputo III.1 Cómputo Paralelo Masivo El paralelismo como área de estudio no es nuevo, ya que hace más de dos décadas empezaron a construirse y a programarse las primeras máquinas paralelas, en esa época los esfuerzos eran enormes y los códigos no eran portables, mucho menos los resultados numéricos obtenidos de las corridas de dichos códigos. Con las continuas mejoras de la tecnología y la creación de estándares en la programación paralela (MPI, PVM, OpenMP, Shmem), ahora es posible programar y cambiar de equipo si es necesario y sin ningún costo para el usuario. Además existen bibliotecas para migrar los resultados obtenidos entre las distintas arquitecturas de computadoras existentes. Actualmente las aplicaciones industriales que se están beneficiando del cómputo paralelo van en aumento, aunque la programación paralela no es fácil de lograr. El cómputo paralelo requiere de decenas, cientos y en ocasiones de miles de procesadores para ejecutar una aplicación. Los retos que implican usar más de 100 procesadores requieren de una 3
7 infraestructura de al menos igual número de procesadores además de especialistas programadores del más alto nivel para poder asistir o emprender este tipo de empresas. Las áreas que requieren o se benefician con la programación paralela son prácticamente todas aquellas que requieren de la modelación matemática y una cantidad enorme de cálculos numéricos. III.2 Cómputo de Teraescala El cómputo paralelo requiere del uso de procesadores dedicados preferentemente del mismo tipo para llevar a cabo sus tareas, para esto se necesitan algoritmos que puedan aprovechar cientos o miles de procesadores, maquinas paralelas con sistemas operativos estables y con mecanismos eficiente de envío y recepción de mensajes aun en el caso en que sean equipos diferentes entre sí, además de poderosas bibliotecas de comunicación y compiladores altamente desarrollados para aprovechar las capacidades locales y globales de los sistemas. En los próximos años los equipos deben poderse acoplar ya sea como equipos masivamente paralelos o enlazados por interconexiones muy veloces en configuraciones tipo cluster de clusters o constelaciones. III.3 (Super) Cluster Linux Las soluciones a las demandas del cómputo científico fueron probadas hace casi una década con componentes de hardware del mercado masivo, usando también componentes de software libre tal como el sistema operativo Linux y otras herramientas, el proyecto que dio origen a todos los derivados actuales de clusters linux y relacionados se conoce como Beowulf. La UNAM ha iniciado el estudio de estas tecnologías alternas para dar soluciones que fueran más baratas y se obtuvieran resultados en tiempos razonables. Los retos empezaron desde construir un cluster mediante PC s individuales, revisar configurar y aprender a usar diversas componentes de software hasta actualizar, monitorear y administrar equipos en configuraciones diversas que crecen más rápido que sus contrapartes paralelas comerciales. Las actividades relacionadas con mantener un servicio basado en soluciones tipo cluster, requiere de tener el mismo nivel que un equipo comercial, con la gran posibilidad de crecer hasta las dimensiones de un supercluster (512 procesadores o más). Una parte importante de los servicios de Supercómputo en los próximos años será sustentada por superclusters para cómputo paralelo escalable o masivo. III.4 GRID El GRID es la integración de diversas tecnologías como las asociadas a la conexión (redes de alta velocidad o dedicadas), equipos disponibles para el cálculo numérico (computadoras vectoriales, paralelas, clusters linux, redes de estaciones de trabajo) y sistemas que interactúan entre el usuario final y los dispositivos para recibir y ejecutar sus peticiones (software tal como Globus, Legion y Punch entre otros), con esta nueva forma de tener acceso a múltiples recursos, estos ya no se encuentran necesariamente en uno solo sitio geográfico. 4
8 Referencias Bibliográficas The Architecture of Supercomputers Titan, a Case Study Daniel P. Siewiorek and Philip Koopman, JR. See MIPS RUN Dominic Sweetman Morgan Kaufmann publishers URL: Origin Servers, Technical Report, April Silicon Graphics. MIPSpro Compiling and Performance Tuning Guide. Silicon Graphics. Origin2000 and Onyx2 Performance Tuning and Optimization Guide Optimizing for the R8000 CPU Notas y apuntes de los cursos de supercómputo en la DGSCA. 5
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