Supercómputo en la UNISON: el ACARUS. Carmen Heras

Transcripción

1 Supercómputo en la UNISON: el ACARUS Carmen Heras

2 Agenda 1. Conceptos básicos y estadísticas 2. Tendencias: uso de aceleradores, IA y computación cuántica 3. Soporte para la ciencia 4. Infraestructuras de CAR en México 5. Supercómputo en la UNISON: el ACARUS Servicios/Funciones Usuarios Actividades académicas Vinculación y colaboración Proyectos Infraestructura: instalaciones, hardware y software

3 Qué es el Supercómputo? El supercómputo es la tecnología informática más avanzada de cálculo numérico. Permite al investigador llevar a cabo, con certeza y velocidad, miles de billones de operaciones de punto flotante por segundo para estudiar problemas de gran magnitud. Nombre Flops megaflops 10 6 gigaflops 10 9 teraflops petaflops exaflops zettaflops yottaflops FLOPS= FLoating point Operations Per Second

4 Qué es el Supercómputo? Facilita el estudio de fenómenos y condiciones que tan sólo hace menos 30 años eran imposible. Sus aplicaciones abrieron en todo el mundo, nuevas líneas de investigación científica en áreas como ingeniería, medicina, geofísica, geografía, astronomía, química, ciencias de la atmósfera, ciencias nucleares, entre otras.

5 Cómo explicar estos fenómenos?

6 Organización TOP500 Noviembre 2017

7 OrganizaciónTOP500

8 OrganizaciónTOP500 MPP: Massively Parallel Processing

13 Tendencias: uso de aceleradores, IA y computación cuántica Aceleradores: Aumentan la capacidad de cálculo Mayor densidad en el hardware Menor consumo de energía Menor costo GPGPU de acelerador a procesador

14 Organización TOP500 Noviembre 2017

15 Tendencias: uso de aceleradores, IA y computación cuántica Inteligencia Artificial: Desarrollo de Big Data Reconocimiento de patrones Seguridad nacional Robótica - autómatas Sistemas expertos

16 Tendencias: uso de aceleradores, IA y computación cuántica Computación cuántica: Paradigma de computación no clásica Qubits, no bits Nuevas puertas lógicas = Nuevos algortimos

18 Soporte para la ciencia: Titan / ORNL #1 11/2012 #3 11/2016 #5 11/2017

19 Titan / ORNL

20 Soporte para la ciencia: Titan / ORNL CODE DESCRIPTION LAMMPS is a molecular dynamics general statistical mechanics based code applicable to bioenergy problems. WL-LSMS. Wang-Landau (WL) - Linear Scaling Multiple Scattering (LSMS). A first principles density functional theory code (local density approximation) used to study magnetic materials S3D. Direct numerical simulation of compressible, reacting flows for combustion science CAM-SE. Community Atmosphere Model - Spectral Elements. dcmip-2012/cam-se Programming model for Example science problem acceleration Libraries Performance information Speedup is 1X to 7.4X on 900 nodes, comparing XK7 to XE6. The performance Course-grained molecular dynamics simulation of bulk heterojunction OpenCL or CUDA polymer blend films used, e.g., within organic photovoltaic devices. Simulation of the CUDA or CUDA and magnetic phase transition Libraries in nickel. Temporal jet simulation of dimethyl-ether combustion High-resolution atmospheric climate simulation using CAM5 physics and the MOZART chemistry package. DENOVO is a three-dimensional, massively parallel, deterministic radiation transport code. It is capable Reactor eigenvalue of solving both shielding and problem criticality problems on highperformance computing platforms. OpenACC CUDA Fortran CUDA GPU: CULA, LibSciACC, cublas CPU: BLAS, LAPACK variation is strongly dependent upon the number of atoms per node. This algorithm is mixed precision on GPU, double precision on CPU. XK7 vs XE6 speedup is 3.5X. Benchmark runs from 321 (321 WL walkers, 1024 atoms.) XK7 vs XE6 speedup is 2X. XK7 CPU-only vs. XK7 (CPU+GPU) for the Denovo Sweep part only, on nearly 18K nodes. POINT OF CONTACT Mike Brown, ORNL Markus Eisenbach, ORNL Ramanan Sankaran, ORNL Matt Norman, ORNL Tom Evans (ORNL), Wayne Joubert (ORNL)

21 Soporte para la ciencia: Titan / ORNL High-Fidelity Simulations for Clean and Efficient Combustion of Alternative Fuels. Jacqueline Chen, Sandia National Laboratories: 30,000,000 hours (1,250,000 días = 3, años) Clean and Efficient Coal Gasifier Designs using Large-Scale Simulations. Madhava Syamlal, National Energy Technology Laboratory: 13,000,000 hours Landmark Direct Numerical Simulations of Separation and Transition for Aerospace- Relevant Wall-Bounded Shear Flows. Hermann Fasel, University of Arizona: 500,000 hours Petascale Simulation of Nan-Electronic Devices. Gerhard Klimeck, Purdue University: 5,000,000 hours. Propulsor Analyses for a Greener, High Bypass Ratio, Aircraft Gas Turbine Engine. Robert Maleki, Pratt & Whitney: 1,500,000 hours.

22 Soporte para la ciencia: Titan / ORNL En el caso particular de la astrofísica un grupo de investigadores del ORNL dirigidos por Anthony Mezzacappa desarrollan el primer modelo tridimensional (3D) para estudiar con detalle la explosión de supernova producida por el colapso del núcleo de una estrella masiva poniendo énfasis en el caso particular de la Supernova 1987.

23 Soporte para la ciencia: Titan / ORNL Proyecto Chimera: código hidrodinámico (MVH3/VH1); Código de transporte de neutrinos (MGFLDTRANS); Código cinético nuclear (XNET)

24 Soporte para la ciencia: Titan / ORNL El proyecto Chimera solicitó 60 millones de horas de procesador, es decir, más de 6 mil 800 años de tiempo de CPU. En otras palabras, una computadora con un procesador de un núcleo necesitaría casi 7 mil años para consumir este tiempo de procesamiento. Cómputo Paralelo: 1,000 núcleos: 7 años 10,000 núcleos: 9 meses

25 ExaScale #10 TOP500 11/2016 Nombre Flops megaflops 10 6 gigaflops 10 9 teraflops petaflops exaflops zettaflops yottaflops High Performance Computing at Los Alamos National Laboratory - Cray

27 Infraestructuras de CAR en México #370 11/2015

28 Infraestructuras de CAR en México Posición Institución Equipo TFLOPS 1 CINVESTAV Abacus-SGI 429/ BUAP-LNS Cuetlaxcoapan-Fujitsu UAM-Iztapalapa - LSV Yoltla-DELL UNAM-DGTIC Miztli - HP IPICYT-CNS Thubat-Kaal - IBM UNAM-DGTIC Bakliz-HP 80 7 UNISON-ACARUS Ocotillo - Dell 39.3/31 8 CICESE Knik2-Supermicro/Lufac 37 9 CINVESTAV Xiucoatl-Supermicro/Lufac UAM-Iztapalapa - LSV Aitzaloa-Dell 18 #500 = 206:11/2015, 286:06/2016, 349:11/2016, 432:06/2017 y 548:11/2017

29 Infraestructuras de CAR en México Cuetlaxcoapan FUJITSU LNS-BUAP Abacus SGI CINVESTAV

30 Infraestructuras de CAR en México Yoltla - DELL UAM-I - Supercómputo Thubat-Kaal IBM CNS-IPICYT

31 Infraestructuras de CAR en México Ocotillo - DELL ACARUS-UNISON

32 Agenda 1. Conceptos básicos y estadísticas 2. Tendencias: uso de aceleradores e IA 3. Soporte para la ciencia 4. Infraestructuras de CAR en México 5. Supercómputo en la UNISON: el ACARUS Servicios/Funciones Usuarios Actividades académicas Vinculación y colaboración Proyectos Infraestructura: instalaciones, hardware y software

33 ACARUS El Area de Cómputo de Alto Rendimiento de la Universidad de Sonora, se creó en el 2001 con la finalidad de apoyar las actividades de los cuerpos académicos. La importancia de esta área ha radicado sobre dos ejes: 1. Contar con equipamiento que permita realizar investigación de frontera. 1. Contar con los programas de cómputo científico que son considerado en el medio como estándares.

34 Servicios/Funciones Proporcionar una infraestructura de supercómputo a los usuarios que los requieran Impulsar el desarrollo tecnológicos de alto rendimiento ProDeTAR Actualización de Infraestructura Licenciamiento de Software Científico Promover la utilización del ACARUS Administrar el hardware y software Brindar servicio de información y asesoría a los usuarios

35 Servicios/Funciones Realizar la planeación y organización de cursos de capacitación ProCCAR Programa de capacitación continua Diplomado en Supercómputo Proyectos de servicio social Ofrecer soporte técnico especializado Atender a visitas técnicas y académicas Diseñar y mantener la página del ACARUS Mantener lazos de colaboración interinstitucional

36 Usuarios Usuarios permanentes que requieren resolver problemas complejos con el apoyo de equipo de Cómputo de Alto rendimiento.

37 Actividades académicas

38 Actividades académicas

39 Vinculación/Colaboración Red Mexicana de Supercómputo

40 Proyecto: Ocotillo Proyecto: Actualización de la infraestructura de cómputo de alto rendimiento de la Universidad de Sonora Programa: Apoyo al Fortalecimiento y Desarrollo de la Infraestructura Científica y Tecnológica del CONACYT

41 Proyecto: Ocotillo Reto: implementación de clúster de alto rendimiento para producción científica

42 1 Nodo maestro Proyecto: Ocotillo Solución integral: 8 Nodos de cálculo CPU de 64 cores 18 Nodos de cálculo CPU de 40 cores 2 Nodos de visualización científica 1 Nodo GP/GPU 8 tarjetas Tesla M2070Q 3584 cores 1 Sistema de almacenamiento 50tb Red infiniband QDR Red de administración ethernet gigabit 1 Sistema de monitoreo KVM UPS Rack

43 Proyecto: Ocotillo Nodos: maestro y de cálculo CPU: Nodos de procesamiento CPU Nodo Maestro SWITCH INFINIBAND 40 GBPS 2 INTEL XEON E5680, 3.3 GHZ = 12 CORES 24 GB RAM 1.5 TB 15K RPM SCSI 6GBPS SWITCH ETHERNET 10 GBPS 4 X 8 AMD OPTERON 6282SE, 2.6 GHZ = 128 CORES 256 GB RAM 8 TB 7.2K RPM SAS 6GBPS 64 cores x 8 servidores x 4 flops x 2.6 GHz = 5,324.8 GFlops

44 Proyecto: Ocotillo Nodos de visualización científica: Nodo Maestro SWITCH ETHERNET 10 GBPS Nodo de Visualización 2 INTEL XEON E5680, 3.3 GHZ = 12 CORES 24 GB RAM 1.5 TB 15K RPM SCSI 6GBPS 2 X 1 XEON E5620, 2.4 GHZ = 4 CORES 128 GB RAM NVIDIA QUADRO 5000, 2.5 GB RAM = 352 CORES 600 GB 10K RPM SCSI 6GBPS 718 GFLOPS / GPU

45 Proyecto: Ocotillo Nodo GP/GPU: Nodos de procesamiento CPU Nodos de procesamiento GPU 8 NVIDIA TESLA M2070Q, 1.55 GHZ, 448 CORES = 3584 CORES 6 GB RAM DEDICADA / GPU 8 GPGPUs x 1,024 GFLOPS = 8,192 GFLOPS

46 Proyecto: Ocotillo Almacenamiento paralelo: Nodos de control Arreglos de discos 2 X 2 XEON E5620, 2.4 GHZ = 8 CORES 48 GB RAM 600 GB 15K RPM SCSI 6GBPS 24 TB 7.2K RPM SAS 6GBPS 2 X 24 TB 7.2K RPM SAS 6GBPS

47 Proyecto: Ocotillo UPS, cableado y rack: 18 KVA BANCO DE BATERIAS 2X 42 U 16 PUERTOS CONSOLA

48 Proyecto: Ocotillo Resultado de la implementación:

49 Proyecto: Ocotillo Equipo de apoyo: laboratorio de supercomputo y visualización de la UAM-I, GRACIAS!!!

50 Proyecto: Ocotillo Equipo de administración ideal: 1 ADMINISTRADOR DE PROYECTO 1 ADMINISTRADOR TECNICO 2 ADMINISTRADOR DE SOLUCIONES SOPORTE TECNICO: 1 CALCULO CPU 1 CALCULO GPU 1 VISUALIZACION CIENTIFICA 1 LUSTRE 1 RED INFINIBAND/ETHERNET

51 Infraestructura disponible Sala de capacitación

52 Hardware Clúster Científico Ocotillo de 29 nodos Clúster Experimental de 16 nodos Equipo de Video-Conferencia Equipo de Proyección Unidades de Almacenamiento Externo Equipos Perifericos

53 Gracias por su atención! Carmen Heras