Superkomputer JUQUEEN, królujący do tej pory na europejskim rynku obliczeń wysokowydajnych, ustępuje miejsca swemu następcy, superkomputerowi Jülich Wizard for European Leadership Science. Skrócona nazwa nowego superkomputera brzmi JUWELS, a on sam jest zwieńczeniem prac prowadzonych przez ponad 16 europejskich partnerów w ramach grupy projektów o nazwie DEEP, finansowanych z budżetu UE od 2011 r. Po zakończeniu prac, JUWELS będzie się składał z trzech w pełni zintegrowanych modułów zdolnych do wykonywania wymagających symulacji i zadań naukowych.
JUWELS, część pierwsza
Pierwszy z modułów superkomputera JUWELS zostanie zainstalowany na wiosnę 2018 r. w Jülich Supercomputing Centre (JSC). Ten uniwersalny moduł klastrowy oparty jest na architekturze Sequana od francuskiej firmy usługowej z branży IT, a jego oprogramowanie dostarczył jeden z partnerów niemieckich. Składa się z około 2550 węzłów obliczeniowych, z których każdy wyposażony jest w podwójny 24-rdzeniowy procesor Intel Xeon i przynajmniej 96 GB pamięci głównej. Tak potężne wyposażenie umożliwia mu osiągnięcie szczytowej wydajności równej 12 petaflopów/s, czy też inaczej 12 kwadrylionów operacji na sekundę.
Rozbudowując architekturę opracowaną w dwóch poprzednich projektach, DEEP i DEEP-ER, projekt DEEP-EST ma na celu dostarczenie dwóch kolejnych modułów, w myśl koncepcji modułowej architektury superkomputerów. Ten innowacyjny koncept zrodził się kilka lat temu w głowie prof. Thomasa Lipperta, dyrektora JSC. „Opracowany przez JSC koncept modułowy to ziemia dotąd nieodkryta”, powiedział w
notce prasowej Jülich.
Modułowe podejście do superkomputerów
W dzisiejszym świecie wysokowydajnych obliczeń, rośnie znaczenie zużywających moc obliczeniową aplikacji do symulacji i analizy danych. Jednak współczesne superkomputery nie nadążają za ich wymaganiami. „Aplikacje stają się znacząco bardziej złożone, a rozmiary zbiorów danych z doświadczeń prowadzonych obecnie, np. przez CERN, zwiększają się. Oznacza to, że superkomputery będą wymagać radykalnego zwiększenia pojemności magazynów danych, które ponadto będą musiały znajdować się możliwie jak najbliżej procesora. Tylko wtedy dane będą przetwarzane w sposób szybki i wydajny energetycznie”, wyjaśniła badaczka z JSC, dr Estela Suarez we wcześniejszej
notce prasowej.
Wkroczcie w świat modułowej architektury superkomputerów, która łączy w jeden system rozmaite moduły o różnych parametrach wydajności. Moduły obsługiwane są przez to samo oprogramowanie, a łączy je superszybka sieć. Dzięki temu możliwe jest jednoczesne działanie różnych heterogenicznych aplikacji przy wykorzystaniu tych samych zasobów danych i pamięci obliczeniowej. Przekłada się to na znaczące obniżenie czasu i energii potrzebnych do obliczenia rozwiązania. Wysoki stopień elastyczności systemu sprawia, że wykazuje on dużą zdolność do adaptacji. Superkomputery modułowe są innowacyjnym europejskim podejściem do technologii przetwarzania danych, zaprojektowanym z myślą o naukach generujących duże ilości danych. Przetrze ono szlaki dla opłacanych i energooszczędnych
eksaskalowych komputerów, czyli superkomputerów tysiąc razy szybszych niż najwydajniejsze znane dziś systemy.
Ocena technologii sprzętowych i oprogramowania opracowanych w ramach projektu DEEP-EST jest obecnie prowadzona pod kątem wykorzystania w sześciu rzeczywistych dziedzinach. Są wśród nich fizyka cząstek elementarnych, nauki o Ziemi, meteorologia kosmiczna, dynamika molekularna, neuronauka i radioastronomia. Każda z tych dziedzin wykorzystuje inne kombinacje modułów, co potwierdza możliwości adaptacyjne modułowej architektury superkomputerów do potrzeb wielu różnych użytkowników.
Kolejnym modułem, jaki zostanie opracowany w ramach projektu DEEP-EST (DEEP – Extreme Scale Technologies), jest moduł wzmacniający do skali nadzwyczajnej, który będzie w stanie wesprzeć szeroką gamę aplikacji wymagających wysokiej mocy obliczeniowej. Następnie w ramach projektu opracowany zostanie ostatni element: moduł analizy danych, którego projekt zostanie wykonany z myślą o pracach związanych z wysokosprawną analizą danych.
Więcej informacji:
strona grupy projektów DEEP
poleca:
