Rambler's Top100
 
Все новости Новости компаний

Сибирские ученые в высокопроизводительных вычислениях используют кластер Huawei на базе ARM-архитектуры

16 апреля 2021

В Институте вычислительной математики и математической геофизики Сибирского отделения РАН (ИВМиМГ) и Центре коллективного пользования «Сибирский суперкомпьютерный центр СО РАН» (ССКЦ) в результате выполнения совместного проекта с компанией Huawei развернут кластер из серверов Taishan 2280 на базе архитектуры ARM с процессорами Kunpeng 920. 

Учёные ИВМиМГ совместно с компанией Huawei сделали еще один шаг на пути построения новой коллективной вычислительной инфраструктуры научных организаций Новосибирского Академгородка – одного из важнейших научных и образовательных центров России.

Специально для этого проекта была создана лаборатория высокопроизводительных вычислений Huawei – СО РАН при ИВМиМГ. Сотрудники в течение четырех месяцев тестировали возможности использования оборудования Huawei на базе архитектуры ARM для применения в наукоёмких программных оболочках, связанных с высокопроизводительными вычислениями. На кластере используются процессоры Kunpeng 920 суммарной производительностью 2995.2 Гфлопс, а также операционная система OpenEuler.

В ходе проекта была проведена адаптация научных вычислительных программ с архитектуры x86 на ARMv8.2, таких как:
  • PARMONC - библиотека для реализации технологии распределённого численного статистического моделирования на массивно параллельных вычислительных системах;
  • ELSHOW - программа для численного статистического моделирования процесса развития электронных лавин в газе на массивно-параллельных вычислительных системах.
Тестирование продемонстрировало, что по ряду сценариев ARM-серверы могут полноценно составить конкуренцию решениям на основе архитектуры x86. Реализация подобных проектов способствует внедрению и развитию инновационных технологий в научных исследованиях.

Следующим шагом должна стать оптимизация программ с учетом особенностей ARM-архитектуры. Для реализации типичных вычислительных операций, по мнению специалистов Huawei, целесообразно использовать математическую библиотеку Huawei, которая содержит высокоэффективные (с учетом архитектуры платформы) математические процедуры.

Микросхемы с пониженным энергопотреблением, на основе архитектуры ARM, установлены в большинстве продаваемых сегодня смартфонов и планшетных компьютеров. Растёт интерес к использованию данной архитектуры в серверных решениях, хотя ранее считалось, что её основная область применения – это чипы мобильных устройств.

По мере того, как компаниям приходится задаваться вопросом энергоэффективности их вычислений, вариант использования процессоров с большим количеством экономичных вычислительных ядер становится всё более привлекательным. Так например, японский суперкомпьютер «Фугаку» занял первое место в рейтинге Top500самых мощных общественно известных вычислительных систем мира. В суперкомпьютере используются микропроцессоры Fujitsu A64FX. Они основаны на архитектуре ARM версии 8.2A. Заявленная пиковая производительность составляет 0,54 эксафлопс.

Проект Huawei – СО РАН при ИВМиМГ показал, что эффективная с точки зрения энергопотребления архитектура ARM может служить основой для построения суперкомпьютеров, необходимых в научных исследованиях, аналогично японскому «Фугаку».

Михаил Марченко, директор ИВМиМГ: «Мы рассчитываем на создание совместной лаборатории с компанией Huawei, с целью построения связующей цепочки между решениями компании и научными разработками институтов Новосибирского Академгородка».

Лю Юй, директор департамента интеллектуальных вычислений Huawei в России: «Проект показал высокую эффективность работы учёных на оборудовании Huawei. Мы надеемся на дальнейшее расширение сотрудничества с научными организациями России».

Демонстрация кластера во время посещения ИВМиМГ делегацией представителей Huawei во главе c г-ном Лю Юй, директором департамента интеллектуальных вычислений Huawei в России
Поделиться:
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.