Задачи и машины

Сформирован список 50 самых мощных компьютеров СНГ

Одним из показателей могущества державы может служить спектр задач, которые она способна решать, в том числе и с помощью вычислительных машин. Естественным универсальным инструментом для огромного класса задач являются суперкомпьютеры, и от того, в каком состоянии они находятся, во многом зависит будущее благополучие государства.

В связи с этим безусловный интерес представляет выпуск четвертой редакции списка самых мощных компьютеров СНГ (Тор50, www.supercomputers.ru/? page=rating), анонсированный в начале апреля Научно-исследовательским вычислительным центром Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова (НИВЦ МГУ, http://srcc.msu. ru) и Межведомственным суперкомпьютерным центром Российской Академии наук (МСЦ РАН).

Владимир Воеводин: "Главным критерием выбора лучших проектов стала новизна и нестандартность взгляда на использование возможностей кластеров"

Рейтинг Тор50 - их совместный проект, генеральным спонсором которого выступает российский разработчик комплексных решений для высокопроизводительных вычислений компания "Т-Платформы". Проект стартовал в мае 2004 г., и с тех пор список суперкомпьютеров обновляется дважды в год. Системы ранжируются по показателям реальной производительности, полученным на тестах Linpack, то есть так же, как это делается в рамках рейтинга Тор500 самых мощных суперкомпьютеров мира.

За полгода с момента публикации предыдущей версии Тор50 в списке появилось 18 новых систем. Лидером по-прежнему является суперкомпьютер МВС-15000BM, установленный в МСЦ РАН: система пополнилась 224 новыми процессорами IBM PowerPC, а ее реальная производительность на тесте Linpack увеличилась на 24% и составила 6680 Гфлопс (в современном списке Тор500 он занял бы 53-ю позицию*1). Обладатели второго и третьего места также не изменились: это по-прежнему "СКИФ К-1000" (2032 Гфлопс), построенный в 2004 г. для суперкомпьютерной программы "СКИФ" союзного государства России и Белоруссии, и второй кластер МСЦ РАН (1293 Гфлопс). Вслед за кластером НПО "Сатурн", оставшимся самым мощным компьютером СНГ промышленного использования (768 Гфлопс), в список вошли две новые системы. На пятом месте - кластер на базе 128 процессоров IBM Power5 с производительностью 642 Гфлопс, вытеснивший суперкомпьютер Сбербанка РФ с позиции наиболее мощного компьютера СНГ в финансовом секторе. Самым высокопроизводительным компьютером нефтегазового сектора стал кластер компании Paradigm Geophysical (592 Гфлопс), занявший шестую позицию рейтинга. На седьмое место сместился самый мощный компьютер в системе образования СНГ - вычислительный кластер НИВЦ МГУ с производительностью 512 Гфлопс.

_____

*1 В текущем списке Тор500 на 69-м месте находится старая, немодифицированная версия МВС-15000BM с 924 процессорами.

Изменения произошли и в рейтинге вендоров систем. Новым лидером Тор50, как и Тор500, стала корпорация IBM, поставившая 40% систем списка. 22% списка составляют системы, поставленные и созданные с участием компании "Т-Платформы". На третьем месте корпорация HP c долей 18%.    

Системы проранжированы по показателям реальной производительности, полученным на тестах Linpack, то есть так же, как это делается в рамках рейтинга Тор500 (www.top500.org) самых мощных суперкомпьютеров мира.

За истекший период изменилась производительность компьютеров списка Тор50, а также распределение систем по областям применения. Почти в два с половиной раза вырос "проходной барьер" рейтинга: мощность последней системы списка поднялась за полгода с 60 до 139 Гфлопс. Суммарная производительность всех систем Тор50 выросла на 27% и составила 23,2 Тфлопс.

Почти втрое увеличилось количество систем промышленного использования. Нынешняя редакция содержит пять систем, применяющихся исключительно для инженерных расчетов и автоматизированного проектирования в промышленности, и девять систем, использующихся в целях разработки месторождений нефти и газа, против соответственно трех и одной в предыдущей редакции Тор50. Доля мощных компьютеров, задействованных в финансовой области, выросла с 30 до 34%. А вот количество высокопроизводительных систем, используемых в системе образования, сократилось с пяти до четырех.

Сравнивая производительность лидеров списков суперкомпьютеров Тор500 и Тор50, приходится констатировать, что наш компьютер МВС-15000BM в 42 раза уступает по этому показателю BlueGene/L-eServer (280 600 Гфлопс) из Ливерморской национальной лаборатории. Обе машины предназначены для исследовательских целей.

Директор ИПС РАН Сергей Абрамов: "Настораживает, что в публичных выступлениях государственных мужей перестало употребляться слово "наука", а слово "образование" хотя и звучит, но очень мало. Так мы рискуем остаться без специалистов"

Любопытно проанализировать архитектурные особенности построения суперкомпьютеров списка Тор50. Из них лишь одна машина создана по архитектуре SMP, остальные 49 представляют собой кластерные системы. В предыдущих версиях списка доля SMP-машин была больше, но с течением времени эта архитектура постепенно сходит на нет.

Данные об используемых процессорах приведены в табл. 1. Обращает на себя внимание, что наиболее популярным процессором является Intel Xeon EM64T - системы на его базе росли быстрее всего. Падает популярность платформ Intel-32 и AMD Athlon. Практически утратили свои прежние позиции системы с Ultra SPARC III и Alpha. Остальные - пока более-менее стабильны. Анализируя таблицу, необходимо учитывать некоторую инерцию списка по отношению к ситуации на рынке процессоров. Можно спрогнозировать, что в ближайшее время увеличится число систем на процессоре AMD Opteron, скорее всего за счет уменьшения доли Intel Xeon EM64T. Не очень ясны перспективы и процессора Intel Itanium.

Коммуникационные технологии, применяемые в суперкомпьютерах, сведены в табл. 2. Здесь самой популярной технологией является Gigabit Ethernet.

Пятая редакция списка Top50 самых мощных компьютеров СНГ объявлена в сентябре на Всероссийской конференции "Научный сервис в сети Интернет - 2006".

Итоги конкурса проектов использования кластерных решений

В 2006 году НИВЦ МГУ им. М. В. Ломоносова, Институт прикладных систем РАН, компании Sun Microsystems, AMD и "Т-Платформы" провели конкурс на лучший проект по использованию высокопроизводительных кластерных решений среди образовательных и научных организаций России, Украины и Белоруссии. К рассмотрению принимались проекты, не реализованные на момент проведения конкурса.

"Идея конкурса родилась из желания поддержать талантливых отечественных исследователей, конкурентоспособность разработок которых сегодня напрямую зависит от уровня применяемой вычислительной техники, - рассказал заместитель директора НИВЦ МГУ им. М. В. Ломоносова Владимир Воеводин. - Область использования кластерных систем в проекте могла быть любой: решение ресурсоемких задач в физике, математике, химии, биоинженерии, оптимизация бизнес-процессов, построение учебного процесса или что-то иное. Все, что нужно было сделать для участия, - пояснить, какую задачу можно было бы решить, будь в вашем распоряжении кластерная система требуемой конфигурации".

На конкурс было представлено 52 проекта от 39 вузов и научных институтов России, Украины и Беларуси - это около 15% от общего количества имеющихся в трех этих странах научных и образовательных организаций, ведущих работы, связанные с высокопроизводительными вычислениями. По специфике целей и задач проекты распределились следующим образом:

- безопасность (прогнозирование и защита населения и объектов в чрезвычайных ситуациях, прогнозирование экстремальных природных явлений и техногенных катастроф, экологический мониторинг загрязненных районов) - 26%;

- промышленные задачи (инженерные расчеты - моделирование летательных аппаратов, промышленных агрегатов, двигателей; задачи разработки месторождений полезных ископаемых - геологоразведка и оптимизация добычи) - 17%;

- математика и параллельные вычислительные технологии (в том числе проекты построения распределенных вычислительных сетей) - 13%;

- синтез новых материалов и нанотехнологии - 7%;

- медицина (исследование механизмов образования раковых клеток, изучение белковых структур для поиска новых лекарств, создание новых белков и биокатализаторов, моделирование и прогнозирование последствий сложных операций) - 7%;

- астрономия и обработка данных космических спутников - 5%;

- ядерная физика - 3%;

- другое, в том числе проекты вычислительных систем для нужд среднего и высшего образования, электроника (программирование сенсорных сетей), разработка новых видов топлива, молекулярная динамика, квантовая химия, исследования материалов и квантовая механика - 13%.

Победителей выбирала экспертная комиссия, в которую вошли представители НИВЦ МГУ и ИПС РАН. Первый приз конкурса - 10-узловой кластер T-Fire20 от компании "Т-Платформы" и корпорации Sun Microsystems - был присужден химическому факультету МГУ за проект "Прототипы наноавтомобилей на основе высокопроизводительных расчетов методами молекулярного моделирования". Задачей проекта являлось моделирование свойств молекулярных устройств - наноавтомобилей (возможность существования которых была продемонстрирована в конце прошлого года) - на основе высокопроизводительных расчетов методами молекулярной динамики (МД) и комбинированными методами квантовой и молекулярной механики (КМ/ММ). Моделирование позволит проектировать наноавтомобили и нанороботы. Построение таких агрегатов представляет собой первый шаг в сторону молекулярного производства и открывает возможности изучения манипулирования объектами на наноуровне.

Таблица 1. Процессоры, применяемые в суперкомпьютерах Тор50

Второй приз, 6-узловой T-Fire12, достался Институту вычислительной математики РАН за проект "Параллельные технологии построения тензорного разложения для решения больших задач", посвященный созданию эффективных параллельных методов работы с многомерными массивами данных, возникающих в практических задачах, среди которых: решение интегральных уравнений в трехмерном пространстве; задачи обработки сигналов, радиолокации, криптографии, распознавания речи и образов в реальном времени; факторный анализ в экономических, статистических задачах; химические задачи, такие, как задачи ядерного магнитного резонанса; построение быстрых алгоритмов матричного умножения. Данный проект кроме решения спектра прикладных задач обещает получение фундаментальных результатов в области математики.

Таблица 2. Коммуникационная сеть, используемая в суперкомпьютерах Тор50

Третий приз, 4-узловой кластер

T-Fire8, был присужден автономной некоммерческой организации "Научный центр "ГДТ Софтвер Гроуп"" из Тулы, представившей на конкурс шесть проектов по численному моделированию быстропротекающих процессов. Целью проектов является создание программно-аппаратных комплексов с использованием разработанных коллективом авторов программных пакетов GasDynamicsTool и ScientificVR, способных с высокой точностью моделировать взрывы, процессы горения, распространение вредных веществ в атмосфере и другие аварийные ситуации. Их реализация позволит решать задачи, связанные с защитой населения: обеспечение пожаро- и взрывобезопасности зданий, прогноз и анализ развития чрезвычайных ситуаций, разработка эффективных мер предупреждения и реагирования на террористические атаки.

Комиссия также особо отметила факультет биоинженерии и биоинформатики МГУ им. М. В. Ломоносова, представивший проект "Высокопроизводительный молекулярный дизайн для наук о живом": в качестве поощрительной премии этот участник получит сервер TEco от компании "Т-Платформы". Цель проекта - демонстрация эффективности использования кластерных систем в молекулярном моделировании для решения актуальных фундаментальных и прикладных задач наук о живом, таких, как поиск потенциальных лекарственных препаратов, рациональный дизайн белков и биокатализаторов для биотехнологических процессов и др.

Кроме того, комиссия утвердила семь дополнительных номинаций, в которых были награждены вузы и институты Кемерова, Новосибирска, Калининграда, Харькова, Москвы, Санкт-Петербурга и Тамбова. Все номинанты получат полнофункциональный комплект средств управления вычислительными ресурсами Sun N1 Grid Engine.