Titán (supercomputadora)

supercomputadora americana

Titan u OLCF-3 fue una supercomputadora construida por Cray en el Laboratorio Nacional Oak Ridge para su uso en una variedad de proyectos científicos. Titan fue una actualización de Jaguar , una supercomputadora anterior en Oak Ridge, que utiliza unidades de procesamiento de gráficos (GPU) además de unidades centrales de procesamiento (CPU) convencionales. Titan fue el primer híbrido de este tipo en realizar más de 10  petaFLOPS . La actualización comenzó en octubre de 2011, comenzaron las pruebas de estabilidad en octubre de 2012 y estuvo disponible para los investigadores a principios de 2013. El costo inicial de la actualización fue de 60 millones de dólares , financiado principalmente por el Departamento de Energía de los Estados Unidos .

Titán fue eclipsado en Oak Ridge por Summit en 2019, que fue construido por IBM y presenta menos nodos con una capacidad de GPU mucho mayor por nodo, así como almacenamiento en caché no volátil local por nodo de datos de archivos del sistema de archivos paralelo del sistema . ^[2]

Titan empleó CPU AMD Opteron junto con GPU Nvidia Tesla para mejorar la eficiencia energética y al mismo tiempo proporcionar un aumento de un orden de magnitud en la potencia computacional sobre Jaguar. Utilizó 18.688 CPU combinadas con una cantidad igual de GPU para funcionar a un pico teórico de 27 petaFLOPS; en el punto de referencia LINPACK utilizado para clasificar la velocidad de las supercomputadoras, tuvo un rendimiento de 17,59 petaFLOPS. Esto fue suficiente para ocupar el primer lugar en la lista de noviembre de 2012 de la organización TOP500 , pero Tianhe-2 lo superó en la lista de junio de 2013.

Titán estaba disponible para cualquier propósito científico; El acceso depende de la importancia del proyecto y de su potencial para explotar la arquitectura híbrida. Cualquier programa seleccionado también debe ser ejecutable en otras supercomputadoras para evitar la dependencia exclusiva de Titan. Seis programas de vanguardia fueron los primeros seleccionados. Se ocupaban principalmente de física a escala molecular o modelos climáticos , mientras que otros 25 hacían cola detrás de ellos. La inclusión de GPU obligó a los autores a modificar sus programas. Las modificaciones generalmente aumentaron el grado de paralelismo , dado que las GPU ofrecen muchos más subprocesos simultáneos que las CPU . Los cambios a menudo producen un mayor rendimiento incluso en máquinas que solo utilizan CPU.

Historia

Los planes para crear una supercomputadora capaz de 20 petaFLOPS en Oak Ridge Leadership Computing Facility (OLCF) en el Oak Ridge National Laboratory (ORNL) se originaron ya en 2005, cuando se construyó Jaguar. ^[3] Titan será reemplazado por un sistema de aproximadamente 200 petaFLOPS en 2016 como parte del plan de ORNL para operar una máquina exaescala (1000 petaFLOPS a 1 exaFLOPS) para 2020. ^{[3] [4] [5]} El plan inicial para construir Se descartó un nuevo edificio de 15.000 metros cuadrados (160.000 pies ² ) para Titan en favor de utilizar la infraestructura existente de Jaguar. ^[6] La arquitectura precisa del sistema no se finalizó hasta 2010, aunque en 2009 se firmó un acuerdo con Nvidia para suministrar las GPU. ^[7] Titan se anunció por primera vez en la Conferencia privada de Supercomputación ACM/IEEE (SC10) el 16 de noviembre de 2010. , y se anunció públicamente el 11 de octubre de 2011, cuando comenzaba la primera fase de la actualización de Titan. ^{[4] [8]}

Jaguar había recibido varias mejoras desde su creación. Comenzó con la plataforma Cray XT3 que produjo 25 teraFLOPS. ^[9] En 2008, Jaguar se había ampliado con más gabinetes y actualizado a la plataforma XT4 , alcanzando 263 teraFLOPS. ^[9] En 2009, se actualizó a la plataforma XT5 , alcanzando 1,4 petaFLOPS. ^[9] Sus actualizaciones finales llevaron a Jaguar a 1,76 petaFLOPS. ^[10]

Titan fue financiado principalmente por el Departamento de Energía de EE. UU. a través de ORNL. La financiación fue suficiente para comprar las CPU, pero no todas las GPU, por lo que la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica acordó financiar los nodos restantes a cambio del tiempo de computación. ^{[11] [12]} El jefe de informática científica de ORNL, Jeff Nichols, señaló que Titán costó aproximadamente 60 millones de dólares por adelantado, de los cuales la contribución de la NOAA fue menos de 10 millones de dólares, pero las cifras precisas estaban cubiertas por acuerdos de confidencialidad. ^{[11] [13]} La duración completa del contrato con Cray incluía 97 millones de dólares, excluyendo posibles actualizaciones. ^[13]

La conversión, que duró un año, comenzó el 9 de octubre de 2011. ^{[14] [15]} Entre octubre y diciembre, 96 de los 200 gabinetes de Jaguar, cada uno de los cuales contenía 24  blades XT5 (dos CPU de 6 núcleos por nodo, cuatro nodos por blade), se actualizaron a XK7. blade (una CPU de 16 núcleos por nodo, cuatro nodos por blade) mientras el resto de la máquina seguía en uso. ^[14] En diciembre, el cálculo se trasladó a los 96 gabinetes XK7, mientras que los 104 gabinetes restantes se actualizaron a blades XK7. ^{[14] La conexión} ESnet externa de ORNL se actualizó de 10  Gbit/s a 100 Gbit/s y se actualizó la interconexión del sistema (la red a través de la cual las CPU se comunican entre sí). ^{[14] [16]} El diseño Seastar utilizado en Jaguar se actualizó a la interconexión Gemini utilizada en Titan, que conecta los nodos en una red de interconexión toroidal 3D directa . ^[17] Gemini utiliza internamente el control de flujo de agujero de gusano . ^[17] La ​​memoria del sistema se duplicó a 584  TiB . ^[15] 960 de los nodos XK7 (10 gabinetes) estaban equipados con una GPU basada en Fermi ya que las GPU Kepler no estaban disponibles en ese momento; Estos 960 nodos se denominaron TitanDev y se utilizaron para probar el código. ^{[14] [15]} Esta primera fase de la actualización aumentó el rendimiento máximo de Jaguar a 3,3 petaFLOPS. ^[15] A partir del 13 de septiembre de 2012, se instalaron GPU Nvidia K20X en todos los blades de cómputo XK7 de Jaguar, incluidos los 960 nodos TitanDev. ^{[14] [18] [19]} En octubre, la tarea se completó y la computadora finalmente pasó a llamarse Titán. ^[14]

En marzo de 2013, Nvidia lanzó la GTX Titan , una tarjeta gráfica de consumo que utiliza la misma GPU que las GPU K20X en Titan. ^[20] Titan se sometió a pruebas de aceptación a principios de 2013, pero solo completó el 92% de las pruebas, menos del 95% requerido. ^{[14] [21]} Se descubrió que el problema era el exceso de oro en los conectores de borde hembra de las ranuras PCIe de las placas base , lo que provocaba grietas en la soldadura de las placas base. ^[22] El costo de la reparación corrió a cargo de Cray y cada semana se reparaban entre 12 y 16 gabinetes. ^[22] Durante las reparaciones, los usuarios tuvieron acceso a las CPU disponibles. ^[22] El 11 de marzo, obtuvieron acceso a 8.972 GPU. ^[23] ORNL anunció el 8 de abril que las reparaciones estaban completas ^[24] y la finalización de la prueba de aceptación se anunció el 11 de junio de 2013. ^[25]

El hardware de Titan tiene un rendimiento máximo teórico de 27  petaFLOPS con un software "perfecto". ^[26] El 12 de noviembre de 2012, la organización TOP500 que clasifica las supercomputadoras del mundo según el rendimiento LINPACK , clasificó a Titan en primer lugar con 17,59 petaFLOPS, desplazando a IBM Sequoia . ^{[27] [28]} Titan también ocupó el tercer lugar en el Green500 , las mismas 500 supercomputadoras clasificadas en términos de eficiencia energética. ^[29] En el ranking TOP500 de junio de 2013, Titan cayó al segundo lugar detrás de Tianhe-2 y al vigésimo noveno en la lista Green500. ^{[30] [31]} Titan no volvió a realizar la prueba para el ranking de junio de 2013, ^[30] porque aún habría ocupado el segundo lugar, con 27 petaFLOPS. ^[32]

Hardware

Titan utiliza los 200 gabinetes de Jaguar, que cubren 404 metros cuadrados (4352 pies ² ), con componentes internos reemplazados y redes mejoradas. ^{[33] [34]} La reutilización de los sistemas de energía y refrigeración de Jaguar ahorró aproximadamente 20 millones de dólares. ^[35] Cada gabinete recibe energía trifásica de 480  V. Esto requiere cables más delgados que el estándar estadounidense de 208 V, lo que ahorra 1 millón de dólares en cobre. ^[36] En su punto máximo, Titan consume 8,2  MW , ^[37] 1,2 MW más que Jaguar, pero funciona casi diez veces más rápido en términos de cálculos de coma flotante . ^{[33] [36]} En caso de un corte de energía, el almacenamiento de energía del volante de inercia de fibra de carbono puede mantener la infraestructura de red y almacenamiento en funcionamiento durante hasta 16 segundos. ^[38] Después de 2 segundos sin energía, los generadores diésel se encienden y tardan aproximadamente 7 segundos en alcanzar la potencia máxima. Pueden proporcionar energía indefinidamente. ^[38] Los generadores están diseñados únicamente para mantener encendidos los componentes de red y almacenamiento, de modo que el reinicio sea mucho más rápido; los generadores no son capaces de alimentar la infraestructura de procesamiento. ^[38]

Titan tiene 18,688 nodos (4 nodos por blade, 24 blades por gabinete), ^[39] cada uno de los cuales contiene una CPU AMD Opteron 6274 de 16 núcleos con 32 GB de memoria DDR3 ECC y una GPU Nvidia Tesla K20X con 6 GB de memoria GDDR5 ECC. ^[40] Hay un total de 299.008 núcleos de procesador y un total de 693,6 TiB de RAM de CPU y GPU. ^[36]

Inicialmente, Titan utilizó 10 PB de almacenamiento Lustre de Jaguar con una velocidad de transferencia de 240 GB/s, ^{[36] [41]} pero en abril de 2013, el almacenamiento se actualizó a 40 PB con una velocidad de transferencia de 1,4 TB/s. ^[42] Las GPU fueron seleccionadas por su eficiencia de procesamiento paralelo mucho mayor que las CPU. ^[40] Aunque las GPU tienen una velocidad de reloj más lenta que las CPU, cada GPU contiene 2688 núcleos CUDA a 732  MHz , ^[43] lo que resulta en un sistema general más rápido. ^{[34] [44]} En consecuencia, los núcleos de las CPU se utilizan para asignar tareas a las GPU en lugar de procesar directamente los datos como en las supercomputadoras convencionales. ^[40]

Titan ejecuta Cray Linux Environment , una versión completa de Linux en los nodos de inicio de sesión a los que los usuarios acceden directamente, pero una versión más pequeña y eficiente en los nodos de cómputo. ^[45]

Los componentes de Titan se enfrían por aire mediante disipadores de calor , pero el aire se enfría antes de ser bombeado a través de los gabinetes. ^[46] El ruido del ventilador es tan fuerte que se requiere protección auditiva para las personas que pasan más de 15 minutos en la sala de máquinas. ^[47] El sistema tiene una capacidad de enfriamiento de 23,2 MW (6600 toneladas) y funciona enfriando el agua a 5,5 °C (42 °F), que a su vez enfría el aire recirculado. ^[46]

Los investigadores también tienen acceso a EVEREST (Entorno de visualización exploratoria para investigación y tecnología) para comprender mejor los datos que genera Titán. EVEREST es una sala de visualización con una pantalla de 10 por 3 metros (33 por 10 pies) y una pantalla secundaria más pequeña. Las pantallas son de 37 y 33  megapíxeles respectivamente con capacidad 3D estereoscópica . ^[48]

Proyectos

En 2009, Oak Ridge Leadership Computing Facility que gestiona Titan redujo las cincuenta aplicaciones para el primer uso de la supercomputadora a seis códigos "vanguardistas" elegidos por la importancia de la investigación y por su capacidad para utilizar plenamente el sistema. ^{[34] [49]} Los seis proyectos de vanguardia que utilizaron Titan fueron:

• S3D , un proyecto que modela la física molecular de la combustión, tiene como objetivo mejorar la eficiencia de los motores diésel y de biocombustibles . En 2009, utilizando Jaguar, produjo la primera simulación completamente resuelta de llamas de hidrocarburos de autoignición relevantes para la eficiencia de los motores diésel de inyección directa . ^[49]
• WL-LSMS simula las interacciones entre electrones y átomos en materiales magnéticos a temperaturas distintas del cero absoluto . Una versión anterior del código fue la primera en funcionar a más de un petaFLOPS en Jaguar. ^[49]
• Denovo simula reacciones nucleares con el objetivo de mejorar la eficiencia y reducir el desperdicio de los reactores nucleares . ^[34] El rendimiento de Denovo en máquinas convencionales basadas en CPU se duplicó después de los ajustes para Titan y funciona 3,5 veces más rápido en Titan que en Jaguar. ^{[49] [50]}
• El simulador atómico/molecular masivo paralelo a gran escala ( LAMMPS ) es un código de dinámica molecular que simula partículas en una variedad de escalas, desde la cuántica hasta la relativista , para mejorar la ciencia de los materiales con aplicaciones potenciales en el desarrollo de semiconductores , biomoléculas y polímeros . ^[51]
• CAM-SE es una combinación de dos códigos: Community Atmosphere Model , un modelo de atmósfera global, y High Order Method Modeling Environment , un código que resuelve ecuaciones termodinámicas y de fluidos. CAM-SE permitirá una mayor precisión en las simulaciones climáticas. ^[49]
• La difusión de radiación sin equilibrio ( NRDF ) traza partículas no cargadas a través de supernovas con aplicaciones potenciales en fusión láser , dinámica de fluidos , imágenes médicas , reactores nucleares, almacenamiento de energía y combustión. ^[49] Su código Quimera utiliza cientos de ecuaciones diferenciales parciales para rastrear la energía, el ángulo, el ángulo de dispersión y el tipo de cada neutrino modelado en una estrella que se convierte en supernova , lo que da como resultado millones de ecuaciones individuales. ^[52] El código recibió el nombre de Quimera en honor a la criatura mitológica porque tiene tres "cabezas": la primera simula la hidrodinámica del material estelar , la segunda simula el transporte de radiación y la tercera simula la quema nuclear . ^[52]
• Bonsai es un código de árbol gravitacional para la simulación de n cuerpos . Se ha utilizado para la nominación al premio Gordon Bell de 2014 por simular la Vía Láctea estrella por estrella, con 200 mil millones de estrellas. En esta aplicación la computadora alcanzó una velocidad sostenida de 24,773 petaFlops. ^[53]
• VERA es una simulación de reactor de agua ligera escrita en el Consorcio para la Simulación Avanzada de Reactores de Agua Ligera (CASL) en Jaguar. VERA permite a los ingenieros monitorear el rendimiento y el estado de cualquier parte del núcleo de un reactor durante toda la vida útil del reactor para identificar puntos de interés. ^[54] Aunque no fue uno de los primeros seis proyectos, se planeó que VERA se ejecutara en Titan después de la optimización con la ayuda de CAAR y las pruebas en TitanDev. El informático Tom Evans descubrió que la adaptación a la arquitectura híbrida de Titan era más difícil que la de las supercomputadoras anteriores basadas en CPU. Su objetivo era simular el ciclo completo del combustible de un reactor , un proceso que dura entre dieciocho y treinta y seis meses, en una semana en Titán. ^[54]

En 2013, se planeó ejecutar treinta y un programas en Titán, normalmente cuatro o cinco al mismo tiempo. ^{[47] [55]}

Modificaciones de código

El código de muchos proyectos debe modificarse para adaptarse al procesamiento GPU de Titan, pero se requiere que cada código sea ejecutable en sistemas basados ​​en CPU para que los proyectos no dependan únicamente de Titan. ^[49] OLCF formó el Centro para la Preparación Acelerada de Aplicaciones (CAAR) para ayudar con el proceso de adaptación. Realiza talleres para desarrolladores en la sede de Nvidia para educar a los usuarios sobre la arquitectura, los compiladores y las aplicaciones de Titan. ^{[56] [57]} CAAR ha estado trabajando en compiladores con Nvidia y proveedores de código para integrar directivas para GPU en sus lenguajes de programación. ^[56] Los investigadores pueden así expresar paralelismo en su código con su lenguaje de programación existente, típicamente Fortran , C o C++ , y el compilador puede expresarlo en las GPU. ^[56] El Dr. Bronson Messer, un astrofísico computacional , dijo sobre la tarea: "una aplicación que utiliza Titan al máximo también debe encontrar una manera de mantener ocupada la GPU, recordando todo el tiempo que la GPU es rápida, pero menos flexible que la CPU." ^[56] Moab Cluster Suite se utiliza para priorizar trabajos a nodos para mantener una alta utilización; mejoró la eficiencia del 70% a aproximadamente el 95% en el software probado. ^{[58] [59]} Algunos proyectos encontraron que los cambios aumentaron la eficiencia de su código en máquinas sin GPU; el rendimiento de Denovo se duplicó en máquinas basadas en CPU. ^[49]

La cantidad de modificación de código necesaria para ejecutarse en las GPU varía según el proyecto. Según el Dr. Messer de NRDF , sólo un pequeño porcentaje de su código se ejecuta en GPU porque los cálculos son relativamente simples pero se procesan repetidamente y en paralelo. ^[60] NRDF está escrito en CUDA Fortran , una versión de Fortran con extensiones CUDA para las GPU. ^[60] La tercera "cabeza" de Chimera fue la primera en ejecutarse en las GPU, ya que la combustión nuclear podía simularse más fácilmente mediante la arquitectura de la GPU. Se planeó modificar otros aspectos del código con el tiempo. ^[52] En Jaguar, el proyecto modeló 14 o 15 especies nucleares , pero Messer anticipó la simulación de hasta 200 especies, lo que permitió una precisión mucho mayor al comparar la simulación con la observación empírica. ^[52]

Ver también

• Jaguar (supercomputadora) – OLCF-2
• Cumbre (supercomputadora) – OLCF-4
• Instalación de informática de liderazgo de Oak Ridge

Referencias

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• Medios relacionados con Titán (supercomputadora) en Wikimedia Commons
• Página web oficial
• "GeForce GTX Titán". NVIDIA . Archivado desde el original el 24 de febrero de 2013 . Consultado el 26 de marzo de 2013 .