Баннер
Баннер
Баннер
Баннер
Баннер
  • Прыжок в HPC

  • Пейзаж с оленем и вертолетом

  • Синергия применения суперкомпьютерных современных технологий производства

Прыжок в HPC

Первая половинка слова «суперкомпьютеры» ассоциируется больше с рядами стоек в академическом или университетском ВЦ. Вряд ли с вычислительными центрами предприятий.

Предприятия, конечно, бывают разные. Не будем сейчас говорить о нефтегазовых гигантах, о Google или Facebook. Предприятия, которые заняты производством того, что мы можем пощупать руками или даже намылить им голову, тоже используют HPC, да еще в каких масштабах. Известный пример – Procter & Gamble. Моделирование своих изделий, расчеты химических свойств потенциальных и актуальных товаров они выполняют, арендуя время чуть ли не во всех крупнейших национальных лабораториях США. Но это не значит, что «у себя дома» P&G не держит мощных машин. Известно, во всяком случае, о системе Cray/Appro с более чем пятью тысячами ядер. Но это только открытые данные, которыми P&G делится с прессой. По оценкам экспертов, уровень вычислений P&G не выглядит бледно на фоне нефтегазовых гигантов, обсчитывающих сейсмические данные, или на фоне весьма скрытных финансовых компаний, о которых чаще всего говорят, когда речь заходит об HPC в коммерческих компаниях. Надо учитывать, что компания P&G отличается открытостью. Более скрытные участники рынка считают тоже не на калькуляторах.

Но что уж говорить о P&G, когда и средним и небольшим предприятиям теперь сплошь и рядом приходится осваивать если не «супер», то уж точно высокопроизводительные вычисления – HPC. Многие из их проблем связаны не с масштабом, а с другим подходом, которого требует HPC. Чтобы не сказать «с другим мышлением».

Надо помнить, что на мировом рынке компании-гиганты отнюдь не все разработки выполняют у себя. Инженерные и другие специфические расчеты часто заказывают небольшим фирмам, специализирующимся в узкой области. В мире большинство разработок выполняют средние и небольшие фирмы. Таким фирмам не просто пройти через такие революционные изменения, как переход к параллельным вычислениям от рабочих станций.

 

Рынок торопит

Но деваться, похоже, некуда. Моделирование всего, что можно смоделировать, становится общепринятой тенденцией развития бизнеса компаний, работающих на самых разных рынках.  Дело не только в том, что моделирование в исконном смысле – кораблики в бассейнах – постепенно уходит в прошлое, как ватманы и кульманы. Рынок торопит. Опоздал с новой моделью, тебя опередили – пеняй на себя, на недостаточные вычислительные мощности в твоем распоряжении. Или на нерасторопных инженеров и сотрудников IT-отдела, не справляющихся с новым оборудованием и новыми задачами.

Для предприятия среднего размера параллельные вычисления – экзотика. Разворачивая параллельную систему даже не таких уж больших масштабов, приходится сталкиваться с проблемами, с которыми просто не сталкивались раньше. На предприятии могли успешно применяться мощные рабочие станции, но объемы вычислений позволяли обходиться небольшим количеством параллельных потоков вычислений. Теперь модели усложнились, стали более детальными и точными, увеличились объемы данных, и приходится осознать: нужно не просто закупать новое, более мощное оборудование. Необходимо перейти на новый уровень, мыслить другими категориями, оперировать другими критериями стоимости и результативности. И, конечно, нужны специалисты именно по параллельным вычислениям. Да еще и представляющие себе предметную область.

Естественно, производители оборудования неравнодушны к проблемам своих старых и новых, потенциальных клиентов. Простота – ключевое слово многих маркетинговых компаний. Ради того, чтобы пробить дорогу к своим заказчикам, некоторые компании даже идут на то, чтобы существенно поменять саму компанию, ее бизнес-модели, приоритеты.


Начиная с себя

До 2013 года NVIDIA, прославившаяся графическими ускорителями, никогда не пробовала себя на рынке готовых, самостоятельных устройств. И вдруг появляется GRID VCA – «программно-аппаратный комплекс визуальных вычислений», так переводят на русский язык короткое VCA (Visual Computing Appliance). Это сервер с GPU, на котором происходит вся обработка заданий, на клиентскую сторону отсылаются лишь результаты – хорошего качества графика. У пользователя при этом может быть обычный или планшетный компьютер.

Когда говорят о NVIDIA, сразу вспоминают о компьютерных играх, и GRID, конечно, сразу поселился в вычислительных центрах онлайновых провайдеров игр. Но в то же самое время компания объявила и об инженерных пакетах, установленных на этих устройствах «под ключ», – Autodesk, Dassault Systemes и им подобных. На первых же демонстрациях главу NVIDIA Дженсона Хуанга поддержал вице-президент компании SolidWorks, принадлежащей Dassault Systemes. VCA по-прежнему не мейнстрим NVIDIA, но такой старт говорит о многом.

Союзница NVIDIA по альянсу OpenPOWER Foundation, IBM в некотором смысле тоже изменила самой себе, желая обольстить заказчиков. Измена эта на другом уровне, не сразу понятном постороннему. Речь идет о порядке байтов: big-endian против little-endian – то есть от старшего к младшему и наоборот. Термин, кстати, восходит к «Путешествиям Гулливера» Джонатана Свифта, к войне тупоконечников – тех, кто разбивает яйца с тупого конца, – с остроконечниками. Архитектура X86 – «остроконечная», то есть little-endian, в регистрах и в ячейках памяти сначала идут младшие байты.

IBM недавно уступила весь свой бизнес с «остроконечными» процессорами X86 китайской компании Lenovo. Мейнфреймы и коммерческие серверы IBM оставались традиционно «тупоконечными», как и, скажем, UNIX-серверы архитектуры SPARC.

Процессор IBM Power 8 вышел удачным. Кроме всего прочего он способен поддерживать 8 потоков на 1 процессорное ядро. И он стал первым в серии Power, способным исполнять и «тупоконечные», и «остроконечные» инструкции. Разумеется, это шаг навстречу клиентам, привыкшим использовать архитектуру X86. Кроме того, если у клиента уже были «остроконечные» системы, то процессы обмена данными с ними новых систем на Power 8 упрощается. А новые параллельные технологии и вообще современные тенденции развития IT могут потребовать существенно больших потоков данных, кочующих с одного вычислительного ресурса на другой.


Перед прыжком

Hewlett-Packard, которой принадлежит рекорд по числу систем в списке TOP500 (179 против следующей за ней IBM с их 153 системами), недавно разделила свой бизнес на две части. Та половина HP, внутри которой остались технологии и бизнес HPC, называется Hewlett-Packard Enterprise. Поэтому естественно ожидать, что HP будет уделять предприятиям немало внимания.

Еще во времена, когда у HP были свои процессоры серии PA-RISC, у нее был свой хорошо очерченный кусок рынка инженерных машин – рабочих станций под собственную версию UNIX – HP-UX. Этот рынок она делила с конкурентами – с SUN, например, у которой были свои UNIX-станции. Уже лет пять прошло, как исчезла компания SUN, уже лет десять назад забрали с завода последний RISC-процессор HP, но словосочетание «мощная рабочая станция», пусть уже архитектуры X86, много значит для инженера. И вот оказывается, что слово «кластер» звучит куда более современно. И кластер, как это ни прозаично звучит, может состоять из не столь дорогих, часто вполне заурядных по конфигурации узлов.

Одна из трудностей, с которыми могут столкнуться в организации, решившейся на использование HPC, может стать даже собственно конфигурирование HPC-кластера. Оно, конечно, не сводится к подбору процессоров и объема памяти. Да и выбор архитектуры кластера отнюдь не всегда очевиден. Полагаться ли на возможности универсальных процессоров? Сделать ставку на графические ускорители? GPU могут повысить производительность в десятки раз, но даже в NVIDIA открыто говорят, что GPU дает выигрыш отнюдь не на всех задачах. Надо понимать, что позволит ускорить код приложения, и если позволит, то как сконфигурировать кластер, чтобы эффективно задействовать возможности ускорителей.  

Но кроме этого необходимо будет разобраться с тем, как будут загружаться задачи, как работает планировщик. В традиционной вычислительной среде эти проблемы могли оставаться в тени. И, разумеется, надо подумать о сети: выбрать ее тип и конфигурацию не менее важно, чем определиться с вычислительными ресурсами кластера. Еще одно: если до этого в компании работали в среде Windows, то предстоит, скорее всего, освоить Linux. Мир кластеров это де-факто мир Linux, хотя исключения, разумеется, на рынке присутствуют.

От производителей железа зависит, насколько хорошо их техника будет приспособлена к конкретным задачам, сконфигурирована под характерные профили вычислительных нагрузок. Производители ПО в свою очередь предлагают reference architectures – эталонные архитектуры, лучше всего подходящие для тех задач, которые призваны решать их программные пакеты.


Инициатива помощников 

Летом этого года HP представила сообществу HPC два типа мощных серверов: Apollo 8000 с весьма оригинальной системой водяного охлаждения и Apollo 6000 с воздушным охлаждением. Первые нацелены в большей степени на большие престижные проекты в университетах и больших вычислительных центрах. Вторые ориентированы скорее в сторону бизнес-клиентов. Они более привычны, хотя их архитектура и компоновка основных блоков, позволяющая достичь высокой вычислительной плотности, не вполне традиционна. С них проще начинать построение параллельных систем. Недавно, в менее торжественной обстановке, под девизом «мост от корпоративной системы к высокопроизводительной архитектуре» HP начала продвижение машин Apollo 2000. Они пришли на смену семейству SL и адресованы как раз среднему и малому бизнесу. Вычислительная плотность в них велика (вдвое выше типичного традиционного узла 1U), при этом они уже имеют вполне привычный вид, узлы располагаются в стандартных стойках. Но переход с отдельных рабочих станций на кластеры – процесс в любом случае не рутинный.

Для того чтобы сделать такой переход безболезненным, HP работает с производителями основных инженерных пакетов – среди которых, конечно, ANSYS и SIMULIA. Результатом становятся эталонные архитектуры для типичных реальных задач Solution Reference Architectures (SRA). Производительность RSA оптимизируется и измеряется в собственных лабораториях HP и в лабораториях разработчиков-партнеров. HP определяет и список VAR, и партнеров-интеграторов, которые установят и настроят соответствующие кластеры.

Если бы клиенты работали как раньше, а не ориентировались на новую инициативу, взаимодействие происходило бы так: фирма-заказчик общалась бы параллельно и с производителем программного пакета, и с производителем оборудования. Их компетенции не всегда пересекаются. В варианте, который теперь предлагает HP, заказчик заведомо имеет дело со специалистами, которые знают и особенности железа, и особенности работы пакетов и знают, как добиться их оптимального взаимодействия. Понятно, что речь идет не только об установке и первоначальной настройке, но и о поддержке в течение всего жизненного цикла.

«Интегратор берет на себя все сложности» – таков лозунг участников инициативы. Клиент должен приступить к работе над своими инженерными проектами сразу, не задумываясь о разнице, как если бы он занялся моделированием на традиционной рабочей станции, а не на кластере с сотнями узлов.

Работа начинается с осмотра помещения, где будет установлен кластер, с оценки существующей инфраструктуры, с определения набора пакетов, на которых будут работать инженеры. Для определения нужной конфигурации приходится достаточно глубоко вникать в предметную область заказчика: нужно знать и типы моделей, которые будут обсчитываться, и математическую часть: какие решатели будут использоваться – профили могут отличаться сильно. После этого надо определить, какая конфигурация способна сочетаться с этими, иногда трудно сочетающимися требованиями к оборудованию. Бывает, что задача вообще невыполнима: некоторые модели и приложения настолько плохо поддаются масштабному распараллеливанию, что двигаться в этом направлении просто не имеет смысла. Инвестиции не будут работать. Но на другом полюсе – излишняя экономия, когда недостаточно мощный кластер просто не даст получить те преимущества, которые могли бы дать параллельные вычисления на более мощном и оптимально сбалансированном оборудовании. Интегратор должен уберечь клиента от обоих видов разочарования.

Над этим стоит поработать: переход к параллельным вычислениям вещь, в общем, неизбежная. Поддастся клиент очарованию HPC или разочарованно махнет рукой – исход один: вычисления будущего будут параллельными. 

Пейзаж с оленем и вертолетом

Иногда обсуждение ситуации в HPC-отрасли вызывает странные ассоциации. Мне, например, представился вдруг поселок на Крайнем Севере. Добраться до него можно двумя способами:

1. Олень.

2. Вертолет.

Если мы говорим о нашем, земном, то есть кремнии, то разговор обычно не покидает пределов тем многоядерных процессоров, ускорителей и неуклонного увядания закона Мура. Олени – неторопливые, надежные.

Если мы говорим об альтернативах, будущем, в разговор стремительно врываются квантовые компьютеры, занимая собой обычно все пространство беседы. Это вертолеты. Летают быстро, но когда еще будут?

Не видно на горизонте ни автобуса, ни снегохода, ни парохода, ни даже подводы, впряженной во владимирского тяжеловоза.

Синергия применения суперкомпьютерных современных технологий производства

На протяжении множества лет основной технологией производства изделий было удаление «лишнего» материала. Технология была актуальной до тех пор, пока изделия производились из недорогих материалов, а экономика стран не была выраженно рыночной. Современные технологии определяются актуальными государственными задачами, которые даже для промышленности подчас являются инновационными. Зачастую актуальные задачи государства также связаны с применением новых материалов с характерными свойствами. Такие материалы довольно дороги в цене, а некоторые выпускаются только под ряд конкретных изделий — по этой причине объекты, создаваемые по старой технологии, за счет утилизации материала при резании стоят чрезвычайно дорого или не могут быть созданы в принципе без применения новых подходов.

Previous
Следующая
Баннер

Новости

Календарь материалов

« Июля 2015 »
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
    1 2 3 4 5
6 7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 25 26
27 28 29 30 31    
Порно сайт еще новые видео