Titan empleó CPUs AMD Opteron junto con GPUs Nvidia Tesla para mejorar la eficiencia energética y, al mismo tiempo, proporcionar un aumento de un orden de magnitud en la potencia computacional en comparación con Jaguar. Utilizó 18.688 CPU emparejadas con una cantidad igual de GPU para funcionar a un pico teórico de 27 petaFLOPS; en el benchmark LINPACK utilizado para clasificar la velocidad de las supercomputadoras, funcionó a 17,59 petaFLOPS. Esto fue suficiente para obtener 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.
Titan estaba disponible para cualquier propósito científico; el acceso depende de la importancia del proyecto y su potencial para explotar la arquitectura híbrida. Cualquier programa seleccionado también debe ser ejecutable en otras supercomputadoras para evitar la dependencia exclusiva de Titan. Se seleccionaron seis programas de vanguardia. Se ocupaban principalmente de física a escala molecular o modelos climáticos , mientras que otros 25 estaban en cola detrás de ellos. La inclusión de GPU obligó a los autores a alterar 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 tienen CPU.
Historia
Los planes para crear una supercomputadora capaz de alcanzar 20 petaFLOPS en el Oak Ridge Leadership Computing Facility (OLCF) en el Oak Ridge National Laboratory (ORNL) se remontan a 2005, cuando se construyó Jaguar. [3] Titan será reemplazado por un sistema de aproximadamente 200 petaFLOPS en 2016 como parte del plan de ORNL de operar una máquina de exaescala (1000 petaFLOPS a 1 exaFLOPS) para 2020. [3] [4] [5] El plan inicial de construir un nuevo edificio de 15 000 metros cuadrados (160 000 ft 2 ) para Titan fue descartado a favor de utilizar la infraestructura existente de Jaguar. [6] La arquitectura precisa del sistema no se finalizó hasta 2010, aunque se firmó un acuerdo con Nvidia para suministrar las GPU en 2009. [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 comenzó la primera fase de la actualización de Titan. [4] [8]
Jaguar ha recibido varias actualizaciones desde su creación. Comenzó con la plataforma Cray XT3 que producía 25 teraFLOPS. [9] Para 2008, Jaguar se había ampliado con más gabinetes y se actualizó 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 los 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 de tiempo de computación. [11] [12] El jefe de computación científica de ORNL, Jeff Nichols, señaló que Titan costó aproximadamente $ 60 millones por adelantado, de los cuales la contribución de la NOAA fue menos de $ 10 millones, pero las cifras precisas estaban cubiertas por acuerdos de confidencialidad. [11] [13] El plazo completo del contrato con Cray incluía $ 97 millones, sin incluir 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 con 24 blades XT5 (dos CPU de 6 núcleos por nodo, cuatro nodos por blade), se actualizaron a blades XK7 (una CPU de 16 núcleos por nodo, cuatro nodos por blade) mientras que el resto de la máquina permaneció en uso. [14] En diciembre, la computación 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 sobre la que 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 de toro 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) fueron 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 usaron 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, las GPU Nvidia K20X se instalaron 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 matriz de 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, por debajo 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 causaba grietas en la soldadura de las placas base. [22] El costo de la reparación corrió a cargo de Cray y se repararon entre 12 y 16 gabinetes cada semana. [22] Durante las reparaciones, los usuarios tuvieron acceso a las CPU disponibles. [22] El 11 de marzo, obtuvieron acceso a 8972 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 por 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 Green500 , las mismas 500 supercomputadoras clasificadas en términos de eficiencia energética. [29] En la clasificación 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 pruebas para la clasificación de junio de 2013, [30] porque todavía habría ocupado el segundo lugar, con 27 petaFLOPS. [32]
Hardware
Titan utiliza los 200 gabinetes de Jaguar, que cubren 404 metros cuadrados (4352 ft 2 ), con componentes internos reemplazados y redes mejoradas. [33] [34] La reutilización de los sistemas de energía y enfriamiento de Jaguar ahorró aproximadamente $ 20 millones. [35] La energía se proporciona a cada gabinete a 480 V trifásico . Esto requiere cables más delgados que el estándar estadounidense de 208 V, lo que ahorra $ 1 millón en cobre. [36] En su pico, Titan consume 8,2 MW , [37] 1,2 MW más que Jaguar, pero funciona casi diez veces más rápido en términos de cálculos de punto 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, tardando 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 para 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 con 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 los 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] Se seleccionaron las GPU 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 da como resultado 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 el entorno Cray Linux , 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 con 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 agua a 5,5 °C (42 °F), lo que a su vez enfría el aire recirculado. [46]
Los investigadores también tienen acceso a EVEREST (Exploratory Visualization Environment for Research and Technology) 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 tienen 37 y 33 megapíxeles respectivamente y capacidad para 3D estereoscópico . [48]
Proyectos
En 2009, el Oak Ridge Leadership Computing Facility que administra Titan redujo las cincuenta aplicaciones para el primer uso de la supercomputadora a seis códigos "de vanguardia" elegidos por la importancia de la investigación y por su capacidad para utilizar completamente 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 totalmente resuelta de llamas de hidrocarburos autoinflamables 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]
CAM-SE es una combinación de dos códigos: Community Atmosphere Model , un modelo atmosférico 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]
Non-Equilibrium Radiation Diffusion ( 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 Chimera 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 en supernova , lo que resulta en millones de ecuaciones individuales. [52] El código fue nombrado Chimera 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 combustión 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 2014 por simular la Vía Láctea estrella por estrella, con 200 mil millones de estrellas. En esta aplicación, el ordenador 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 la vida útil del reactor para identificar puntos de interés. [54] Aunque no fue uno de los primeros seis proyectos, VERA estaba planeado para ejecutarse en Titán después de la optimización con la ayuda de CAAR y las pruebas en TitanDev. El científico informático Tom Evans descubrió que la adaptación a la arquitectura híbrida de Titán era más difícil que a las supercomputadoras basadas en CPU anteriores. Su objetivo era simular un ciclo de combustible de reactor completo , un proceso de entre dieciocho y treinta y seis meses de duración, en una semana en Titán. [54]
En 2013 se planeó ejecutar treinta y un programas en Titán, normalmente cuatro o cinco a la vez. [47] [55]
Modificaciones del código
El código de muchos proyectos debe modificarse para adaptarse al procesamiento de 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 en 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] De este modo, los investigadores pueden expresar paralelismo en su código con su lenguaje de programación existente, normalmente Fortran , C o C++ , y el compilador puede expresarlo a las GPU. [56] El Dr. Bronson Messer, un astrofísico computacional , dijo sobre la tarea: "una aplicación que use Titan al máximo también debe encontrar una forma 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 en los nodos para mantener una alta utilización; mejoró la eficiencia del 70% a aproximadamente el 95% en el software probado. [58] [59] Algunos proyectos descubrieron 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 del código necesaria para ejecutarse en las GPU varía según el proyecto. Según el Dr. Messer de NRDF , solo 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 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 simular hasta 200 especies, lo que permitió una precisión mucho mayor al comparar la simulación con la observación empírica. [52]
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Sitio web oficial
«GeForce GTX Titan». Nvidia . Archivado desde el original el 24 de febrero de 2013. Consultado el 26 de marzo de 2013 .