सुपर कंप्यूटर के लिए ओपन-सोर्स जीपीयू तकनीक: शोधकर्ताओं ने फायदे और नुकसान बताए

प्लेटो द्वारा पुनर्प्रकाशित

अनुयायियों: 0

होम > दबाएँ > सुपर-कंप्यूटर के लिए ओपन-सोर्स जीपीओ तकनीक: शोधकर्ता फायदे और नुकसान को नेविगेट करते हैं

व्लादिमीर स्टेगेलोव, एचएसई विश्वविद्यालय के प्रोफेसर क्रेडिट व्लादिमीर स्टेगेलोव

सार:
सुपर कंप्यूटर एटमॉस्टिक मॉडलिंग और मल्टी-स्केल एनालिसिस के लिए एचएसई इंटरनेशनल लैबोरेटरी के शोधकर्ताओं, जेआईएचटी आरएएस और एमआईपीटी ने एएमडी और एनवीडिया द्वारा निर्मित GPU त्वरक पर लोकप्रिय आणविक मॉडलिंग कार्यक्रमों के प्रदर्शन की तुलना की है। इंटरनेशनल जर्नल ऑफ हाई परफॉर्मेंस कम्प्यूटिंग एप्लिकेशन द्वारा प्रकाशित एक पेपर में, विद्वानों ने पहली बार नई ओपन-सोर्स जीपीयू तकनीक, एएमडी एचआईपी पर LAMMPS को पोर्ट किया।

सुपर-कंप्यूटर के लिए ओपन-सोर्स जीपीओ तकनीक: शोधकर्ता फायदे और नुकसान को नेविगेट करते हैं

मॉस्को, रूस | 30 अप्रैल, 2021 को पोस्ट किया गया

विद्वानों ने GPU के त्वरक Nvidia और AMD पर तुलनीय शिखर मापदंडों के साथ तीन आणविक मॉडलिंग कार्यक्रमों - LAMMPS, Gromacs और OpenMM के प्रदर्शन का गहन विश्लेषण किया। परीक्षणों के लिए, उन्होंने ApoA1 (एपोलिपोप्रोटीन A1) के मॉडल का उपयोग किया - रक्त प्लाज्मा में एपोलिपोप्रोटीन, 'अच्छा कोलेस्ट्रॉल' का मुख्य वाहक प्रोटीन। उन्होंने पाया कि अनुसंधान गणना का प्रदर्शन न केवल हार्डवेयर मापदंडों से प्रभावित होता है, बल्कि सॉफ्टवेयर वातावरण से भी प्रभावित होता है। यह पता चला कि कंप्यूटिंग गुठली के समानांतर लॉन्च के जटिल परिदृश्यों में एएमडी चालकों के अप्रभावी प्रदर्शन से काफी देरी हो सकती है। ओपन-सोर्स समाधान अभी भी उनके नुकसान हैं।

हाल ही में प्रकाशित पेपर में, शोधकर्ताओं ने पहली बार LAMMPS को एक नए ओपन-सोर्स GPU तकनीक, AMD HIP पर पोर्ट किया था। यह विकासशील तकनीक बहुत ही आशाजनक लग रही है क्योंकि यह एनवीडिया त्वरक पर और AMD द्वारा नए GPUs पर प्रभावी रूप से एक कोड का उपयोग करने में मदद करता है। विकसित LAMMPS संशोधन एक खुले स्रोत के रूप में प्रकाशित किया गया है और आधिकारिक भंडार में उपलब्ध है: दुनिया भर के उपयोगकर्ता अपनी गणना में तेजी लाने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं।

'हमने अच्छी तरह से एनवीडिया वोल्टा और एएमडी वेगा 20 आर्किटेक्चर के GPU त्वरक मेमोरी सब-सिस्टम की तुलना की। मुझे GPU kernels के समानांतर लॉन्च के लॉजिक्स में एक अंतर मिला और उसने प्रोग्राम प्रोफाइल की कल्पना करके इसे प्रदर्शित किया। दोनों मेमोरी बैंडविड्थ और विभिन्न स्तरों के GPU मेमोरी पदानुक्रम के साथ-साथ GPU गुठली के प्रभावी समानांतर निष्पादन - ये सभी पहलू GPU कार्यक्रमों के वास्तविक प्रदर्शन पर एक बड़ा प्रभाव डालते हैं, 'Vsevolod Nikolskiy, HSE विश्वविद्यालय के डॉक्टरेट छात्र और कागज के लेखकों में से एक।

पेपर के लेखकों का तर्क है कि समकालीन माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक दिग्गजों की तकनीकी दौड़ में भागीदारी GPU त्वरण प्रौद्योगिकियों की अधिक विविधता की ओर एक स्पष्ट रुझान प्रदर्शित करती है।

'एक ओर, यह तथ्य अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए सकारात्मक है, क्योंकि यह प्रतिस्पर्धा, बढ़ती प्रभावशीलता और सुपर कंप्यूटर की घटती लागत को उत्तेजित करता है। दूसरी ओर, एचएसई विश्वविद्यालय के प्रोफेसर व्लादिमीर स्टेगेलोव ने टिप्पणी की, कई अलग-अलग प्रकार के GPU आर्किटेक्चर और प्रोग्रामिंग प्रौद्योगिकियों की उपलब्धता पर विचार करने की आवश्यकता के कारण प्रभावी कार्यक्रमों को विकसित करना और भी कठिन होगा। विभिन्न आर्किटेक्चर (x86, आर्म, पॉवर) पर साधारण प्रोसेसर के लिए भी सहायक प्रोग्राम पोर्टेबिलिटी अक्सर जटिल होती है। विभिन्न GPU प्लेटफार्मों के बीच कार्यक्रमों की पोर्टेबिलिटी बहुत अधिक जटिल मुद्दा है। ओपन-सोर्स प्रतिमान कई बाधाओं को दूर करता है और बड़े और जटिल सुपर कंप्यूटर सॉफ्टवेयर के डेवलपर्स को मदद करता है। '

2020 में, ग्राफिक एक्सीलेटर के लिए बाजार में बढ़ती कमी का अनुभव किया। उनके उपयोग के लोकप्रिय क्षेत्र प्रसिद्ध हैं: क्रिप्टोक्यूरेंसी खनन और मशीन सीखने के कार्य। इस बीच, वैज्ञानिक अनुसंधान को नई सामग्रियों और जैविक अणुओं के गणितीय मॉडलिंग के लिए GPU त्वरक की भी आवश्यकता होती है।

'शक्तिशाली सुपर कंप्यूटर बनाना और तेजी से और प्रभावी कार्यक्रमों को विकसित करना है कि कैसे सबसे जटिल वैश्विक चुनौतियों को हल करने के लिए उपकरण तैयार किए जाते हैं, जैसे कि COVID-19 महामारी। एचएसई विश्वविद्यालय के शोधकर्ता और कागज के लेखकों में से एक, निकोले कोंडराट्युक ने कहा, आणविक मॉडलिंग के लिए गणना उपकरण का उपयोग वायरस से लड़ने के तरीकों की खोज के लिए विश्व स्तर पर किया जाता है।

गणितीय मॉडलिंग के लिए सबसे महत्वपूर्ण कार्यक्रम अंतरराष्ट्रीय टीमों और दर्जनों संस्थानों के विद्वानों द्वारा विकसित किए जाते हैं। ओपन-सोर्स प्रतिमान के तहत और मुफ्त लाइसेंस के तहत विकास किया जाता है। दो समकालीन माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक दिग्गजों, एनवीडिया और एएमडी की प्रतियोगिता ने जीपीयू एक्सेलेरेटर की प्रोग्रामिंग, एएमडी आरओसीएम के लिए एक नए ओपन-सोर्स इंफ्रास्ट्रक्चर का उदय किया है। इस मंच का ओपन-सोर्स चरित्र विभिन्न प्रकार के सुपर कंप्यूटरों को इसके उपयोग के साथ विकसित कोड की अधिकतम पोर्टेबिलिटी की उम्मीद देता है। ऐसी एएमडी रणनीति एनवीडिया के दृष्टिकोण से अलग है, जिसकी CUDA तकनीक एक बंद मानक है।

अकादमिक समुदाय की प्रतिक्रिया को देखने में ज्यादा समय नहीं लगा। AMD GPU त्वरक पर आधारित सबसे बड़े नए सुपर कंप्यूटर की परियोजनाएं पूरी होने के करीब हैं। फ़िनलैंड में Lumi 0.5 प्रदर्शन के प्रदर्शन के साथ (जो 1,500,000 लैपटॉप के प्रदर्शन के समान है!) जल्दी से बनाया जा रहा है। इस वर्ष, एक अधिक शक्तिशाली सुपर कंप्यूटर, फ्रंटियर, संयुक्त राज्य अमेरिका (1.5 exaFLOPS), और 2023 में - एक और भी अधिक शक्तिशाली El Capitan (2 exaFLOPS) से अपेक्षित है।

####

अधिक जानकारी के लिए, कृपया क्लिक करें यहाँ उत्पन्न करें

संपर्क:
लियुडमिला मेजेंटसेवा
7-926-313-2406

@HSE_eng

कॉपीराइट © एचएसई विश्वविद्यालय

अगर आपके पास कोई टिप्पणी है, तो कृपया Contact हमें.

न्यूज़ रिलीज़ के जारीकर्ता, न कि 7 वेव, इंक। या नैनो टेक्नोलॉजी नाउ, सामग्री की सटीकता के लिए पूरी तरह से जिम्मेदार हैं।

बुकमार्क: