Подпишитесь на еженедельную рассылку
Эл. почта



Новые возможности с процессорами Ascend + Kunpeng

28 апреля 2020

Человечество всегда пыталось постичь тайны Вселенной. По мере непрерывного развития науки и техники все большее число технологий начинает применяться в области астрономии. С каждым днем особо важное значение приобретает обеспечение высоких вычислительных мощностей. С помощью вычислительной платформы Kunpeng — воплощения вычислительных мощностей разных типов — ученые смогут приоткрыть новые тайны Вселенной.

18 февраля 1930 года — люди открыли Плутон:
Сколько времени потребовалось человеку, чтобы выдвинуть гипотезу, подтвердить факт существования и разглядеть Плутон? С конца 19 века до 1930 года различные ученые-астрономы проводили исследования и, наконец, официально объявили о существовании Плутона; в 2015 году зонд New Horizons прислал первые цветные снимки Плутона, сделанные крупным планом, — таким образом, в общей сложности данный процесс занял 85 лет.

Глядя на бескрайнее, недостижимое звездное небо, человечество никогда не оставляло попыток разгадать тайны Вселенной. Успешный запуск первого искусственного спутника Земли, высадка человека на Луну, исследование Солнечной системы, строительство Международной космической станции, непрерывное усовершенствование технологий пилотируемых космических полетов стали возможны благодаря усилиям поколений ученых, стремившихся постичь усеянную звездами Вселенную.

Быстрое развитие науки и техники в наши дни позволяет ускорить процесс изучения Вселенной. В 2019 году была официально опубликована первая в истории человечества фотография черной дыры. Для этого потребовалось восемь астрономических телескопов и массовые данные, хранящиеся на накопителях весом более полтонны. Благодаря имеющимся вычислительным мощностям суперкомпьютеров в разных странах только через два года наконец удалось «проявить» фотографию.

Технологии предоставления вычислительных мощностей, позволяющих совершить обработку больших массивов данных, уже давно стали неотъемлемой частью процесса исследования Вселенной. Проект SKA (Square Kilometre Array — «антенная решётка в квадратный километр») является одним из крупнейших международных совместных научных проектов в области астрономии. Географически оборудование для наблюдения будет размещено в южном полушарии на двух континентах — в Африке и Австралии, предоставляя людям небывалые возможности для детального изучения Вселенной.

Предполагается, что проект SKA будет генерировать трафик, в 10 раз превышающий объем текущего трафика данных на всей планете. Учитывая потребности в проведении вычислений на уровне эксафлопс и хранению эксабайтов (EB) данных, суперкомпьютерные архитектуры сталкиваются с проблемами обеспечения требуемой масштабируемости, стабильности, гибкости при адаптации передовых алгоритмов, а также огромными экономическими затратами. Китай является одним из главных государств-учредителей обсерватории SKA, внесшим значительный вклад в разработку инженерных технологий и научные исследования SKA. Шанхайская астрономическая обсерватория (региональный центр SKA, представительство SKA в Китае) приняла участие в общем проектировании глобальных региональных центров SKA и завершила разработку первого в мире прототипа регионального центра SKA.

Сотрудничество компании Huawei и Шанхайской астрономической обсерватории основано на совместном использовании и обмене ресурсами: объединение достижений обеих сторон в сфере радиоастрономии, обработки больших данных, облачных вычислений, высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта способствовало совместному строительству регионального центра SKA в Китае. Исходя из текущих потребностей, для анализа астрономических данных SKA компания Huawei предоставила решение с использованием серверов TaiShan для высокопроизводительных вычислений (TaiShan HPC) и ИИ-кластеров Atlas 900.

В прототипе, выполненном на основе решения TaiShan HPC, в качестве основного вычислительного узла и узла управления используется сервер TaiShan 200 на базе процессора Kunpeng. Благодаря совместимости сервера TaiShan 200 с гибридным развертыванием гетерогенного узла Atlas и узла x86 на базе ИИ-процессора Ascend возможно совместное проведение работ по реионизации и анализу спектральных линий Вселенной, получению изображений непрерывного спектра, поиску пульсаров, классификации галактик, поиску источников кратковременного излучения и т. д. В острове данных выполняется функционирование независимого общего хранилища и координирование задач, для выполнения различных услуг используются платформы различных типов. Острова данных связаны через высокоскоростную сеть, позволяя выполнить реорганизацию ресурсов и достичь высокой степени гибкости и стабильности. Разработанные вместе с сообществом SKA система управления хранением данных, фреймворк выполнения и другое программное обеспечение позволяют совместно выполнять обработку большого объема астрономических данных.

Кроме того, благодаря ускоренному внедрению искусственного интеллекта в области астрономии, в SKA для анализа данных радиотелескопов также будут использоваться облачные сервисы на базе Atlas 900, сокращая время поиска звезд по определенным признакам с 169 дней до 10 секунд. Atlas 900 — самый быстродействующий в мире кластер искусственного интеллекта. Это мощная система, объединяющая тысячи ИИ-процессоров Huawei Ascend 910, позволяя достигнуть производительности 256–1024 петафлопс (PFLOPS) для операций с плавающей запятой (FP16), что равносильно вычислительной мощности 500 тысяч ПК.

По мере развития и внедрения технологий 5G, больших данных, Интернета вещей, искусственного интеллекта и прочего перед человечеством открываются ворота в совершенно новую эру: технологические инновации привели к возникновению потребности в обработке большого объема данных, для чего требуются вычислительные мощности разных типов. Серверы нового поколения TaiShan для ЦОДов на базе процессоров Kunpeng соответствуют требованиям к разноплановым и экологичным вычислениям центров обработки данных, позволяя добиться эффективного ускорения работы в сценариях обработки больших данных, распределенного хранения, высокопроизводительных вычислений, работы нативных приложений и баз данных.

Комментарии

Пока нет ни одного сообщения

Добавление сообщения

наверх