Vittorio Rosato Servizio di Calcolo e Modellistica ENEA Casaccia [email protected] Dai problemi scientifici alle architetture di calcolo ovvero come.

Vittorio RosatoServizio di Calcolo e Modellistica

ENEA Casaccia

[email protected]

Dai problemi scientifici alle architetture di calcoloDai problemi scientifici alle architetture di calcolo ovveroovvero

come cucire con come cucire con aghi e gomeneaghi e gomene

Giovedì della Cultura Scientifica, Casaccia 29.4.2004


Key-pointsKey-points

1. un legame stretto tra problemi e modelli di calcolo

2. I modelli di calcolo determinano le architetture sulle quali hanno maggiori possibilità di essere eseguiti efficientemente

le piattaforme di calcolo dovrebbero essere“”science-driven”


Invece…Invece…3. Le architetture di calcolo sono funzionalizzate

per altre classi di applicazioni (grafica, multimedia, internet etc.)

dunque……dunque……4. La computational science ha dovuto elaborare

nuovi modelli operativi e/o a utilizzare enormi piattaforme di calcolo visto che non può guidare lo sviluppo delle architetture.

Questa presentazione illustrera’ alcuni degli ambiti nei quali la presenza di questi problemi ha spinto l’ elaborazione di (nuovi) modelli operativi.


L’approccio computazionale è ormaiconsiderato come “la ”terza via” dell’approccio conoscitivo alla realtà

Problema

Modello

Architettura

Predizione

Gedanken experimentGedanken experiment

Architetture:- seriali - parallele

Data partitioningfarming


Distributed memory Shared memory

Principali architetture parallelePrincipali architetture parallele


Problema Problema Modello Modello

locali linearizzazione data partitioningmodello sistolico

comp1 com1 comp2 com2

globali (spettrali, n-corpi) data partitioning difficile

modello sistolico complesso

comp1 com1 comp2 com2

Data partitioningfarming


Data partitioning(ripartizione dei dati tra i nodi di calcolo)

Task partitioning(ripartizione del lavoro tra i nodi di calcolo)

Principali architetture parallelePrincipali architetture parallele


Facciamo un esempio: modelli di reti complesseFacciamo un esempio: modelli di reti complesse

Reti complesse: grandi sistemi di nodi e archi che descrivono interazioni funzionali tra oggetti (o entità astratte).

•interattoma del lievito (N=103)•coautorship (N=104)•rete di routers di internet (N=104)•catena alimentare (N=103)•……….•……..•Ammasso globulare (N=106)


Calcolo di proprietà localiCalcolo di proprietà locali

Calcolo del coeff. di clustering di una rete

nodo della rete devo calcolare il numero di legami tra i suoi vicini e compararlo con il numero massimo di legami che essi potrebbero sviluppare

C = 5/10 = 0.5


Come implemento il calcolo di questa proprietà ?Come implemento il calcolo di questa proprietà ?

(1)(1)Fornisco Fornisco a tutti gli a tutti gli elementi di elementi di calcolo la calcolo la struttura struttura della rete della rete (2) (2) attribuisco attribuisco il calcolo di c il calcolo di c di un subset di un subset di nodi a di nodi a ciascun ciascun elemento di elemento di calcolo.calcolo.


Calcolo di proprietà globali : dinamica di un ammasso globulareCalcolo di proprietà globali : dinamica di un ammasso globulare

N=105

(1)Calcolo delle rij (n= 1010)

(2)Calcolo delle forze 1/ rij

(3)Integrazione eq. del moto per k= 104 volte

Problemi:- enorme numero di

ops- Struttura non

omogenea- Bilanciamento carico


(1)gruppi di dati sui processori

(2)Calcolo rij intra-gruppo(3)Trasmissione dati

inter-proc.(4)Calcolo rij intra-gruppo(5)……

Grande traffico sulla reteBuona scalabilità per

n<16

(1)Calcolo rij su ciascun proc.(2)Somma delle forze su i(3)……

Ridotto traffico sulla reteBuona scalabilità n<32


Problemi computazionali complessiProblemi computazionali complessi

astrofisica (mod. cosmologici, mod. stellari)protein foldingmodelli quantistici di nano-strutturesystems biologyanalisi e controllo di sistemi complessireal-time (analisi di immagine, compressione etc.)Termofluidodinamica, chimica delle reazioniPlasma physics



www.nersc.gov

..purtroppo…....purtroppo…..

www.top500.org

87%

68%

58%

64%

74%


..le cause principali…....le cause principali…..

Inoltre le prestazioni di (1) bandwidth e di latenza delle reti(2) bandwidth di accesso alle memorie (3) taglia delle memorie interne (cache)non hanno mostrato, nel tempo, lo stesso andamento della legge di Moore, dunque le piattaforme di calcolo sono -”equilibrate”


Il risultato di tutto questo éIl risultato di tutto questo é

Source: The Divergence problem, H. Simon, Director NERSC, June 2003


Soluzioni della tecnologia corrente:Soluzioni della tecnologia corrente:

Earth Simulator5192 processors~ 40 Tflops

(Tflops= 103 Miliardi op/sec)

http://www.es.jamstec.go.jp/esc/eng/


Wide-area computing farms (GRID)Wide-area computing farms (GRID)

Una GRID è un insieme di piattaforme di calcolo distribuite su un’ampia regione che possono eseguire parti diverse dello stesso codice oppure ”repliche” dello stesso codice con dati diversi.


Applicazioni scientifiche su GRID ”globali”Applicazioni scientifiche su GRID ”globali”

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www.intel.com/cure/anthrax.htm

folding.stanford.edu


HW dedicatoHW dedicatoUn’altra strategia consiste nella progettazione di architetture massimamente efficienti per lo svolgimento di specifiche tasks.

Esempi:(1) GRAvitational PipE (GRAPE) per

simulazioni astrofisiche


HW dedicatoHW dedicato


HW dedicatoHW dedicatoEsempio:

(2) APE per simulazioni di LQCD



HW dedicatoHW dedicato

Si possono progettare device HW (microprocessori) specializzati per effettuare in mainera molto efficiente (e dunque rapida) specifiche analisi su grandi quantità di sequenze (DNA, proteine). Su questa idea è in corso di realizzazione uno spin-off :

YlichronYlichron

0 0 0

B Input Port

A I

nput Port

1 1 1

11 1

1 1 1

C Output Port

SE

L_1

SE

L_2

SE

L_3

11 1

111

111

1

1

1

1

1

1

1

1

1

Eq. 0 C(i,j,k)=0 with 1 i q, 1 j q, k=0Eq. 1 C(i,j,k)=C(i,j,k-1)+A(i,k)*B(k,j) with 1 i q, 1 j q, 1 k q

Output C(i,j,k) with 1 i q, 1 j q, k=q

FPGA-based board (standard PCI)

0 0 0

B Input Port

A I

nput Port

1 1 1

11 1

1 1 1

C Output Port

SE

L_1

SE

L_2

SE

L_3

11 1

111

111

1

1

1

1

1

1

1

1

1

Automatic synthesisAutomatic validation and checkVHDL expression


ConclusioniConclusioni(1) Il mercato ha selezionato le nuove architetture di

calcolo. Tranne alcune eccezioni di piattaforme ”science driven” (IBM BlueGene, vector machines) la comunità scientifica userà, nei prossimi anni, sistemi MPP basati su componenti COTS .

(2) La GRID ha una duplice valenza: da un lato costituisce una soluzione sostenibile, dall’altro consente la realizzazione di progetti ad alto lavoro computazionale. Attribuiamo a questa strategia rilevanti implicazioni commerciali.

(3) I sistemi HW/SW possono costituire una soluzione conveniente in alcuni campi applicativi: la bioinformatica, le applicazioni real-time, l’analisi delle immagini etc. Il miglioramento della tecnologia delle logiche programmabili consentirà, a breve, di utilizzare questa soluzione anche per problemi di calcolo scientifico (floating-point).

Vittorio Rosato Servizio di Calcolo e Modellistica ENEA Casaccia [email protected] Dai problemi scientifici alle architetture di calcolo ovvero come.

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