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ADIOS enciende las simulaciones de combustión

Hola, un placer verte por aquí. Soy Simón Sánchez y en el día de hoy hablaremos sobre ADIOS enciende las simulaciones de combustión

Con mucha potencia vienen grandes problemas de E / S

A pesar del poder de los sistemas de supercomputación líderes en la actualidad, la escalabilidad y la E / S a menudo impiden que los paquetes de software más importantes aprovechen todo el potencial del hardware más reciente. Estas tareas auxiliares consumen tiempo y recursos valiosos del estudio de la ciencia fundamental que afecta nuestra vida diaria.

Para abordar estos problemas, un equipo de investigadores del Laboratorio Nacional de Oak Ridge (ORNL), Georgia Tech y la Universidad de Rutgers desarrolló un sistema de archivos de E / S ADaptable (ADIOS). ADIOS es un paquete de middleware de E / S que se ha mostrado muy prometedor con los principales códigos de fusión, escalando hasta 140.000 núcleos para XGC-1, GTC y GTS y en astrofísica con código CHIMERA. Recientemente ADIOS ha dejado su huella en el campo de la combustión.

Los investigadores del Laboratorio Nacional Sandia (Ray Grout, Jackie Chen y Chun Sang Yoo) y Andrea Gruber de SINTEF, la organización de investigación independiente más grande de Escandinavia, están utilizando el código de combustión líder S3D para ejecutar las primeras simulaciones numéricas directas de chorros. reactivos de flujo cruzado. Estos chorros cruzados son una clase de flujos utilizados en aplicaciones prácticas donde son deseables altas velocidades de mezcla, por ejemplo, en boquillas de inyección de combustible en turbinas de gas estacionarias para generación de energía o en turbinas de gas aeronáutico. La industria de las turbinas de gas se enfrenta a numerosos desafíos de investigación y desarrollo para adaptar los diseños de quemadores de hidrocarburos convencionales para que funcionen de forma segura y limpia con gas de síntesis rico en hidrógeno.

Aunque el equipo de S3D pudo escalar completamente el código a toda la supercomputadora Cray XT5 de ORNL conocida como Jaguar, escalar la E / S resultó difícil. Entra ADIOS.

Además de su capacidad para escalar, el formato de archivo BP de ADIOS es resistente a fallas en los nodos informáticos y los sistemas de archivos, un atributo que sugirió a los investigadores que las rutinas de análisis de S3D se emparejarían bien con el ecosistema ADIOS. . Después de consultar con Qing Liu y Scott Klasky de ORNL (un desarrollador líder de ADIOS) y Jay Lofstead de Georgia Tech, el postdoctorado Ray Grout de Chen decidió integrar ADIOS como un mecanismo de E / S alternativo para S3D. ADIOS superó rápidamente las limitaciones de red impuestas por la pila de E / S anterior.

«Aprecio la interfaz limpia pero capaz y que, desde mi punto de vista, funciona», dijo Grout. «Habría sido bastante difícil para nosotros hacer este trabajo a tiempo para nuestra fecha límite de papel con nuestra solución de E / S anterior, pero ahora estoy seguro de que lo lograremos a través de ADIOS y la ayuda de su equipo».

La nueva escalabilidad y arquitectura flexible de S3D llevaron al miembro del equipo de S3D, Ramanan Sankaran de ORNL, a explorar la creación de un método de transporte de E / S personalizado para realizar manipulaciones especiales en E / S y datos. Con este nuevo método de transporte, no se requerirían cambios en el código fuente.

Gracias a la perfecta integración de ADIOS en S3D, es posible que la versión 1.0 del middleware ya haya logrado el objetivo del equipo de satisfacer al 90% de los usuarios de ADIOS «listos para usar», dijo Klasky, y agregó: «Es realmente emocionante poder ayudar. Los mejores científicos como Ray y Jackie obtienen resultados de manera más eficiente. Estos resultados marcan la diferencia en el mundo y, con suerte, hacen del mundo un lugar mejor para vivir «.

El equipo de ADIOS agradece a todos los científicos que contribuyeron a hacer posible este trabajo, incluidos Hasan Abbasi, Julian Cummings, Divya Dinkar, Ciprian Docan, Stephane Ethier, Garth Gibson, Steven Hodson, Scott Klasky, Zhihong Lin, Qing Liu, Jay Lofstead , Xiaosong Ma, Ron Oldfield, Manish Parashar, Norbert Podhorszki, Milo Polte, Alex Romosan, Ramanan Sankaran, Karsten Schwan, Arie Shoshani, Mladen Vouk, Matthew Wolf, Yong Xiao, Weikuan Yu y Fang Zhang.

Para obtener más información, comuníquese con Scott Klasky en [email protected].

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