El super récord chino en términos de rendimiento de aplicaciones

Hola y mil gracias por leerme. Soy Simón Sánchez y en esta ocasión hablaremos sobre El super récord chino en términos de rendimiento de aplicaciones

En caso de que se esté preguntando si estas nuevas supercomputadoras chinas con GPU podrían hacer algo útil, el anuncio del jueves sobre las últimas vulnerabilidades del sistema Tianhe-1A debería darle una idea del significado de estas bestias de petaescala. El jueves, investigadores del Instituto de Ingeniería de Procesos de la Academia China de Ciencias (CAS-IPE) dijeron que ejecutaron un código de simulación molecular a 1,87 petaflops, el rendimiento de punto flotante más alto jamás logrado por un código. aplicación real. La simulación se utiliza para ayudar a discernir el comportamiento del silicio cristalino, un material utilizado en paneles solares y semiconductores.

Según NVIDIA, la aplicación solo usó 2000 líneas de CUDA para acelerar la simulación, no una cantidad insignificante de código fuente, pero considerando el resultado, un ROI bastante impresionante. Además, todos los FLOPS informados para esta aplicación se atribuyeron a GPU, en este caso, 7.168. La simulación de tres horas modeló el comportamiento de 110 mil millones de átomos, batiendo el récord anterior para un código de simulación molecular, que modeló 49 mil millones de átomos a 369 teraflops. Este último se ejecutó en Roadrunner, el superpetaflop original, acelerado por los procesadores Cell mejorados de IBM, el PowerXCell 8i.

El rendimiento de 1.87 petaflop es un buen resultado para el Tianhe-1A mejor clasificado, especialmente considerando que el sistema número dos actual, el Jaguar solo con CPU en Oak Ridge Lab, solo maneja 1.76 petaflops en Linpack, un punto de referencia artificial. diseñado para mostrar un punto flotante de los músculos del sistema. En 2008, Jaguar proporcionó su propio petaflop compatible para una aplicación del mundo real, en este caso un código de simulación de superconductor, que alcanzó 1,35 petaflops *. Ese trabajo llevó al equipo de nominaciones de Oak Ridge al Premio Gordon Bell ese año.

Queda por ver si el equipo de CAS-IPE gana algún trofeo por su aplicación de simulación molecular. Los investigadores presentarán su trabajo en la próxima Conferencia de Tecnología de GPU de NVIDIA (GTC) en diciembre en Beijing, y también en mayo próximo en San José, California, en el evento GTC de EE. UU.

Más allá de los impresionantes FLOPS está la mayor importancia del uso de la tecnología para impulsar la ciencia y la ingeniería. El año pasado, Andy Keane, gerente general de NVIDIA Tesla, escribió un artículo de opinión advirtiendo que el retraso en la adopción de GPU en HPC podría amenazar la ventaja competitiva del país. Si bien ese editorial podría fácilmente interpretarse como egoísta para los intereses de su empleador, el hecho es que Estados Unidos y Europa han retrasado a países como China y Japón en adoptar esta tecnología para sus sistemas más elitistas. . Esas naciones vieron el chip gráfico renovado como la ruta más barata hacia las máquinas de petaescala.

Por supuesto, existen razones válidas para desconfiar de la computación GPU para HPC: dificultades de programabilidad, rendimiento excesivo, software propietario, etc. – lo que llevó a muchos en la comunidad HPC a prestar mucha atención a la adopción de tecnología. Pero el retroceso de la marea original de exageraciones puede estar tan mal informado como la exageración inicial. En el número actual de Calendae, el CEO de Stone Ridge Technology y entusiasta de las GPU Vincent Natoli ofrece una buena serie de refutaciones a las principales objeciones a la computación con GPU. Si eres un cuidador de cercas de GPGPU, definitivamente vale la pena leerlo.

Más allá de la importancia del uso de la GPU, el trabajo en la aplicación muestra que los chinos no están construyendo estas grandes máquinas solo por prestigio nacional. Simulaciones como estas respaldan la investigación científica básica que se puede aplicar al diseño y fabricación de mejores paneles solares y dispositivos semiconductores. Este tipo de aplicaciones comerciales de alta tecnología son exactamente lo que los Estados Unidos y otros países industrializados conciben como base para su futuro crecimiento económico y su capacidad para competir en el mercado global.

En ese sentido, incluso si el anuncio de hoy no aparecerá en la portada del New York Times, como lo hizo las noticias Tianhe-1A TOP500, este desarrollo es probablemente mucho más significativo.

También es mejor ver este resultado en el contexto más amplio de lo que está haciendo la comunidad científica china. Un reciente artículo en Forbes señala que China está alcanzando rápidamente a Estados Unidos en términos de producción científica y, en algunos casos, la supera:

En 2009, por primera vez, los investigadores chinos publicaron más artículos sobre tecnología de la información que en los Estados Unidos, y ambos países produjeron más de 100.000 publicaciones de tecnología de la información. En energías limpias y alternativas, los investigadores chinos también han registrado una tormenta, que no supera a los investigadores estadounidenses, pero se acerca.

La conclusión es que Estados Unidos está en peligro de perder su ventaja tecnológica, de la que esencialmente ha disfrutado, sin oposición, desde el final de la Segunda Guerra Mundial. No es que la informática con GPU sea la solución mágica aquí. Pero noticias como esta deberían ser una llamada de atención para los HPC estadounidenses y los responsables políticos que, a veces, ser extremadamente cuidadosos es la propuesta más arriesgada de todas.

* La misma simulación de superconductor alcanzó posteriormente 1,9 petaflops en la supercomputadora Jaguar mejorada.

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