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Imágenes sísmicas en el extremo más profundo

Hola y mil gracias por leerme. Te escribe Simón Sánchez y hoy te voy a contar sobre Imágenes sísmicas en el extremo más profundo

Dado que la exaescala representa un desafío mucho mayor que los marcadores de procesamiento exponencial anteriores, un enfoque integrado y colaborativo es aún más necesario. Si bien los esfuerzos de financiación concertados para el procesamiento a gran escala llegaron un poco más tarde de lo que muchos esperaban, hay varios esfuerzos internacionales en curso, incluido el proyecto europeo DEEP.

DEEP, que son las siglas de Dynamical ExaScale Entry Platform, es uno de los tres proyectos de habilitación de exaescala financiados por el 7º Programa Marco de la UE. El proyecto de tres años comenzó en diciembre de 2011 e incluye a 16 socios de ocho países con la coordinación proporcionada por el Centro de Supercomputación Jülich en Forschungszentrum Jülich. DEEP cubre una amplia gama de aplicaciones, incluida la investigación del cerebro, la climatología y la sismología.

El desarrollador de aplicaciones Marc Tchiboukdjian recientemente registrado en relación con la experiencia de su equipo con el sistema DEEP. Tchiboukdjian, arquitecto de TI de la firma francesa de servicios geofísicos CGG, dice que su equipo es responsable de seleccionar el hardware más apropiado para ejecutar aplicaciones de imágenes sísmicas. Luego, colaboran internamente con otros equipos para optimizar estas aplicaciones en el hardware seleccionado. Para el proyecto DEEP, el equipo está analizando actualmente el rendimiento del módulo de migración en tiempo inverso isotrópico transversal inclinado (TTI-RTM), utilizado para comprender la propagación de ondas sísmicas en geología compleja, en la arquitectura DEEP.

Cuando se le preguntó sobre la necesidad de procesamiento a exaescala para cargas de trabajo de imágenes sísmicas, Tchiboukdjian responde que el procesamiento de datos sísmicos y los algoritmos de imágenes en realidad están superando los límites de la computación y podrían hacer mucho más si se les diera acceso a sistemas a exaescala. . Agrega que los requisitos de procesamiento futuros tendrán dos factores principales: «Las técnicas mejoradas de adquisición de datos en el campo darán como resultado la generación de conjuntos de datos mucho más grandes con millones de trazas que contienen más información, como contenido de mayor frecuencia. Los algoritmos sísmicos mejorarán e incluirán física más precisa para la propagación de ondas en motores de modelado e inversión completa de formas de onda para mejorar los modelos de velocidad «.

El procesamiento heterogéneo, que utiliza aceleradores como GPU y coprocesadores como Intel Phi, se considera un habilitador de cómputo de «escala extrema». Los sistemas de producción CGG actuales se basan en clústeres de GPU y Tchiboukdjian informa que los nodos acelerados por GPU son adecuados para RTM (migración en tiempo inverso) debido al gran ancho de banda de la memoria GDDR. Por extensión, Tchiboukdjian confía en que Intel Xeon Phi podría ser un buen candidato por igual porque también tiene un gran ancho de banda de memoria.

El proyecto DEEP está explorando el potencial de los chips Phi para su «arquitectura de refuerzo de clúster». El prototipo final del sistema DEEP consistirá en un Eurotech Aurora Cluster de 128 nodos y un Booster de 512 nodos, construido con coprocesadores Intel Xeon Phi (Booster Nodes), conectados por la red toroidal 3D de alto rendimiento EXTOLL.

Tchiboukdjian habla sobre algunos de los méritos del enfoque. «El clúster DEEP ofrece alta densidad gracias a una estrategia de enfriamiento innovadora y eficiente», comparte. “También es más flexible que los nodos clásicos acelerados por GPU. Gracias a la red rápida que conecta los nodos del clúster y los nodos de refuerzo, la relación entre el procesamiento del host y el coprocesamiento se puede ajustar dinámicamente a las necesidades de cada aplicación «.

Tchiboukdjian también comenta sobre la nueva pila de software que se empleó para el proyecto DEEP. Utiliza un enfoque innovador (basado en una versión modificada de OmpS) que permite al usuario seleccionar y ejecutar las partes más escalables y computacionalmente intensivas del código en Xeon Phi.

De cara al futuro, la próxima iteración de DEEP incluirá actualizaciones que deberían funcionar aún mejor para las necesidades de aplicaciones de CGG, según Tchiboukdjian. El próximo Intel Xeon Phi de segunda generación tendrá más memoria y los nodos de refuerzo usarán memoria no volátil, por lo que habrá suficiente ancho de banda local para que RTM funcione correctamente, agrega.

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