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Realización de dinámica de fluidos computacional en la nube

Hola, ¿qué tal colega?. Yo soy Simón Sánchez y en esta ocasión vamos a hablar sobre Realización de dinámica de fluidos computacional en la nube

Existen varias limitaciones para ejecutar HPC en una nube pública, algunas específicas de la dinámica de fluidos computacional (CFD). Una aplicación CFD intensiva, al igual que otras aplicaciones informáticas científicas paralelas, necesitará mapear partes de sí misma en paralelo e informar a la fuente varias veces antes de sintetizar.

Cuando se trata de la nube, las distancias largas significan latencias inaceptablemente altas. Investigadores La Universidad de Bonn, Alemania, examinó los problemas de latencia del modelado de CFD en la nube utilizando un CFD común y su uso en tipos de instancias de HPC, incluidos los núcleos de CPU y GPU de Amazon EC2.

Para las CPU en el clúster EC2 de Amazon, encontraron que la aplicación que se ejecuta en 8 núcleos de CPU tenía una eficiencia del 70% en comparación con un clúster HPC no virtualizado. “Más allá de este límite, nos encontramos con problemas de ancho de banda de interconexión de red si no reservamos más instancias. Después de solicitar explícitamente varias instancias de procesamiento de CPU, también encontramos una eficiencia en paralelo aceptable de más del 50% para hasta 256 núcleos de CPU / 32 instancias «.

En cuanto a las GPU, encontraron niveles aceptables similares a los de las GPU de 8 núcleos, pero el rendimiento disminuyó con un mayor escalado. «En general, esperamos un escalado aceptable en más de 128 núcleos de CPU o más de 8 GPU si solicitamos un número adecuado de instancias por adelantado y evitamos ECC en el caso de las GPU».

En resumen, según los investigadores, «creemos que la nube HPC de Amazon está bien preparada para problemas de CFD paralelos de tamaño moderado en hasta 64 núcleos de CPU u 8 GPU». Esto es un buen augurio para el futuro de la HPC científica de nivel medio que se ejecuta en la nube.

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