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Recordando Kraken

Hola de nuevo. Yo soy Simón Sánchez y hoy te voy a hablar sobre Recordando Kraken

En supercomputación, a menudo se da el caso de que los mejores sistemas solo existen desde hace aproximadamente media década. Con la ruptura de la barrera de petascala ahora fijada en el espejo retrovisor en 2008, estamos comenzando a ver que algunos de estos sistemas innovadores alcanzan su edad de jubilación. Sucedió con Roadrunner, el primer petaflopper del mundo, no hace mucho, y al mediodía del 30 de abril de 2014, sucedió en Kraken, la primera computadora petaflop académica.

Para celebrar esta ocasión y destacar las importantes contribuciones que ha hecho Kraken, Troy Baer, ​​administrador senior de sistemas HPC en el Instituto Nacional de Ciencias Computacionales, ha escrito unas palabras sobre el «fin de una era».

«En total, Kraken realizó 4,2 millones de trabajos en nombre de 2,660 usuarios en 1,121 proyectos durante su ciclo de vida, utilizando 4,12 mil millones de horas centrales con una utilización promedio del 85,1%». comparte Baer. «De estos, la gran mayoría provino de los proyectos TeraGrid de la National Science Foundation y el posterior proceso de adjudicación de XSEDE».

Kraken es un sistema Cray XT5 de 1,17 petaflop (pico) con 18,816 sockets de cómputo, 112,896 núcleos de cómputo y más de 147 terabytes de memoria. Cuando se puso Online en noviembre de 2009, era la tercera computadora más rápida del mundo.

Kraken se distinguió por ser a la vez una máquina de capacidad y una máquina de capacidad. El lado de las capacidades fue un ajuste natural para la arquitectura Cray XT5, pero Kraken fue también el principal recurso informático de NSF durante la mayor parte de su vida operativa. Esto significa que se ha pedido a Kraken que respalde una amplia gama de tipos de trabajos. Facilitar esta flexibilidad fue un enfoque de planificación bimodal único, apoyado por el primer director de NICS, el difunto Dr. Phil Andrews.

“El modo predeterminado en la programación bimodal de Kraken admitía el cálculo de la capacidad; Los trabajos de capacidad se guardaron y ejecutaron uno tras otro después de períodos de mantenimiento o interrupciones, utilizando las funciones avanzadas de reserva y activación del programador de Moab «, explica Baer.» Este enfoque ha permitido a Kraken lograr algo inaudito en alrededor del 90% durante más de tres años y ese enfoque fue adoptado posteriormente por otros sistemas como Keeneland de Georgia Tech «.

Aunque Kraken se ha retirado oficialmente, sus nodos de acceso y el sistema de archivos Lustre estarán disponibles para los usuarios hasta finales de agosto para permitir la transferencia de datos a otros sistemas. Después del 27 de agosto de 2014, ya no será accesible. La Universidad de Tennessee, que administraba Kraken, dedicó una página web al desmantelamiento del sistema.

Baer concluye su elogio con un recordatorio de todos los demás recursos de UT HPC que se han beneficiado de algunas de las mismas tecnologías utilizadas en Kraken y de la misma comunidad de soporte y usuarios, incluido «Nautilus, un sistema SGI UV1000 utilizado para análisis. visualización y datos remotos; Beacon, un sistema Cray CS300 utilizado para portar y optimizar aplicaciones en coprocesadores Intel Xeon Phi; Darter, un sistema Cray XC30 utilizado para procesamiento general; y Thunderhead, un sistema Cray GreenBlade utilizado como banco de pruebas en la nube «.

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