Зелёный рейтинг суперкомпьютеров предложили российские учёные

16 декабря 2016 года

Сергей Анатольевич Амелькин
Фото: PereslavlFoto
Утюг очень эффективен по PUE, вся энергия используется по делу
Фото: Echtner
Кластер на платформе «Иммерс» — один из самых энергоэффективных компьютеров в мире
Фото: Дарья Жук, НИЯУ МИФИ

Доцент Сергей Амелькин (ИПС РАН) предложил новый способ оценки эффективности суперкомпьютеров. На пятом Национальном Суперкомпьютерном Форуме он представил рейтинг Rus.Green, в котором отражена эффективность самих вычислений и эффективность охлаждения вычислителей.

Как раньше оценивали эффективность суперкомпьютеров править

Вся энергия, которую получает компьютер, в конечном итоге превращается в тепло. Чтобы удалить это тепло, нужно прибавить ещё больше энергии на работу охладителей. Учёных беспокоит рост такой дополнительной мощности, потому что речь идёт уже о мегаваттах. С одной стороны, эти мегаватты не связаны с вычислением, а значит, они лишние и накладные. С другой стороны, в крупных городах эту мощность трудно получить, а в малых городках её просто неоткуда взять.

Отсюда и возникает интерес к энергоэффективности «вычислительных фабрик».

Эффективность компьютеров можно считать разными путями. Одни берут отношение всей использованной мощности к мощности вычислителя (PUE), другие считают удельную производительность на единицу мощности вычислителя (TFLOPS/кВт). Докладчик объяснил, что у этих оценок есть свои недостатки.

PUE — это величина, обратная КПД. Можно сравнивать суперкомпьютеры по их PUE эффективности, если у них одинаковая вычислительная мощность на киловатт (TFLOPS/кВт). Тогда можно оценить, сколько киловатт потрачены на эти вычисления. Но в общем случае — вопрос о том, как хорошо работает вычисление, подменяется тут вопросом о том, как хорошо работает отопление. Вперёд выходят те суперкомпьютеры, у которых процессор отдаёт больше тепла.

Эффективность TFLOPS/кВт (R) — это отношение вычислений к той энергии, которая ушла на вычисления. Кажется, это лучше, ведь учитывается полезная работа процессоров. Но из оценки совсем исчезла работа охладителя, и теперь не видно, сколько усилий потрачено на создание условий для полезной работы. Вперёд выходят суперкомпьютеры, у которых производительная электроника, независимо от работы охлаждения и других систем.

По словам Сергея Амелькина, обе оценки игнорируют условия окружающей среды, в которой размещён суперкомпьютер. Например, норвежский центр обработки данных Green Mountain работает в пещерах на острове коммуны Реннесёй, отдавая тепло холодной морской воде. Его «эффективность» небывало высока. А сможет ли быть «эффективным» суперкомпьютер, установленный в южных странах?

Итак, нужна общая оценка, которая покажет и эффективность вычисления, и эффективность охлаждения.

Три по цене одного: сводный критерий эффективности править

Новый комплексный критерий включает в себя и PUE (лучше уменьшить), и R (лучше увеличить), и температуру окружающей среды. Смысл критерия — показать удельное производство энтропии в суперкомпьютере за счёт системы охлаждения, на единицу вычислительной мощности. Формула получилась такой:

 

где Q — доля мощности, потраченная на охлаждение, T — средняя температура июня в кельвинах, R — эффективность в терафлопсах LINPACK на ватт.

 

Чем меньше эта величина, тем лучше, потому что меньше мощности тратится на вычисление и охлаждение.

 
Сергей Анатольевич Амелькин приглашает участвовать в рейтинге
Фото: PereslavlFoto

Для проверки своего критерия исследователи оценили 12 суперкомпьютеров. Справки о своих машинах дали Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН, Институт математики и механики РАН, Южно-Уральский государственный университет, Институт проблем химической физики РАН и другие учреждения. Получился рейтинг под названием Rus.Green.

ИПС планирует регулярно рассчитывать рейтинг Rus.Green и публиковать его на специальном сайте. Институт будет собирать справки о работе суперкомпьютеров, желая охватить всю генеральную совокупность.

По мнению Амелькина, удельный показатель позволяет сравнивать установки любого масштаба. Прежние критерии хорошо показывали, сколько денег удалось вложить в суперкомпьютер. Теперь можно будет убрать финансовую предвзятость и показать оценку с ясным физическим смыслом.

Из доклада видно, что для разных систем эти показатели окажутся разными. Суперкомпьютеры с разным принципом охлаждения (воздушные, водяные, погружные) выстроятся по группам, давая сравнимые результаты. Это позволит оценивать качество конкретного решения, сопоставляя его с соседями по группе. Появился инструмент для «peer valuation» вычислительных машин.

Суть предложенного рейтинга обозначил член-корреспондент РАН Сергей Михайлович Абрамов:

 Основная идея этого проекта — не определять, кто лучше и кто хуже, а понимать по одному критерию, в каком состоянии находится суперкомпьютерная отрасль. Большая ценность проекта в том, что удалось найти интегральный критерий, куда входит и PUE, и терафлопсы, и есть удельная оценка. Это позволяет кластеризовать технологию. Вот эти машины легли в свою область, те легли в свою, и мы наконец можем оценивать их реальную эффективность.
Сергей Абрамов, директор ИПС РАН
 

Справка об исследователях править

  • Сергей Михайлович Абрамов (25.03.1957) — доктор физико-математических наук (1995), профессор (1996), член-корреспондент РАН (2006), директор Института программных систем РАН, специалист в области системного программирования и информационных технологий.
  • Сергей Анатольевич Амелькин (11.03.1968) — кандидат технических наук (1994), старший научный сотрудник (2000), директор Исследовательского центра системного анализа Института программных систем РАН, специалист в области оптимального управления и системного анализа.

Институт программных систем РАН создан в апреле 1984 года и работает в городе Переславле (Ярославская область). Институт состоит из пяти исследовательских центров, занимаясь разработкой и созданием суперкомпьютеров по всей России.


Источники править

 
Оригинальный репортаж Викиновостей

Эта статья опубликована в Викиновостях и содержит эксклюзивный репортаж и исследования, написанные одним из участников нашего проекта специально для Викиновостей.

Если автор репортажа не указал свои источники, источником информации является он сам. Вы можете узнать, кто создал эту статью, из истории статьи: тот, кто её внёс эту правку, и является автором статьи. Если у вас есть замечания или предложения, первым делом напишите о них на странице обсуждения. Если у автора имелись в распоряжении не все факты, дополните статью известной вам информацией. Если с течением времени ситуация изменилась, напишите о новых фактах в новой статье. Если у вас есть вопросы к участникам русских Викиновостей, напишите на форум.

Комментарии

Викиновости и Wikimedia Foundation не несут ответственности за любые материалы и точки зрения, находящиеся на странице и в разделе комментариев.