С повторным пуском Большого Адронного Коллайдера (LHC) многократно увеличился поток данных, которые приходится просеивать физикам в поисках открытий. Помочь им справиться с этой задачей призвана система управления рабочей нагрузкой PanDA (Production and Distributed Analysis), созданная в Брукхэвенской Национальной Лаборатории и Техасском университете в Арлингтоне. Она была интегрирована в суперкомпьютер Titan, установленный в центре OLCF (Oak Ridge Leadership Computing Facility) Окриджской лаборатории.

В ходе первого запуска LHC в 2010-2013 гг. система PanDA сделала данные детектора ATLAS доступными для анализа 3 тыс. ученых во всем мире.

Новая, полностью переработанная итерация этой системы, известная как Big PanDA, организует выполнение задач на Titan – самом мощном суперкомпьютере для открытых научных исследований – таким образом, чтобы они не конфликтовали с его традиционными крупномасштабными вычислительными работами.

Как компьютерный центр Министерства Энергетики США, OLCF занимается решением сложных и ресурсоемких вычислительных проблем, таких как моделирование климата и ядерного синтеза. Приоритетные задачи могут отнимать 20, 60 или даже более 90% вычислительных ресурсов Titan. Но это означает, что даже при полной загрузке расчетами по профильным направлениям, порядка 10% ресурсов суперкомпьютера остаются доступными для небольших по масштабам задач.

Как объясняет руководитель разработки Big PanDA, физик из Брукхэвена Алексей Климентов, приложения физики высоких энергий не требуют выделения значительных ресурсов суперкомпьютера. «Если вы представите ресурс суперкомпьютера в виде стакана, наполненного камнями (крупными вычислительными работами), то мы используем небольшие промежутки между этими камнями», – заявил он.

В начале июня, когда LHC вышел на уровень энергии 13 трлн. эВ на фотон,Titan задействовал для расчета столкновений в коллайдере до 10 тыс. ядер одновременно при максимальной испытанной масштабируемости 90 тыс. ядер. Климентов также сообщил, что в первые 10 дней после нового старта LHC, группа использовала для симуляции ATLAS 60 тыс. ядер-часов Titan в фоновом режиме.

Главная цель разработчиков Big PanDA, заключается в том, чтобы сделать этот инструмент доступным для всех пользователей Titan и других суперкомпьютеров для ускорения прогресса в фундаментальных научных исследованиях и инженерных дисциплинах.

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI