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타이탄(슈퍼컴퓨터)

Titan (supercomputer)
이 기사는 타이탄 슈퍼 컴퓨터에 관한 것이다.Atlas 2 프로토타입 컴퓨터에 대해서는 Titan(1963 컴퓨터)을 참조하십시오.
타이탄
Titan, 2013 (49912802521).jpg
2013년 타이탄
활동적인2012년 10월 29일 운영 개시, 2019년 8월 2일 해체
후원자US DOE 및 NOAA(<10%)
연산자크레용 주식회사
위치오크리지 국립 연구소
건축18,688 AMD Opteron 6274 16 코어 CPU
엔비디아 테슬라 K20X GPU 18,688대
힘8.2 MW
운영 체제크레이 리눅스 환경
공간404m2(4352ft2)
기억력693.5TiB(584TiB CPU 및 109.5) TiB GPU)
저장40PB, 1.4TB/s IO Lustre 파일 시스템
속도17.59 petaFLOPS(LINPACK)
27 petaFLOPS 이론 피크
비용9,700만 달러(2020년 1억900만 달러와 동일)
순위TOP500: 2017년[1] 6월 4일
목적과학적인 연구
레거시구축 시 TOP500에서 1위.
10대 이상의 petaFLOPS를 수행한 최초의 GPU 기반 슈퍼컴퓨터
웹사이트www.olcf.ornl.gov/titan/

타이탄이나 OLCF-3는 크레이가 오크리지 국립 연구소에서 다양한 과학 프로젝트에 사용하기 위해 만든 슈퍼 컴퓨터였다.타이탄은 기존 중앙처리장치(CPU) 외에 그래픽처리장치(GPU)를 사용하는 오크리지(Oak Ridge)의 이전 슈퍼컴퓨터 재규어의 업그레이드였다.타이탄은 10페타플롭스를 공연한 최초의 하이브리드 차량이었다.업그레이드는 2011년 10월에 시작되었고 2012년 10월에 안정성 테스트를 시작했으며 2013년 초에 연구자들이 사용할 수 있게 되었다.업그레이드의 초기 비용은 미화 6천만 달러였으며, 주로 미국 에너지부가 자금을 지원했다.

타이탄은 IBM이 구축한 2019년 Oak Ridge by Summit에서 Eclipsed를 받았으며 노드당 GPU 기능이 훨씬 뛰어난 노드 수가 적고 시스템의 병렬 파일 시스템에서 파일 데이터의 로컬 노드당 비휘발성 캐슁이 특징이다.[2]

타이탄은 엔비디아 테슬라 GPU와 함께 AMD Opteron CPU를 채용해 에너지 효율을 높이는 동시에 재규어보다 연산력이 크게 향상됐다.동일한 수의 GPU와 짝을 이룬 18,688개의 CPU를 사용하여 27 petaFLOPS의 이론적 정점에서 수행했으며, 슈퍼컴퓨터의 속도를 평가하기 위해 사용되는 LINPACK 벤치마크에서는 17.59 petaFLOPS로 수행되었다.이는 TOP500 기구가 2012년 11월 리스트에서 1위를 차지하기에 충분했지만 2013년 6월 리스트에서 톈허-2가 이를 추월했다.

타이탄은 어떤 과학적인 목적으로든 이용이 가능했다. 접근은 프로젝트의 중요성과 하이브리드 아키텍처를 이용할 수 있는 잠재력에 달려있다.타이탄에 대한 의존을 피하기 위해 선택된 모든 프로그램은 다른 슈퍼컴퓨터에서 실행 가능해야 한다.6개의 선구자 프로그램이 첫 번째로 선정되었다.그들은 대부분 분자규모 물리학이나 기후모델을 다루었고, 25명의 다른 사람들은 그들 뒤에 대기하고 있었다.GPU의 포함은 작가들로 하여금 그들의 프로그램을 바꾸도록 강요했다.GPU가 CPU보다 더 많은 동시 스레드를 제공한다는 점에서 수정은 일반적으로 병렬 처리의 정도를 증가시켰다.이러한 변화는 CPU 전용 시스템에서도 더 큰 성능을 산출하는 경우가 많다.

역사

오크리지 국립 연구소(ORLL)의 ORCF(Oak Ridge Leadership Computing Facility)에 20 petaFLOPS가 가능한 슈퍼컴퓨터를 만들겠다는 계획은 재규어가 세워진 2005년으로 거슬러 올라간다.[3]타이탄은 2020년까지 엑사스케일(1000페타FLOPS~1 exaFLOPS) 기계를 운용하려는 ORLL의 계획의 일환으로 2016년에 약 200페타FLOPS 시스템으로 대체될 예정이다.[3][4][5]타이탄을 위한 1만5000㎡(16만ft2) 규모의 새 건물을 짓겠다는 당초 계획은 재규어의 기존 인프라 활용에 찬성해 무산됐다.[6]정확한 시스템 아키텍처는 2009년 엔비디아와 GPU 공급 계약이 체결됐지만 2010년까지는 확정되지 않았다.[7]타이탄은 2010년 11월 16일 민간 ACM/IEEE 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스(SC10)에서 처음 발표되었으며, 타이탄 업그레이드의 1단계 작업이 시작되면서 2011년 10월 11일 공식 발표되었다.[4][8]

재규어는 창간 이래 다양한 업그레이드를 받아왔다.그것은 25테라플롭스를 생산한 Cray XT3 플랫폼에서 시작되었다.[9]2008년까지 재규어는 더 많은 캐비닛으로 확장되어 XT4 플랫폼으로 업그레이드되어 263테라FLOPS에 도달했다.[9]2009년에는 XT5 플랫폼으로 업그레이드되어 1.4 petaFLOPS를 달성하였다.[9]그것의 최종 업그레이드는 재규어를 1.76 petaFLOPS로 만들었다.[10]

타이탄은 주로 ORNL을 통해 미국 에너지부로부터 자금을 지원받았다. 자금후원은 CPU를 구입하는데 충분했지만 모든 GPU는 아니었다. 그래서 국립해양대기청은 컴퓨팅 시간의 대가로 나머지 노드들에 자금을 지원하기로 동의했다.[11][12]ORLN 과학 컴퓨팅 책임자인 Jeff Nichols는 타이탄의 초기 비용이 약 6000만 달러였으며, 그 중 NOAA의 기여금은 1,000만 달러 미만이었지만, 정확한 수치는 비공개 협정에 의해 다루어졌다고 언급했다.[11][13]크레용과의 계약 기간 전체에는 잠재적 업그레이드를 제외한 9,700만 달러가 포함되었다.[13]

1년 동안의 전환은 2011년 10월 9일에 시작되었다.[14][15]10월과 12월 사이에 각각 24개의 XT5 블레이드(노드당 6코어 CPU 2개, 블레이드당 노드 4개)를 포함하는 재규어 200개 캐비닛 중 96개를 XK7 블레이드(노드당 16코어 CPU 1개, 블레이드당 노드 4개)로 업그레이드하고 나머지 기계는 계속 사용하고 있다.[14]12월에 계산은 96개의 XK7 캐비닛으로 옮겨졌고 나머지 104개의 캐비닛은 XK7 블레이드로 업그레이드되었다.[14]ORLN의 외부 ESnet 연결은 10Gbit/s에서 100Gbit/s로 업그레이드되었고 시스템 인터커넥트(CPU가 서로 통신하는 네트워크)가 업데이트되었다.[14][16]Jaguar에서 사용된 Seastar 디자인은 직접 3D torus 상호연결 네트워크로 노드를 연결하는 Titan에서 사용되는 Jemini 인터커넥트로 업그레이드되었다.[17]제미니어는 웜홀 흐름 제어를 내부적으로 사용한다.[17]시스템 메모리는 584TiB로 두 배가 되었다.[15]Kepler GPU를 사용할 수 없으므로 XK7 노드 중 960개(10개의 캐비닛)에 페르미 기반 GPU가 장착되었다. 이 960개 노드를 TitanDev라고 하며 코드를 테스트하는 데 사용하였다.[14][15]이번 업그레이드의 1단계는 재규어의 최고 성능을 3.3 petaFLOPS로 높였다.[15]2012년 9월 13일부터 시작된 엔비디아 K20X GPU는 960 TitanDev 노드를 포함한 재규어의 모든 XK7 컴퓨팅 블레이드에 장착되었다.[14][18][19]10월에 작업이 완료되었고 마침내 컴퓨터 이름이 타이탄으로 바뀌었다.[14]

엔비디아는 2013년 3월 타이탄에서 K20X GPU와 동일한 GPU 다이를 사용하는 소비자 그래픽 카드인 GTX 타이탄을 출시했다.[20]타이탄은 2013년 초 합격 시험을 받았으나 [14][21]필요한 95%에 못 미치는 92%에 그쳤다.문제는 마더보드 PCIe 슬롯의 암 에지 커넥터에서 과도한 금으로 마더보드 납땜에 균열이 발생하는 것으로 밝혀졌다.[22]수리비는 크레용이 부담했고 매주 12~16개의 캐비닛이 수리됐다.[22]수리하는 동안 사용자는 사용 가능한 CPU에 액세스할 수 있었다.[22]3월 11일, 그들은 8,972개의 GPU에 접근할 수 있었다.[23]ORNL은 4월 8일 수리가[24] 완료되었고 2013년 6월 11일에 합격 시험 완료가 발표되었다고 발표했다.[25]

타이탄의 하드웨어는 "완벽한" 소프트웨어로 27 petaFLOPS의 이론 최고 성능을 가지고 있다.[26]2012년 11월 12일, LINPACK 성능으로 세계 슈퍼컴퓨터의 순위를 매기는 TOP500 조직은 타이탄을 IBM Sequoia를 제치고 17.59 petaFLOPS로 1위를 차지했다.[27][28]타이탄은 그린500에서도 3위를 차지해 에너지 효율 측면에서 같은 500대 슈퍼컴퓨터가 순위에 올랐다.[29]2013년 6월 TOP500 순위에서 타이탄은 톈허-2에 이어 2위, 그린500 순위에서 29위로 밀려났다.[30][31]타이탄은 2013년 6월 27페타플롭스에서 여전히 2위를 차지했을 것이기 때문에 다시 테스트를 하지 않았다.[30][32]

하드웨어

타이탄은 404평방미터(4,352피트2)에 달하는 재규어의 200개의 캐비닛을 내부와 업그레이드된 네트워킹으로 사용하고 있다.[33][34]재규어의 전력 및 냉각 시스템을 재사용함으로써 약 2천만 달러를 절약할 수 있었다.[35]각 캐비닛에 3상 480V의 전원이 공급된다.이를 위해서는 미국 표준 208 V보다 얇은 케이블이 필요하여 구리 100만 달러를 절약할 수 있다.[36]타이탄은 최고조에 달했을 때 재규어보다 1.2 MW [37]많은 8.2 MW를 끌어들이지만 부동소수점 계산에서는 거의 10배나 빨리 달린다.[33][36]정전 발생 시, 탄소 섬유 플라이휠 전원 스토리지는 네트워킹 및 스토리지 인프라를 최대 16초 동안 계속 운영할 수 있다.[38]전원이 공급되지 않은 상태에서 2초 후에 디젤 발전기가 점화되어 최대 출력에 도달하는 데 약 7초가 걸린다.그들은 무기한으로 전력을 공급할 수 있다.[38]발전기는 네트워크와 스토리지 구성요소에 전원을 공급하여 재부팅이 훨씬 더 빠를 수 있도록 설계되었으며, 발전기는 처리 인프라에 전원을 공급할 수 없다.[38]

타이탄은 1만8688개 노드(블레이드당 4개 노드, 캐비닛당 24개 블레이드)를 보유하고 있으며,[39] 각각 DDR3 ECC 메모리가 32GB인 16코어 AMD Opteron 6274 CPU와 GDDR5 ECC 메모리가 6GB인 엔비디아 테슬라 K20X GPU를 포함하고 있다.[40]프로세서 코어는 총 29만9,008개, CPU와 GPU RAM은 총 693.6TiB이다.[36]

당초 타이탄은 240GB/s의 전송속도를 가진 재규어의 Lustre 스토리지 10PB를 사용했으나 2013년 4월 전송속도가 1.4TB/s인 40PB로 업그레이드했고,[42] CPU 대비 병렬 처리 효율이 월등히 높다는 이유로 GPU를 선정했다.[36][41][40]GPU는 CPU보다 클럭 속도가 느리지만, 각 GPU는 732MHz에 2,688 CUDA 코어를 포함하고 [43]있어 전체 시스템 속도가 빠르다.[34][44]따라서 CPU 코어는 기존 슈퍼컴퓨터처럼 데이터를 직접 처리하지 않고 GPU에 작업을 할당하는 데 사용된다.[40]

타이탄은 사용자가 직접 액세스하는 로그인 노드에서 Linux의 정식 버전인 Cray Linux Environment를 실행하지만 컴퓨팅 노드에서 더 작고 효율적인 버전을 실행한다.[45]

타이탄의 부품은 열제거원에 의해 공랭되지만, 캐비닛을 통해 펌핑되기 전에 공기가 냉각된다.[46]선풍기 소음이 너무 커서 기계실에서 15분 이상 시간을 보내는 사람에게는 청력 보호가 필요하다.[47]이 시스템은 23.2 MW(6600톤)의 냉각 용량을 가지고 있으며 5.5 °C(42 °F)까지 물을 냉각시켜 재순환 공기를 냉각시키는 방식으로 작동한다.[46]

연구원들은 또한 타이탄이 출력하는 데이터를 더 잘 이해하기 위해 에베레스트(연구와 기술을 위한 탐구 시각화 환경)에 접근할 수 있다.에베레스트는 가로 10 X 세로 3미터(33 X 10피트)의 화면과 세로 3미터의 작은 2차 화면을 갖춘 시각화실이다.스크린은 각각 37 메가픽셀과 33 메가픽셀이며 입체적인 3D 기능을 갖추고 있다.[48]

프로젝트

2009년 타이탄을 관리하는 오크리지리더십 컴퓨팅 시설은 슈퍼컴퓨터의 최초 사용을 위한 50개의 애플리케이션을 연구의 중요성과 시스템을 충분히 활용할 수 있는 능력을 위해 선택된 6개의 "vanguard" 코드로 좁혔다.[34][49]타이탄을 이용하기 위한 6개의 선봉장 프로젝트는 다음과 같다.

  • 연소의 분자물리학을 모델링하는 프로젝트인 S3D는 디젤과 바이오연료 엔진의 효율을 향상시키는 것을 목표로 하고 있다.2009년에는 재규어를 사용하여 직분사 디젤 엔진의 효율성과 관련된 탄화수소 불꽃 자동점화 시뮬레이션을 최초로 완전하게 해결하였다.[49]
  • WL-LSMS는 절대 0이 아닌 온도에서 자성 물질에서 전자와 원자의 상호작용을 시뮬레이션한다.이전 버전의 코드는 재규어의 petaFLOPS에서 한 개 이상의 petaFLOPS에서 처음으로 수행되었다.[49]
  • 데노버는 원자로의 효율을 향상시키고 폐기물을 줄이기 위한 목적으로 핵반응을 시뮬레이션한다.[34]기존 CPU 기반 기계의 데노버 성능은 타이탄에 대한 트윗 이후 두 배가량 증가했고 타이탄에서는 재규어보다 3.5배 더 빠른 성능을 보였다.[49][50]
  • 대규모 원자/분자 질량 병렬 시뮬레이터(LAMPS)는 양자에서 상대론까지 다양한 척도에 걸쳐 입자를 시뮬레이션해 반도체, 바이오몰리큘럼, 폴리머 개발 등에서 잠재적인 응용으로 재료과학을 개선하는 분자역학 코드다.[51]
  • CAM-SE는 두 가지 코드의 조합이다.지구 대기 모델인 공동체 대기 모델과 유동식과 열역학 방정식을 해결하는 코드인 고순도 방법 모델링 환경.CAM-SE는 기후 시뮬레이션에서 더 높은 정확도를 허용할 것이다.[49]
  • 비균형 방사선 확산(NRDF)은 초신성을 통해 비충전 입자를 표시하고 레이저 융접, 유체 역학, 의료 영상, 원자로, 에너지 저장 및 연소에 잠재적인 응용을 한다.[49]그것의 키메라 코드는 수백 개의 부분 미분 방정식을 사용하여 초신성으로 가는 별에서 모델링된 각 중성미자의 에너지, 각도, 산란 각도 및 유형을 추적하여 수백만 개의 개별 방정식을 만들어 낸다.[52]이 코드는 세 개의 "헤드"를 가지고 있기 때문에 신화적인 생물체의 이름을 따서 치메라라고 이름 지어졌다. 첫째는 별의 물질의 수역학을 시뮬레이션하고, 둘째는 방사선 운송을 시뮬레이션하고, 셋째는 핵 연소를 시뮬레이션하는 것이다.[52]
  • 분재는 n체 시뮬레이션을 위한 중력 트리 코드다.2014년 고든벨상 후보 지명 때 별 기준으로 은하수를 시뮬레이션해 2000억개의 별을 가진 것으로 사용돼 왔다.이 애플리케이션에서 컴퓨터는 24.773 petaFlops의 지속적인 속도에 도달했다.[53]
  • VERA는 재규어 경수로의 첨단 시뮬레이션 컨소시엄(CASL)에서 작성한 경수로 시뮬레이션이다.VERA는 엔지니어가 원자로 수명주기 동안 원자로 노심의 성능과 상태를 모니터링하여 관심 지점을 식별할 수 있도록 한다.[54]처음 6개의 프로젝트 중 하나는 아니지만, VERA는 CAAR의 지원과 TitanDev에 대한 테스트를 통해 최적화 후 Titan에서 실행될 계획이었다.컴퓨터 과학자 톰 에반스는 타이탄의 하이브리드 아키텍처에 대한 적응이 이전의 CPU 기반의 슈퍼컴퓨터에 비해 더 어렵다는 것을 발견했다.그는 타이탄에서 일주일 안에 18개월에서 36개월의 과정인 전체 원자로 연료 사이클을 시뮬레이션하는 것을 목표로 했다.[54]

2013년에 31개의 코드가 타이탄에서 실행될 계획이었는데, 일반적으로 한 번에 4, 5개씩이다.[47][55]

코드 수정

참고 항목: GPGPU

타이탄의 GPU 처리에 맞게 많은 프로젝트의 코드를 수정해야 하지만, 각 코드는 CPU 기반 시스템에서 실행 가능해야 프로젝트가 타이탄에만 의존하지 않게 된다.[49]OLCF는 적응 프로세스를 지원하기 위해 CAAR(Center for Accelerated Application Readiness)를 구성했다.Nvidia 본사에서 개발자 워크샵을 개최하여 타이탄의 아키텍처, 컴파일러 및 애플리케이션에 대해 사용자에게 교육한다.[56][57]CAAR은 Nvidia 및 코드 벤더와 함께 컴파일러를 개발하여 GPU에 대한 지침을 프로그래밍 언어에 통합하고 있다.[56]따라서 연구자들은 기존의 프로그래밍 언어인 Fortran, C 또는 C++로 코드로 병렬주의를 표현할 수 있으며, 컴파일러는 이를 GPU에 표현할 수 있다.[56]박사는 브론슨 학자인 AA가, 컴퓨터를 이용한 천체 물리학은 과제:"응용 프로그램이 최대 한도로 타이탄을 사용하는 것 또한,는 GPU성능은 빠르고, 덜은 CPU보다 훨씬 융통성이 모든 기억하는 방법을 매우 바빠질 GPU를 유지하는 것을 찾아야 한다."[56]모압 클러스터 Suite노드에 이용시키는 데 큰 일자리에 우선 순위를 매기는 데 사용됩니다;그것은 7에서 능률을 높였다 말했다.0%테스트된 소프트웨어에서 약 95%까지.[58][59]일부 프로젝트에서는 GPU가 아닌 기계에서 코드 효율을 증가시켰고 CPU 기반 기계에서는 Denovo의 성능이 두 배로 향상되었다는 것을 발견했다.[49]

GPU에서 실행하는 데 필요한 코드 변경의 양은 프로젝트에 따라 다르다.박사에 의하면.NRDF의 메서드는 계산이 비교적 단순하지만 반복적으로 처리되고 병렬로 처리되기 때문에 코드의 극히 일부만이 GPU에서 실행된다.[60]NRDF는 GPU를 위한 CUDA 확장 기능이 있는 포트란의 버전인 CUDA Fortran으로 작성되었다.[60]키메라의 세 번째 "헤드"는 핵연소가 GPU 아키텍처에 의해 가장 쉽게 시뮬레이션될 수 있기 때문에 GPU에서 처음으로 실행되었다.코드의 다른 측면들은 제시간에 수정될 계획이었다.[52]재규어의 경우, 이 프로젝트는 14종이나 15종의 핵종을 모델링했지만 메서는 200종까지 시뮬레이션을 할 것으로 예상해 시뮬레이션을 경험적 관찰과 비교할 때 훨씬 더 큰 정밀도를 보였다.[52]

참고 항목

참조

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