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Fugaku超級計算機(jī)程序已實現(xiàn)100倍的速度提升

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來源:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 作者:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解 ? 2021-12-28 09:26 ? 次閱讀
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在不到18個月的時間里,密歇根大學(xué)的一個團(tuán)隊采用GPU,為一個基于復(fù)雜數(shù)學(xué)的程序?qū)崿F(xiàn)了20倍的提速。該程序為量子科學(xué)奠定了基礎(chǔ)。

Vikram Gavini 的實驗室以創(chuàng)紀(jì)錄的速度,跨越了微觀世界的一座重要里程碑。

這支由三人組成的密歇根大學(xué)團(tuán)隊創(chuàng)建了一個使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)來深入觀察原子世界的程序。該程序?qū)⑼苿釉S多科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展,以及多重領(lǐng)域的設(shè)計工作——從更輕的汽車到更高效的藥物。

憑借 GPU ,該團(tuán)隊開放源碼庫中的代碼在短短18個月內(nèi)實現(xiàn)了20倍速度提升。

通往Summit的旅程

2018年年中,當(dāng)該團(tuán)隊正準(zhǔn)備發(fā)布一個在 CPU 上運行的代碼版本時,他們收到了橡樹嶺國家實驗室 GPU 黑客馬拉松的邀請。全球最快的超級計算機(jī)之一—— Summit 就位于該實驗室。

機(jī)械工程和材料科學(xué)教授 Gavini 表示:“我們當(dāng)時的想法是看看我們能實現(xiàn)什么?!?/p>

該實驗室的博士后 Sambit Das 參加了這場為期五天的活動。他認(rèn)為:“我們很快意識到我們的代碼可以充分發(fā)揮GPU大規(guī)模并行處理的能力。”

在活動結(jié)束前, Das 和另一位實驗室成員 Phani Motamarri 將代碼轉(zhuǎn)移到 CUDA 及其庫中,實現(xiàn)了5倍速度提升。這也讓他們意識到,未來能實現(xiàn)的還有更多。

6個月內(nèi)實現(xiàn)從5倍到20倍的速度提升

在接下來的幾個月里,該實驗室繼續(xù)對該程序進(jìn)行調(diào)優(yōu),使其能夠?qū)?萬個鎂原子中的10萬個電子進(jìn)行分析。到2019年初,該程序已經(jīng)可以在 Summit 上運行。

隨著 Summit 的節(jié)點數(shù)量不斷增加,該實驗室采用迭代法,在節(jié)點上運行越來越多的代碼。截止4月,該實驗室使用了該系統(tǒng)27,000個 GPU 中的大部分,實現(xiàn)了近 46 petaflops 的性能,達(dá)到了之前的20倍。

對于一個基于密度泛函理論(DFT)的程序來說,這是一個前所未有的結(jié)果。密度函數(shù)理論是一項解釋亞原子粒子之間量子相互作用的復(fù)雜數(shù)學(xué)理論。

適用于高難度算法的分布式計算

DFT 算法的復(fù)雜性和基礎(chǔ)性使其目前占用了所有公共研究計算機(jī)四分之一的時間。在被引用次數(shù)最多的100篇科學(xué)論文中,有12篇是 DFT 為主題的。該計算還被用來分析從天體物理學(xué)到 DNA 鏈的一切。

最初,根據(jù)該實驗室的報告,該程序使用了 Summit 的頂尖理論性能的近30%,這是一個異常高的效率。相比之下,大多數(shù)其他 DFT 代碼除了能夠使用數(shù)個處理器之外,很難實現(xiàn)進(jìn)一步的擴(kuò)展,因此就連效率報告都沒有。

Gavini 表示:“能實現(xiàn)這一前所未有的效率令我們感到非常高興?!?/p>

聲名鵲起

2019年底,該團(tuán)隊被提名為戈登貝爾獎的入圍者。這是該實驗室首次參加這一“高性能計算領(lǐng)域諾貝爾獎”的評選。

Gavini 表示:“這為我們的實驗室和大學(xué)帶來了很高的知名度,我認(rèn)為這次努力還只是一個開始?!?/p>

事實上,自評選以來,實驗室在 Summit 上,將代碼的性能提升到了 64 petaflops ,效率亦達(dá)到38%。并且該實驗室已經(jīng)在探索在其他系統(tǒng)和應(yīng)用上的使用。

尋求更多的應(yīng)用和更高的性能

最初,這項工作被用于分析鎂。這種比當(dāng)今汽車和飛機(jī)使用的鋼和鋁輕得多的金屬有望大幅節(jié)省燃料。去年,該實驗室與另一團(tuán)隊合作,研究電子在 DNA 中的移動方式,這項工作可以幫助其他研究者研發(fā)出更有效的藥物。

接下來重要的一步是在 Perlmutter 上運行代碼。這是一臺使用最新 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 的超級計算機(jī)。根據(jù)Das的報告,基于A100 GPU對TensorFloat-32的支持,與 Summit GPU 相比,這臺計算機(jī)目前已經(jīng)實現(xiàn)了4倍速度提升。TensorFloat-32 是一種既能提供快速結(jié)果,又能實現(xiàn)高精度的混合精度格式。

與其他 DFT 代碼相比,該實驗室程序已實現(xiàn)100倍的速度提升,但 Gavini 并沒有就此止步。他已經(jīng)在考慮在 Fugaku 上測試它。Fugaku 是基于 Arm 系統(tǒng)的全球最快的超級計算機(jī)。

他表示:“眼下的收獲總會令人欣喜,但‘路漫漫其修遠(yuǎn)兮,吾將上下而求索’。這次的成果也是我們新征程的開始。”

原文標(biāo)題:借助數(shù)學(xué)的力量:密歇根團(tuán)隊破解亞原子世界的密碼

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審核編輯:彭菁
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