http://93.174.130.82/digest/showdnews.aspx?id=238ea22b-7746-4635-a58b-2c401bab92b2&print=1© 2024 Российская академия наук
. Этот суперкомпьютер сможет помочь метеорологам повысить точность прогнозов погоды. Сотрудники корпорации Intel снабдили эту машину модулями с наиболее высокопроизводительными процессорами, а специалисты из РСК разработали оптимальную архитектуру кластера.
Метеорологов привыкли ругать — мол, постоянно их прогнозы не сбываются. А зря, потому что их работа, пожалуй, самая сложная среди всех специалистов прикладных наук. Судите сами — прогнозов погоды требуют каждый день, причем желательно, как минимум, за сутки, однако правило, гласящее, что самый точный прогноз метеорологического события возможно сделать за шесть часов до того, как оно случится, еще никто не отменял.
Действительно, метеорологам весьма сложно обеспечить высокую точность прогноза на более длительном временном интервале. Во-первых, из-за того, что приходится иметь дело с массой данных, поступающих с тысяч наземных, надводных и воздушных метеостанций, а также от спутников.
Причем, если учесть, что атмосфера Земли — это единая система, то для того, чтобы предсказать погоду, например, в Москве, нельзя ограничиваться лишь информацией с подмосковных или российских метеостанций. Нужно анализировать данные со всех станций Северного полушария (а иногда даже и Южного). Сами понимаете, что это огромные объемы информации, проанализировать которые по силам лишь суперкомпьютеру.
Во-вторых, мало проанализировать все данные — нужно на их основе рассчитать возможное поведение воздушных масс. Для этого современные предсказатели погоды используют гидродинамические уравнения. А они не просто сложные, а очень сложные.
Любопытно, что когда в начале прошлого века их впервые предложили использовать для описания движения воздушных масс, британский ученый Льюис Ричардсон (тот самый, что в дальнейшем составил весьма точную модель, с помощью которой можно было предсказать вооруженный конфликт между двумя государствами), попробовав их использовать, с сожалением заметил, что они малоэффективны. Еще бы, ведь в докомпьютерную эпоху решением такого уравнения для обычного циклона должны были заниматься две тысячи специалистов одновременно!
Впрочем, когда появились компьютеры, ситуация не сильно-то улучшилась, поскольку даже у электронных "гигантов мысли" решение подобных уравнений занимает весьма много времени. И это притом, что чаще всего используются упрощенные варианты данных уравнений. Они, конечно же, решаются легко, но вот и точность прогноза в этом случае остается не очень-то высокой. В итоге метеорологи опять и опять подвергаются критике за то, что в очередной раз не смогли объять необъятное.
И, что самое интересное, несмотря на критику, все равно продолжают требовать от них прогнозов, как краткосрочных, так и долгосрочных. А что остается делать, ведь, согласно статистике, 90 процентов ситуаций, причиняющих наибольший ущерб государству, возникают не по вине землетрясений или вулканов (эти явления природы, хоть и разрушительные, но все же достаточно редкие), а из-за погодных катаклизмов — паводков, засух и града. Так что без прогнозов погоды никак не обойтись, ибо, как известно, кто предупрежден, тот вооружен. Но для того, чтобы они были точными, все чаще приходится прибегать к услугам суперкомпьютеров.
Именно о такой умной машине и шла речь вчера, на пресс-конференции, посвященной презентации нового вычислительного кластера "РСК Торнадо" от компаний РСК и Intel, прошедшей в Росгидрометцентре. На ней глава Росгидромета Александр Васильевич Фролов пожаловался, что мощностей прежних двух кластеров, суммарная производительность которых равнялась 27 TFLOPS (напомню, что 1 TFLOPS означает то, что машина за секунду может совершить триллион операций) катастрофически не хватает.
И, несмотря на то что и на этом кластере удалось добиться многого, например, довести точность трехдневного прогноза до таковой суточного, все равно, по его словам, метеослужба России уже исчерпала возможности этих суперкомпьютеров и нуждается в увеличении их мощности примерно в 100 раз.
Получается, что Росгидромету необходима машина, производительность которой будет равна одному PFLOPS, или петафлопсу (PFLOPS — это один квадриллион, то есть 10 15 операций в секунду). С такой машиной можно будет не только довести точность недельного прогноза до суточного, но и заняться построением климатических моделей нашей планеты, что является достаточно сложным делом. Однако сразу повысить мощность кластера во столько раз не представляется возможным. Но с появлением "РСК Торнадо", чья расчетная мощность равна 30 TFLOPS, суммарная производительность всей вычислительной системы Росгидромета может возрасти до 60 TFLOPS, что уже немало.
Однако и этого может оказаться недостаточным в самое ближайшее время, считает директор Гидрометцентра России Роман Менделевич Вильфанд. По его словам, для: "повышения точности и детализации прогнозов погоды необходимо увеличение пространственно-временного разрешения моделей и их физического насыщения. А для того, чтобы сделать это, необходима мощность порядка 0,5 TFLOPS. Без нее ничего не получится — отсутствие такой мощности сдерживает дальнейшее развитие всей российской метеорологии".
Правда, по словам А. В. Фролова, шанс получить такую машину к 2014 году у Росгидромета все-таки есть. Метеослужба уже получила предварительное согласие Минфина, Минэкономразвития и Всемирного банка на разработку программы модернизации своих вычислительных кластеров. И если эта программа попадет в проект бюджета на 2013 год, то будет объявлен конкурс на разработку данного кластера.
Тем не менее, "РСК Торнадо" тоже может многое. Еще бы, ведь он состоит из 96 узлов, каждый из которых содержит по два весьма высокопроизводительных процессора Intel®Xeon® 5680 с тактовой частотой 3,33 ГГц, а всего таких процессоров в кластере 192. Кроме того, каждый из них имеет внушительный объем оперативной памяти в 48 ГБ (а память всей системы имеет объем в 4608 ГБ). Коммуникационная сеть же, объединяющая все узлы в одно целое, построена на базе скоростного интерфейса Infiniband QDR.
Было подсчитано, что данная машина имеет рекордно высокий коэффициент вычислительной эффективности — более 92 процентов на тесте LINPACK (напомню, что этот тест представляет собой решение больших систем линейных алгебраических уравнений методом LU-разложения, то есть представление некоей матрицы A в виде LU, где L - нижняя треугольная матрица, а U - верхняя треугольная матрица.)
И если специалисты из Intel обеспечили машину надежными и производительными узлами, то сотрудники отечественной группы компаний РСК разработали архитектуру данного кластера. И, конечно же, здесь не обошлось без фирменного "ноу-хау" РСК — системы водного охлаждения. Как рассказал журналистам представитель компании, при работе всех узлов выделяется около 50 кВт тепловой энергии, которую нужно "отводить" от работающих частей машины — иначе они просто расплавятся.
Однако делать это с помощью традиционного воздушного охлаждения весьма затратно — ведь подаваемый на входе воздух, температура которого составляет 20 градусов по Цельсию, пройдет через узел, нагревается иногда до 35 градусов по Цельсию! Значит, нужно тратить много дополнительной энергии, чтобы опять охладить его.
А с водным охлаждением все получается куда проще — подаваемая в систему вода с температурой 15 градусов по Цельсию на выходе имеет температуру всего 17 градусов. Эта нагретая вода отводится в холодильную установку с фреоном, который быстро охлаждает ее. В результате показатель эффективности использования электроэнергии (PUE) на "РСК Торнадо" составляет около 1,06, а это значит, что на охлаждение всей системы тратиться не более 5,7 процента всей потребляемой машиной энергии! Такой показатель в настоящее время является рекордным.
Итак, Росгидромет получил от Intel и РСК надежную, высокопроизводительную, экономную и весьма эргономичную машину (она занимает очень мало места). Без всякого сомнения, с ее помощью отечественные синоптики смогут повысить точность погодных прогнозов. И тогда, я уверен, сотрудников Росгидромета наконец-то перестанут критиковать и будут все чаще вспоминать с благодарностью, которую они, честно говоря, уже давно заслужили…