Модернизация от 5-10 PFLOPS к 25-50 PFLOPS
Уравнения
магнитной газовой динамики
Фундаментальные исследования: астрофизика,
теория турбулентности, горение, квантовая химия.
Для адекватного моделирования процессов
горения в камере ЖРД с использованием LES модели турбулентности для
5∙108 узлов — 1PFLOPS — 3-4 дня.
АО
«НЦВ Миль и Камов»
Увеличение в 3 раза числа точек по каждому
направлению и по времени приводит к увеличению времени расчета в 81 раз.
Наши возможности — рядовой расчет (сетка
порядка 108 узлов) требует 0,2 Pflops.
Вихреразрешающие расчеты сложных
конфигураци требуют миллионы ядрочасов (NASA).
Оценка безопасности перспективного пункта
глубинного захоронения радиоактивных отходов ( ИБРАЭ РАН, ИВМ РАН).
Цель — моделирование ключевых процессов,
определяющих перенос радионуклидов — 107ячеек — 104лет.
Форсмарк, Швеция, — 109 ячеек — 1 млн лет.
Искусственный интеллект, большие данные.
Цифровая нутрициология (ин-т питания и
биотехнологии РАН, ИПМ РАН).
Факторы — возраст, пол, уровень доходов,
регион проживания, национальные особенности, физическая активность, хронические
заболевания, разнообразие питания.
Ежегодный расчет оптимального питания для
населения России — использование вычислительной системы — 10 PFLOPS.
Планирование производства продуктов
питания.
Пандемия
Fugaku — в значительной мере будет
использоваться для моделирования процессов, связанных с распространением
инфекций. BP предоставляет для моделирования COVID19 свой компьютер в Хьюстоне
16.3 PFLOPS. Многофакторное моделирование воздействия тех или иных
ограничительных мер. Проникновение вируса через маску. Оценка настроения
населения из анализа интернет-сообщений.
Интеллектуальные
решения
по стратегическому планированию транспортных потоков и систем поддержки
принятия оперативных решений в логистике. Связность территории РФ.
В настоящее время решение оптимизационных
логистических задач с 1000 самолетов и вертолетов различных типов занимает 5-7
дней 0.15 PFLOPS. Учёт сопутствующих других видов транспорта требует на порядок
более мощных систем.
Оценки рисков и парирования непредвиденных
ситуаций.
Использование в машинном обучении расчетов
виртуальных катастроф. Для получения достаточного количества вариантов
необходимо использование систем производительностью 10 PFLOPS.
Безопасный город.
Цифровое месторождение.
Умная долина.
ВЫВОДЫ
Россия в силу логики научно-технического
прогресса, своего геополитического положения обязана резко увеличить
производительность своего вычислительного парка.
В противном случае мы обречены на
технологическое отставание.
Средства на развитие вычислительной
техники и отечественной элементной базы необходимо найти.
Создание вычислительного центра РАН как
экспериментальной площадки для развития высокопроизводительных и информационных
технологий цифровой экономики.
Активное использование компетенций российских
ученых.
* *
«К
110-летию со дня рождения Мстислава Всеволодовича Келдыша. М.В. Келдыш:
становление отечественной вычислительной математики и техники».
Содокладчик — член-корреспондент РАН Александр Иванович Аптекарев, директор Института
прикладной математики им М.В. Келдыша РАН.
К 110-летию со дня рождения Мстислава Всеволодовича Келдыша. М.В. Келдыш: становление отечественной вычислительной математики и техники (pdf, 4 Мб)
* *
«О
проблеме снижения размерности сеточных аппроксимаций». Академик РАН Владимир Борисович Бетелин, Федеральный
научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований РАН,
профессор, д.ф.м.н. Валерий Алексеевич
Галкин.
1. Технологии моделирования сложных
физических процессов, существенно основываются на использовании сеточных
аппроксимаций большой размерности и супер-ЭВМ высокой производительности. Например,
гидродинамическое моделирование месторождения с 1000 скважинами требует сетки с
размерностью порядка 1,5 млрд ячеек и супер-ЭВМ с производительностью более 0,5
Пфлопс. Прогресс в этих технологиях в значительной степени определяется
увеличением размерности сеточных аппроксимаций и, как следствие, ростом
требований к производительности и стоимости супер-ЭВМ. Производительность
супер-ЭВМ в настоящие время определяется технологическим уровнем производства
его основных микроэлектронных компонентов, таких как микропроцессор, память и
т.д. По сути дела, прогресс в вычислительных технологиях, на основе сеточных
аппроксимаций большой размерности, определяется прогрессом в области
микроэлектронных технологий. То есть отставание в микроэлектронных технологиях влечет
за собой отставание в технологиях моделирования на основе сеточных
аппроксимаций большой размерности.
2. Из вышеизложенного следует, что
снижение размерности сеточных аппроксимаций обеспечит снижение, как требований
к технологическому уровню основных микроэлектронных компонентов супер-ЭВМ, так
и к ее стоимости.
Решением этой проблемы занимается
коллектив Сургутского филиала ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН, возглавляемый профессором,
доктором физико-математических наук В.А. Галкиным. В качестве возможных
альтернатив сеточным аппроксимациям большой размерности разрабатываются
кинетические методы решения дифференциальных уравнений и методы «склейки»
точных решений на грубых сетках, который был реализован при расчетах
термоядерного оружия в 50-х годах прошлого века.
Показано, что на данном классе задач,
применение этих методов позволяет на 1-2 порядка сократить размерность
расчетной сетки и требования к производительности супер-ЭВМ при сохранении
точности вычислений.
Основные публикации:
1. Бетелин В.Б., Галкин В.А. Универсальные
Вычислительные алгоритмы и их обоснование для приближенного решения
дифференциальных уравнений// Доклады Академии наук. 2019. Т.488. №4. С.351-357.
2. Бетелин В.Б., Галкин В.А, Дубовик А.О.
Точные решения системы Навье-Стокса для несжимаемой жидкости в случае задач,
связанных с нефтегазовой отраслью// Доклады Российской академии наук.
Математика, информатика, процессы управления, 2020, том 495, с. 13-16
* *
«Суперкомпьютерное
моделирование в аэрокосмических приложениях». Академик РАН Сергей Леонидович Чернышев, научный
руководитель Центрального аэрогидродинамического института им. проф. Н.Е.
Жуковского.
Роль вычислительных технологий в
разработке современной аэрокосмической техники постоянно повышается. Надежные
средства численного расчета позволяют существенно снизить стоимость и
продолжительность экспериментальных работ, в частности при проведении
сертификационных испытаний, а также дополнить экспериментальные результаты
более глубоким анализом физических процессов, включая процессы, протекающие в
реактивных двигательных установках и при взаимодействии обтекаемого тела с
потоком газа.
За последние 10 лет в развитии
вычислительных методов происходит переход от использования отдельных
оптимальных решений по дисциплинам (таким как аэродинамика, прочность,
аэроакустика и др.) к оптимальным многодисциплинарным решениям. Идет постоянное
усложнение применяемых моделей течений — от упрощенных потенциальных или
невязких течений до течений, описываемых полными уравнениями Навье-Стокса с
различными моделями турбулентности. Есть успешные примеры решения полных
уравнений Навье-Стокса методами DNS (прямого численного моделирования). Все это
требует колоссальных вычислительных ресурсов, которые сегодня в значительной
степени ограничены мощностью ЭВМ в несколько сотен терафлопс.
К примеру, новые методы суперкомпьютерного
моделирования при проектировании аэродинамической компоновки современного
российского самолета МС-21 позволили достичь высокого аэродинамического
совершенства на толстом крыле большого удлинения — достигнут уровень качества
К=18.2, что является главным показателем конкурентоспособности авиалайнера
МС-21 по сравнению с самолетами аналогичного класса компаний Боинг и Эрбас. Это
потребовало многомесячных расчетов в решении прямой и обратной задачи аэродинамического
проектирования при ограниченном наборе оптимизируемых параметров на ЭВМ класса
«Ломоносов» МГУ.
На основе многодисциплинарных подходов
сегодня можно надежно определять аэродинамические характеристики самолета,
который содержит фюзеляж, механизированное крыло с предкрылком и закрылком (с
учетом всех разрывов), пилоны, мотогондолы, крепления предкрылка и обтекатели
механизмов выдвижения закрылков, имеющиеся вихрегенераторы на мотогондолах, а
также моделируя струи двигателей. При этом в задаче обтекания решаются
уравнения Рейнольдса в частных производных в трехмерной постановке. Для
подобного расчета аэродинамики самолета в сложной взлетно-посадочной
конфигурации с учетом работы силовой установки требуются сетки с как минимум
100-150 млн ячеек, типичное время расчета одной точки может составлять
несколько дней. Это сегодняшний достигнутый вычислительный уровень на
существующих в России супер-ЭВМ.
Вопрос о наращивании вычислительных
мощностей в нашей стране и переход на суперЭВМ мощностью десятка петафлопс
становится все острей. Современные задачи в аэрокосмических приложениях
являются одними из самых ресурсо-зависимых. Прогресс в моделировании сложных
течений около аэроупругих летательных аппаратов (ЛА) при нестационарном
движении с учетом реальных свойств газа, а тем более оптимизация формы ЛА и
режимов его полета напрямую зависит от мощности используемых супрекомпьютеров.
Внедрение суперкомпьютерных технологий в
авиастроении позволяет перейти на новую систему проектирования и поддержания
жизненного цикла летательных аппаратов. Для новой технологии проектирования
характерно — использование трехмерного моделирования с имитацией реальных
условий эксплуатации без упрощений и допущений, создание дискретных моделей не
с десятками млн, а с сотнями млн или до 1 млрд ячеек, решение задач с реальными
граничными условиями для реальных условий эксплуатации и, наконец, проведение
преимущественно модельных виртуальных, а не физических экспериментов. Особо
следует отметить необходимость уже сейчас применять многодисциплинарную
оптимизацию геометрии самолета с учетом аэродинамики, прочности, аэроупругости,
аэроакустики и др.
Цифровые двойники ЛА, виртуальные
испытания и сертификация — это все ближайшее будущее или даже, по некоторым
элементам, уже настоящее. Внедрение суперкомпьютерных технологий позволяет
исключить необходимость доработок самолета в будущем, снизить технические
риски, повысить информативность решения инженерных задач, обеспечить
возможность создания обширной базы знаний для развития на перспективу.
* *
«Об
Уральском суперкомпьютерном центре». Член-корреспондент РАН Николай Юрьевич Лукоянов, директор Института
математики и механики им. Н.Н. Красовского УрО РАН.
На примере Уральского суперкомпьютерного
центра коллективного пользования, работающего на базе ИММ УРО РАН, хотелось бы кратко
охарактеризовать ситуацию с оснащением регионов средствами
высокопроизводительных вычислений.
В Уральском отделении РАН этому вопросу
всегда уделялось большое внимание. Последнее кардинальное обновление
вычислителей нашего Центра началось в 2010 году. Тогда в Уральском отделении
была принята программа по созданию к 2015 году суперкомпьютера «Уран»
петафлопсной производительности. На тот момент это была прогрессивная
программа, в 2012 году наш вычислительный кластер даже «засветился» в TOP 500
мировых суперкомпьютеров. То, что мы имеем на сегодняшний день, в основном,
было создано в ходе ее реализации до 2013 года. К сожалению, программа не была
завершена. В 2013 году Академия наук перестала быть распорядителем средств для
академических институтов, финансирование программы прекратилось, и момент был
упущен. Надо сказать, что определенное финансирование мы получали и после 2013
года, сначала разово от ФАНО в 2016 году, и сейчас с 2019 года мы участвуем в
программе обновления приборной базы в рамках федерального проекта «Развитие
передовой инфраструктуры для проведения исследований и разработок в Российской
Федерации». Однако, в основном, эти средства уходят на то, чтобы поддерживать
вычислитель в работоспособном состоянии, о каком-то существенном развитии
говорить не приходится.
Итак, на сегодняшний день мы имеем
суперкомпьютер «Уран», производительностью в районе четверти петафлопса, это «не
Бог весть что» даже по российским меркам, 18-е место в рейтинге TOP 50
суперкомпьютеров стран СНГ. Тем не менее, «Уран» востребован, он загружен на
100% — круглосуточно, семь дней в неделю. Его постоянными пользователями
являются 17 институтов УрО РАН, а также Уральский федеральный и Удмуртский
государственный университеты. К кластеру обеспечен доступ через Интернет из
любой точки мира, налажена служба технической поддержки пользователей, создана
информационно-телекоммуникационная сеть, связывающая научные организации
Уральского региона. В основном суперкомпьютер используется для проведения
фундаментальных научных исследований и решения прикладных задач гражданской
тематики. Вот несколько примеров.
• В ИММ УрО РАН суперкомпьютер традиционно
используется для обработки данных дистанционного зондирования земной
поверхности; решаются задач связанных с математическим обеспечением систем
управления движущимися объектами.
• Химики производят расчеты по определению
новых устойчивых соединений с наперед заданными свойствами.
• Совместно с физиологами исследуются
математические модели сердца.
• Экологи анализируют ДНК микроорганизмов.
В 2019 году на Урале был создан Межрегиональный
научно-образовательный центра «Передовые производственные технологии и
материалы», планируется запустить ряд новых амбициозных проектов:
• Разработка новых методов в области
искусственного интеллекта;
• Моделирование и виртуальное исследование
свойств новых материалов;
• Построение ракетно-космического
комплекса с полностью многоразовой ракетой-носителем и универсальной
космической платформой;
• Разработка прототипа нового
малогабаритного турбореактивного двигателя для беспилотных аппаратов;
• Разработка технологий и материалов для
создания жидкосолевых реакторов;
• Разработка, создание и промышленная
реализация замкнутого ядерного топливного цикла на базе реакторов на быстрых
нейтронах;
• Создание новых технологий в
реконструктивной хирургии и экспресс-имплантации.
Реализация названных проектов в полной
мере вряд ли возможна без должной вычислительной поддержки.
Таким образом, на сегодня мы имеем две
тенденции. С одной стороны, налицо востребованность суперкомпьютеров со стороны
академических институтов и университетов, наблюдается оживление интереса
промышленности и инновационных компаний к высокопроизводительным вычислениям;
есть кадры, способные развивать и обслуживать суперкомпьютерную технику,
наладить ее эффективное использование. И это бесспорно позитивный момент.
С другой стороны, имеющихся вычислительных
мощностей явно не хватает. Если посмотреть состояние дел с развитием
суперкомпьютеров у нас и в мире, то становится ясно, что большинство российских
суперкомпьютеров не соответствует передовому мировому уровню, но хуже всего то,
что значительная часть вычислителей, особенно региональных, физически и
морально устарела. И это негативный момент. Ограниченность инструментария уже
на старте сужает масштабность планируемых к решению задач. Регионы нуждаются в
новой программе переоснащения современными супервычислителями. И говорить, как
мне представляется, здесь надо о вычислительных мощностях в десятки петафлопс.
* *
«Цель
и основные задачи математического моделирования климата». Член-корреспондент
РАН Василий Николаевич Лыкосов, главный
научный сотрудник Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН.
Суперкомпьютерное климатическое моделирование в России (Е.М. Володин, В.П. Дымников, В.Н. Лыкосов) (pptx, 4 Мб), (pdf, 3 Мб)
* *
«Метод
молекулярной динамики: виртуальный дизайн новых химических соединений и
основанных на них материалах». Член-корреспондент РАН Сергей Владимирович Люлин, Институт
высокомолекулярных соединений РАН.
Молекулярная динамика — это метод
компьютерного моделирования, основанный на одновременном решении множества
уравнений классической физики — уравнений движения Ньютона, каждое из которых
может быть написано для отдельного атома исследуемой системы
(атомистически-детальные модели, позволяющие точно учитывать движения каждого
атома). В среднем около 50% вычислительных ресурсов суперкомпьютера, используемого
в научных целях, тратится на моделирование методом молекулярной динамики.
Моделирование с использованием
высокопроизводительных систем критически важно для разработки и исследования
новых материалов, включая полимерные нанокомпозиты — перспективные
инновационные материалы, востребованные в различных областях промышленности.
Характерные времена структурной организации, например, кристаллизации простых
полимеров (типа полиэтилена) лежат в диапазоне микро- — миллисекунд. В
настоящее время использование Lomonosov2, наиболее производительного
отечественного суперкомпьютера, доступного для фундаментальных исследований, в
течение 1 мес позволяет осуществлять моделирование 1-10 микросекунд реального
полимерного нанокомпозита с характерным размером порядка 10 нанометров. Эта
задача не решается с помощью одновременного использования всех доступных
вычислительных узлов суперкомпьютера из-за проблем с максимально возможной
степенью параллелизма и требует увеличения производительности каждого
процессора (ядра). Таким образом, моделирование подобной системы на временах
миллисекунд требует 100-1000 мес или около 10-100 лет. То есть ученый в течение
своей жизни может не дождаться результатов. Такая же ситуация в биологических
задачах, важных для медицины: фолдинг белка характеризуется также диапазоном
нескольких миллисекунд.
Решение подобных задач на современном
уровне становится возможным только при увеличении производительности
используемых вычислительных систем не менее, чем на 3 порядка, то есть в ~1000
раз.
* *
«Актуальные
задачи развития технологий высокопроизводительных вычислений, включая
суперкомпьютерные технологии». Доктор физико-математических наук Рашит Мирзагалиевич Шагалиев, первый
заместитель директора Российского федерального ядерного центра «Всероссийский
научно-исследовательский институт экспериментальной физики».
Высокопроизводительные вычисления на
супер-ЭВМ являются одной из наиболее интенсивно развивающихся областей научных
исследований, имеющих важные практические приложения. В сообщении изложены
актуальные проблемы развития методов суперкомпьютерного моделирования.
Рассмотрены два класса задач, связанных с трехмерным комплексным моделированием
на супер-ЭВМ, а именно задачи лазерного термоядерного синтеза и задачи
полномасштабного виртуального моделирования поведения сложных технических
систем (аэрокосмические системы и аппараты, реакторные установки и т.п.). Даны
оценки вычислительных ресурсов супер-ЭВМ, требуемых для решения вышеуказанных
классов многомерных нестационарных задач.
* *
В обсуждении
приняли участие:
ак. А.И. Аветисян, чл.-корр. В.В.
Воеводин, ак. Г.Я. Красников, ак. А.Н. Лагарьков, ак. В.Г. Бондур, ак. С.Н.
Багаев, ак. И.В. Бычков — научный
руководитель Иркутского научного центра СО РАН, ак. В.А. Садовничий.
х х
х
На заседании рассмотрен вопрос о присуждении золотой медали имени В.В.
Докучаева 2021 года (представление Экспертной комиссии и бюро Отделения
биологических наук) академику РАН Валерию
Ивановичу Кирюшину за серию работ «Почвенно-экологическое обеспечение
адаптивно-ландшафтного земледелия и природопользования». Выдвинут Федеральным
государственным бюджетным научным учреждением Федеральный исследовательский
центр «Почвенный институт имени В.В. Докучаева».
На заседании Экспертной комиссии
присутствовали 9 членов Комиссии из 10. В соответствии с результатами тайного
голосования единогласно к присуждению золотой медали имени В.В. Докучаева 2021
года рекомендована кандидатура В.И. Кирюшина.
В голосовании на заседании бюро Отделения
биологических наук РАН приняли участие 21 член Бюро из 27. В соответствии с
результатами тайного голосования единогласно в Президиум РАН представлен проект
постановления о присуждении золотой медали имени В.В. Докучаева 2021 года В.И.
Кирюшину.
Серия работ академика РАН В.И. Кирюшина
«Почвенно-экологическое обеспечение адаптивно-ландшафтного земледелия и
природопользования», включающая 12 монографий и 35 статей в научных изданиях,
отражает созданное им новое направление агрономического почвоведения,
послужившее основой для создания теории адаптивно-ландшафтного земледелия и его
практического освоения.
На основе обширного экспериментального
материала В.И. Кирюшиным установлены закономерности почвообразования и
трансформации черноземных и солонцовых почв Сибири и Казахстана под влиянием
различных систем их использования.
Разработаны методология агроэкологической
оценки земель, их типизации и группировки, почвенно-ландшафтного
картографирования и проектирования адаптивно-ландшафтных систем земледелия в
агрогеоинформационных системах. Обоснованы новые подходы к планированию и
проектированию сельскохозяйственных ландшафтов на основе классификации их
экологических и социально-экономических функций и структурно-функционального
анализа.
В представленной серии получили развитие,
заложенные В.В. Докучаевым, принципы рационального природопользования и
ландшафтно-экологические основы ведения агропроизводства. В работах серии в
значительной мере реализованы идеология устойчивого развития
сельскохозяйственной деятельности, декларированная сессией ООН в Рио-де-Жанейро
в 1992 году, и задача проектирования устойчивых продуктивных агроландшафтов,
поставленная в том же году сессией Российской академии сельскохозяйственных
наук, посвященной научному наследию В.В. Докучаева.
Представленные на конкурс работы академика
РАН В.И. Кирюшина имеют большую известность в России и за рубежом. Предложенные
в них понятия и концепции широко цитируются и используются в мировой
литературе.
х х
х
Члены Президиума обсудили и приняли
решения по ряду других научно-организационных вопросов.