PROCESSAMENTO DE ALTO DESEMPENHO

1. PROCESSAMENTO DEALTO DESEMPENHO Jairo Panetta INPE/CPTEC Petrobras/E&P-Sede/TG Finep

2. AGENDA • CONCEITOS BÁSICOS • CENÁRIO INTERNACIONAL • CENÁRIO NACIONAL • EXEMPLOS DE USUÁRIOS NACIONAIS • CONCLUSÕES

3. CONCEITOS BÁSICOS

4. PAD: Conceitos Básicos • PAD: • Hardware e Software para simular a realidade em problemas com: • Grande volume de dados • Grande volume de cálculos • Limitações de tempo • Áreas usuárias: • Automotiva, Energia, Meio Ambiente, Agricultura, Finanças, Engenharia, Segurança, Visualização, Pesquisa Científica • Em 30 anos, PAD gerou inovação: • Novo processo industrial de projeto e teste • Novo mecanismo de descobertas científicas

5. Tempo de preenchimento e linhas de emenda Abaixo é mostrado o resultado de preenchimento e as regiões onde deverão ocorrer a formação das principais linhas de emendas. O preenchimento ocorre em 2.3 seg. Vale observar que ocorre um pequeno desbalanceamento (diferença de ~0.07 seg para o tempo analisado) que contribui para uma força de fechamento maior. Tempos de injeção maiores poderão contribuir para aumentar esse desbalanceamento. Clicar para animar Região de desbalanceamento

6. The HLRS Framework hkz-bw Stuttgart – Karlsruhe – Heidelberg ====T==Systems Production Services Research Teaching & Research Center for Simulation Technology University of Stuttgart Department for High Performance Computing Undergraduate, Graduate & PhD Students Schools for Mathematics, Physics, Computer Science Computational Science & Engineering School for Mechanical Engineering HLRS

7. PAD: Conceitos Básicos • Supercomputadores: • Os computadores mais rápidos existentes em um determinado instante do tempo • Processamento Paralelo: • Agrega múltiplos processadores em um único computador para resolver o mesmo problema • Unidade de velocidade de processamento: • FLoating point OPerations per Second (MFlops, GFlops, TFlops)

8. Velocidade: Métrica Linpack

9. Velocidade: Métrica Linpack

10. PAD: Evolução Histórica • 1970-1985: Supercomputadores (ECL) • Poucos (1-8) processadores específicos e muito poderosos • Projeto e fabricação muito caros • Mercado pequeno (uma centena por ano) • 1985-1995: Máquinas massivamente paralelas (CMOS) • Centenas de processadores comerciais pouco poderosos • Projeto e fabricação muito mais baratos • Mercado ampliado (milhares ao ano)

11. PAD: Evolução Histórica • 1995-??: Aglomerados de PCs (CMOS) • Até milhares de processadores de uso geral ainda menos poderosos • Custo proibitivo de uma fábrica de chips (bilhão US$) inibe workstations e supercomputadores • Mercado ainda mais ampliado • Hoje: • Supercomputadores, Máquinas massivamente paralelas e Aglomerados de PCs (todos CMOS) • A aplicação (software) define a melhor máquina

12. Relevância de PAD: Estratégica • O país como usuário • Mudanças Climáticas • Criptografia • A indústria como usuária • Tempo de projeto do EMB 170 • Avaliação de áreas petrolíferas • Fabricantes • Mercado mundial pequeno (bilhão de US$/ano) • Gera tecnologia para máquinas menos potentes (mercado maior) • Prestígio

13. CENÁRIOINTERNACIONAL

14. Projetos Internacionais • Como atingir TeraFlops? • Muitos processadores • Aglomerados de máquinas paralelas • Projetos de Hardware + Software • Custo de software > Custo de hardware • Privilegia finalidade • Projetos nacionais estratégicos • Impacto industrial

15. ASCI • Substitui Testes Atômicos • Aglomerados de aglomerados de microprocessadores

16. Earth Simulator • Simular a biosfera terrestre • Mudanças climáticas • Simular movimento da atmosfera em conjunto com as reações químicas e biológicas (dentre outras) e seu impacto na vida humana • Entender terremotos

17. Earth Simulator The Facility at JAMSTEC Yokohama ’ 65m 50m

18. Top 500 – Nov. 2002

19. Top 500 – Nov. 2003

20. Uso Acumulado – Nov. 2002

21. Uso Acumulado – Nov. 2003

22. Impacto do Earth Simulator “The fact that there has been no fundamental advance in high-performance capability computers in the last eight years has forced these communities to adapt less qualified commercial offerings to the solution of their problems.“Vincent Scarafino, Manager, Numerically Intensive Computing, Ford Motor Company, before the Committee on Science, US House of Representatives, July 16, 2003

24. ’

25. CENÁRIONACIONAL

26. Visão Geral - Usuários • Uso em Produção Industrial • Poucos grandes usuários, alguns pequenos usuários • Grandes usuários economicamente importantes • Nível internacional • Governo • Laboratórios de Pesquisa e Universidades • Enorme uso potencial: • Simulação de Cenários (Análise de Risco) • Cruzamento de dados (Data Mining) • Serviços à sociedade (Segurança, Previdência, Governo Eletrônico)

27. Visão Geral - Equipamentos • Poucos computadores muito poderosos • Muitos computadores pouco potentes • Centros de Supercomputação • Sete Centros Nacionais • Equipamento Modesto • Uso predominantemente acadêmico • Academia domina o conhecimento de PAD

28. PAD Finep • Visa: • Criar indústria de hardware e software nacional em PAD: • Apoiando pesquisa universitária em PAD; • Transferindo resultados para a indústria • Incrementar o uso de PAD no país • Primeiro foco: Centros Regionais de Previsão • Hw: Aglomerados de PCs • Sw: Programa previsor lider mundial de vendas

29. PAD Finep • Histórico: • 1995 – hoje: suporta pesquisa universitária • 1997 – hoje: transferência para a indústria • Tentativa mal sucedida USP/LSI para Elebra • Sucesso ao transferir USP/LSI para Itautec • Direções futuras: • Manter o curso em hardware • Aumentar o esforço em software • Ampliar o espectro de aplicações • Centros de Tecnologia da Informação • Modela comportamentos atmosféricos, hidrológicos, lacustres, oceânicos para uso na agricultura, energia, meio ambiente • Visualização

30. Velocidade Máxima – Nov 2002

31. Velocidade Máxima – Nov 2003

32. Velocidade Máxima – Jun 2004

33. Exemplos de Usuários Nacionais

34. Brazilian Ministry of Science and Technology National Institute of Space Research CPTEC Center for Weather Forecast and Climate Studies (Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos) http://www.cptec.inpe.br

35. Dados do CPTEC • Início 1994 • 208 funcionários; 41 PhD, 45 Msc, 90 Grad • Produção diária de Previsão do Tempo Global e Regional (janela de tempo crítica) • Produção Mensal de Previsão Climática • Melhoria contínua da previsão

37. Centros de Previsão no Mundo • 24 paises produzem previsão numérica de tempo regional; • 11 paises produzem previsão numérica de tempo global; • 8 paises produzem previsão numérica de clima global: • Canada, USA, Alemanha, França, Inglaterra, Australia, Japão, Brasil • 7 paises estudam mudança de clima global: • Canada, USA, França, Inglaterra, Australia, Japão, Brasil

38. Porque Estudar Mudanças Globais? • Impacto potencial na matriz energética nacional: • Mudança climática afeta regime das chuvas • Impacto potencial no sistema ecológico: • Maior biodiversidade no mundo • Impacto potencial na agricultura nacional

39. Grupo de PAD • Missão: • Melhoria dos modelos (velocidade, portabilidade, qualidade de software) • Pessoal: • 5 PhD, 4 MsC, 1 Grad • Modelos: • Produção Global e Regional • Modelo Global de Pesquisa (construído no país) • Produção Regional para os Centros Regionais

40. Modelo Global de Produção

41. Modelo Regional de Produção

42. 160 Km

43. 80 Km

44. 40 Km

45. 20 Km

50. Atmosphere: Météo-France (ARPEGE), MPG-IMET(ECHAM), IPSL (LMDZ), MetOffice (Unified Model), UREADMY, INGV Atmospheric Chemistry: MPG-IMET, UREADMY, IPSL, MetOffice, Météo-France, KNMI Land Surface: IPSL (Orchidée), MetOffice, MPG-IMET, UREADMY, Météo-France (ISBA) Coupler: CERFACS, NEC, CCRLE, FECIT, SGI, MPI-MAD Regional Climate: SHMI, DMI, MetOffice Sea Ice: NERSC, UCL-ASTR, MetOffice, IPSL, MPG-IMET Ocean Biogeochemistry: MPI-BGC, IPSL, MPG-IMET, MetOffice Ocean: UREADMY, MetOffice (FOAM), MPI-M (HOPE), IPSL (OPA/ORCA) Modelos do Futuro: PRISM