Amerika Birleşik Devletleri binlerce nükleer savaş başlığı Savunma Bakanlığı’nın nükleer silah deposunda. Stok boyutu son elli yılda önemli ölçüde küçüldü, ancak çoğunlukla 1950’lerde ve 1960’larda üretilen savaş başlıklarından oluşan mevcut stoğu korumak karmaşık bir görev.

Los Alamos Ulusal Laboratuvarı’nda (LANL) HPC Platformları Program Yöneticisi Jim Lujan, ZDNET’e “Stoklarımız gençleşmiyor” dedi. Savaş başlıkları eskidikçe, laboratuvarın yaşlanma sürecinin güvenliklerini veya performanslarını nasıl etkileyebileceğini değerlendirme sorumluluğu olduğunu söylüyor.

Tabii ki, nükleer savaş başlıklarını gerçekten test edemezsiniz – en azından 1996 Kapsamlı Nükleer Test Yasağı Anlaşması kapsamında değil.Los Alamos laboratuvarı, misyonunu yerine getirmek için 3D modelleme ve simülasyonlar kullanıyor. Laboratuvar ve ortakları, en gelişmiş yüksek performanslı bilgi işlem araçları sayesinde yüksek doğrulukta fiziksel simülasyonlar üretebilir ve simülasyonlarını gerçek ve tarihsel olaylara karşı doğrulayabilir.

Hükümet, 1990’lardan beri bu görevleri yerine getirmek için simülasyonlar ve gelişmiş hesaplamalar kullanıyor. Bununla birlikte, Jim Lujan, “bu sorunların gittikçe büyümesi ve daha uzun sürmesi” zor. Baştan sona yaptığımız simülasyonlar altı ila sekiz ay kadar sürebilir. »

Büyük veri kümeleri

Bu problemler neden boyut ve zaman olarak büyüyor? Sorunun bir kısmı, bilgi işlem yeteneklerinin, işlemcilerin aritmetik işlemleri gerçekleştirmek için verileri içeri ve dışarı itme hızlarını aştığı noktaya kadar çok güçlü hale gelmesidir. Tipik olarak, bilgisayar sistemleri bu veri kümelerine erişmek için tamamen çip dışı olan DDR belleğe güvenir ve bu da bir darboğaz oluşturur.

Nükleer stokların durumunu değerlendirmek için kullanılanlar gibi aslına uygun simülasyonlar, çok büyük veri kümeleri kullanır. Ancak devasa veri kümelerine dayanan iş yüklerini çalıştırmak için güçlü bir işlemci kullanmaya çalışmak, ayak işlerini yürütmek için bir spor araba kullanmaya benzer.

“Sıfırdan 102 saniyeye çıkabilen bir araca sahip olmak gibi bir şey ama tüm yarışları tutamıyorsa, o araba ne kadar verimli, değil mi? Jim Lujan’a sorar. “Harika bir yarış motorunuz olabilir, ancak bu hızı çok çeşitli uygulamalara verimli bir şekilde sağlayamazsanız, bu bir meydan okuma haline gelir. »

Intel Max Serisi İşlemci

Los Alamos, bu sorunu çözmek için Intel’in yeni Xeon Max Serisi CPU’sunu (kod adı Sapphire Rapids HBM) kullanmaya başladı; bu işlemciler, yüksek bant genişliğine sahip çip üzerinde belleğe sahip ilk x86 tabanlı işlemcilerdir.

Bu hafta Intel, çekirdek sayısı 32 ila 56 arasında değişen beş farklı çip SKUS’u piyasaya sürüyor. DDR belleğe ihtiyaç duymadan yaygın HPC iş yükleri.

Max CPU’lar, nükleer savaş başlığı fiziğini simüle etmenin yanı sıra, devasa veri kümelerine dayanan çok çeşitli diğer HPC iş yükleri için çok uygundur. Bu, yaşam bilimlerinde ilaç keşfi veya genom bilimi veya hatta iklim modellemesi olabilir. Aynı zamanda, Chat GPT gibi artan sayıda yapay zeka modeli, devasa veri kümelerinde madencilik yapmaya başlıyor.

Jim Lujan, “Bu artırılmış bellek bant genişliğinin işlemciye yakın olmasını dört gözle bekliyoruz çünkü bu büyük bir fark yaratacak” diyor. “Biz sadece hızı kovalamıyoruz. Verimlilik ve problem çözme için çalışıyoruz. »

oneAPI test edildi

Jim Lujan, laboratuvarın Max CPU kullanan uygulamalarla, uygulamaları değiştirmek zorunda kalmadan şimdiye kadar 4-5 kat performans artışı gördüğünü söylüyor.

Intel’in Max serisinin ana satış noktalarından biri, ortak, açık, standartlara dayalı bir programlama modeli olan oneAPI’den yararlanma yeteneğidir. Intel başkan yardımcısı Jeff McVeigh, ZDNET’e “Geliştiriciler bugün Xeon’da sahip oldukları tüm kodlardan yararlanabilir ve kodu gerçekten değiştirmeden Xeon Max’e aktarabilir.”

Los Alamos laboratuvarı, oneAPI’yi test etmek için ikili kod içeren bir uygulamayı alıp Xeon Max işlemciye taşımaya çalıştı. Sonuç olarak, herhangi bir değişiklik yapmadan, mütevazı bir performans artışı ile çalıştırmayı başardılar.

Jim Lujan, “Böylece işler daha hızlı ilerliyor, bu harika,” diyor. “Ancak bu performans gelişimini fark etmek için gereken çaba düzeyi çok düşük. Bazı açılardan bize daha mütevazı iyileştirmeler sağlayabilecek diğer mimarilere geçebiliriz. Ancak bu performansı elde etmek için yüz binlerce satır kodu yeniden yazmamız gerekirse, bunun bir bedeli vardır. »

Kaynak : ZDNet.com



genel-15