Суперкомпьютер «УРАН»

Суперкомпьютер (далее – СК) «УРАН» собран на базе blade серверов фирмы Hewlett-Packard. Он состоит из 155 вычислительных узлов, установленных в модулях с высокой плотностью упаковки. Вычислительные узлы оснащены процессорами Intel Хеоn, работающими на частотах от 2,2 до 3,0 ГГц, обладающими от 16 до 256 гигабайтами оперативной памяти и графическими ускорителями NVIDIA Tesla. В общей сложности пользователям доступно 1940 вычислительных ядер CPU, 314 плат GPU и 7 Тбайт оперативной памяти. Пиковая производительность СК 260 TFlops. Система хранения СК «УРАН» имеет объем 144 Тбайт полной емкости. Для передачи данных между вычислительными узлами используется высокоскоростные сети Infiniband с пропускной способностью 20 Гбит/с и 100 Гбит/с. Доступ к СК «УРАН» осуществляется через городскую сеть УрО РАН в Екатеринбурге по технологии 10Gi Ethernet со скоростью 10 Гбит/с. На апрель 2017 года СК «УРАН» занимает 14 позицию в списке ТОП 50 наиболее производительных российских СК. Основную загрузку вычислительных мощностей обеспечивают сотрудники 14 институтов УрО РАН. Уровень загрузки оборудования составляет 80% от теоретически достижимой и обеспечивается в круглосуточном режиме, включая выходные и праздничные дни. Тематика обсчитываемых задач разнообразна. Это и материаловедение, и исследование прочностных свойств конструкций без воплощения в металле, и моделирование новых химических соединений, позволяющее просчитывать порции веществ объемом в сотни тысяч молекул, и биологические задачи.

В основном СК «УРАН» занят решением задач фундаментальной науки с выходом на прикладные исследования. Для промышленных расчетов его вычислительные возможности пользуются для выполнения задач по договорам с Научно-производственным объединением Автоматики имени академика Н.А. Семихатова (далее – НПОА), Уральским производственным объединением «Вектор», Опытным конструкторским бюро «Новатор». Среди проектов, успешно реализуемых с помощью СК «УРАН», присутствуют расчет оптимальной траектории вывода на орбиту ракет-носителей «СОЮЗ-2» и «Русь-М» (совместный проект с НПОА) и создание персонифицированных моделей сердца, в частности, моделирование левого желудочка с учетом индивидуальных особенностей человека (совместный проект с Институтом иммунологии и физиологии УрО РАН и УрФУ).

В конце 2016 года, впервые после пятилетнего перерыва, произведена модернизация СК «УРАН». Финансовая поддержка в размере 40 млн. рублей, оказанная ФАНО России, позволила повысить производительность СК с 240 до 260 терафлопс, уменьшить время ожидания результатов, расширить круг пользователей. Сейчас наблюдается всплеск интереса уральских ученых, как академических, так и вузовских, к суперкомпьютеру. Количество его пользователей непрерывно растет. Сегодня СК «УРАН» остается самым мощным кластером в Екатеринбурге и одним из самых мощных на территории восточнее Москвы.

Примеры задач, успешно решенных с применением ресурсов СКЦ.

«Исследование алгоритмов оптимального управления ракетой-носителем класса СОЮЗ-2». Задача: оптимальный вывод полезной нагрузки на заданную орбиту ракетой-носителем класса СОЮЗ-2, начиная с момента старта до выхода на орбиту. Новизна постановки задачи заключалась в наличии дополнительного требования вывода ракеты-носителя не только на заданную орбиту, но в заданную точку орбиты, а также в оценке множества достижимых точек орбиты. В задаче выведения полезной нагрузки максимальной массы на заданную околоземную орбиту с помощью ракеты-носителя «СОЮЗ-2» легкого класса разработана математическая модель динамики последней специальной ступени носителя – разгонного блока (далее – РБ). РБ используется для подъема полезной нагрузки с промежуточной низкой (опорной) орбиты на заданную более высокую (целевую) орбиту. На основе этой модели исследована задача построения оптимального программного управления РБ. Искомое управление должно обеспечивать межорбитальный переход РБ в нормальном гравитационном поле Земли при дополнительных фазовых ограничениях на траекторию его движения, с учетом конструктивных особенностей и условий функционирования РБ. В исследуемой задаче нелинейной динамики эффективность этих алгоритмов существенно зависит от вычислительных мощностей, используемых для их численной реализации. Для проведения численного моделирования с реальными исходными данными была задействована многопроцессорная вычислительная система – СК «УРАН». Результаты проведенного на этом вычислителе обширного вычислительного эксперимента позволили сделать вывод о достаточной эффективности предлагаемых подходов к решению задачи оптимального управления РБ. На СК «УРАН» было проведено более 100 миллионов виртуальных пусков, имитирующих вывод полезной нагрузки на эллиптическую орбиту. В итоге разработана методика оценки эффективности управления, и на её основе созданы алгоритмы формирования оптимального управления, удовлетворяющего всем ограничениям задачи, в том числе ограничениям на районы падения отделяемых частей. Данное исследование выполнялось по заказу НПОА, которое является разработчиком системы управления ракеты-носителя СОЮЗ-2. Результаты исследования получили высокую оценку заказчика.

«Моделирование внутренней динамики Земли и других планет» (ИММ УрО РАН, Международный институт теории прогноза землетрясений и математической геофизики РАН). Задача: моделирование внутренней динамики Земли и других планет с целью изучения истории и перспектив их развития, определения их глобальных свойств в прошлом и будущем (теплового потенциала, сейсмичности и т.д.). С практической точки зрения решение данной задачи на СК «УРАН» открывает новые горизонты в поисках полезных ископаемых, генерация которых тесно связана с эволюцией теплового поля Земли. Благодаря проводимой работе в данном направлении Россия сегодня занимает лидирующие позиции по изучению эволюции земных недр.

«Структурный анализ изображений объектов на космических снимках земной поверхности» (ИММ УрО РАН).

Задачи: распознавание образов, обработка данных дистанционного зондирования земной поверхности, суперкомпьютерная обработка массивного потока данных космической съемки с целью:

• создания и обновления электронных карт местности;

• оперативного экологического мониторинга окружающей среды;

• прогноза техногенных катастроф;

• оценки сейсмической опасности.

Целью проведенной работы было создание эффективных методов автоматической интерпретации данных дистанционного зондирования земной поверхности космическими аппаратами. Эти методы предназначены для решения задач обнаружения на космоснимках изображений линейных и площадных объектов и оперативного мониторинга их изменений. Разработаны математические модели для указанных задач, в которых учитываются специфичные для рассматриваемых типов объектов морфологические и текстурные свойства их изображений. Построен эффективный численный метод приближенного решения поставленной задачи, основанный на последовательной минимизации оптимизируемых критериев. Другая модель описывает морфологическую инвариантность изображений объектов относительно широкого класса яркостных преобразований изображений. Алгоритмы реализованы в программном комплексе автоматизированного дешифрирования космических снимков «ДЕКОС». Разработанные программные средства получили положительную экспертную оценку таких государственных предприятий как ФГУП «Госцентр «Природа» (г. Москва) и ФГУП «УралГеоИнформ» (г. Екатеринбург).

Создание математической модели сердца (Институт иммунологии и физиологии УрО РАН, ИММ, ИМСС УрО РАН). Использование вычислительного кластера жизненно необходимо ученым, работающим в областях, где натурный эксперимент невозможен. Так, виртуальная модель сердца, которую совместно разрабатывают сотрудники Института иммунологии и физиологии, ИММ и екатеринбургские кардиологи, позволяет проигрывать разные сценарии развития сердечной недостаточности, отрабатывать технологии установки кардиостимуляторов, оценивать эффект лечения и возможные риски, выбирать оптимальные варианты хирургического вмешательства. С использованием возможностей СК проведены работы по созданию математической модели сердца, отличающейся от существующих применением уникальной модели сократительного процесса мышечных волокон. Рассмотрены проблемы возбуждения и сокращения сердечной мышцы, построения, верификации и компьютерной реализации подобных моделей. Использование данной модели в вычислительном эксперименте позволяет решить целый ряд проблем, актуальных для современной кардиологии. Разработанные модели, методы и алгоритмы реализованы в виде комплекса программ для моделирования электрической активности сердца на параллельных вычислительных системах. Вычислительные эксперименты были проведены на СК «УРАН».

Моделирование газо-гидродинамических процессов в двигателях (ИМСС УрО РАН). Проведение распределенного натурного эксперимента с применением суперкомпьютера и высокоскоростной сети с целью моделирование течения газа в реактивных двигателях. Математическое моделирование течения газа в реактивных двигателях позволяет выявлять патологические эффекты течений (вихревые структуры), избавляться от них, изменяя конструкцию двигателей. Для оперативной обработки непрерывного потока изображений, снимаемого с действующих экспериментальных установок, необходимы возможности СК.