CC BY
103© Хоперсков А.В., 2012
УДК 378.1 ББК 22.1р3
ВНЕДРЕНИЕ СУПЕРКОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»1
А.В. Хоперсков
Обсуждаются проблемы внедрения в учебный процесс подготовки студентов по направлениям укрупненной группы специальностей 230000 Информатика и вычислительная техника лабораторных практикумов, основанных на использовании суперкомпьютеров с массивно-параллельной архитектурой «Ломоносов» и «Чебышев», технологии параллельных вычислений на графических процессорах и облачных вычислениях.
Ключевые слова: параллельные вычисления, облачные технологии, суперкомпьютеры, графические процессоры, лабораторный практикум.
Суперкомпьютеры с массивно-параллельной архитектурой
В современном понимании суперкомпьютеры появились в начале 70-х годов. В эти годы был создан первый отечественный суперкомпьютер - многопроцессорная ЭВМ М-10, и вплоть до 1976 г. она оставалась наиболее мощным инструментом в СССР и мире [10]. Дальнейшее развитие такой техники отмечено легендарными сериями машин «Cray», БЭСМ, «Эльбрус», «Grape», IBM RS, SGI, NEC - SX, «Tesla GPU». В настоящее время в мировой рейтинг суперкомпьютеров «Тор 500» ежегодно включается порядка 100 новых либо обновленных машин [11]. 13 ноября 2012 г. была опубликована 40-я редакция списка 500 наиболее мощных компьютеров мира. На первом месте списка стоит новый суперкомпьютер «Titan Cray XK7», установленный в Oak Ridge National Laboratory (США), с пиковой производительностью 27.1 PFlop/s и производительностью на тесте Linpack 17.59 PFlop/s. В данной редакции списка Россия представлена восьмью системами (против пяти в прошлой редакции списка).
На 26-м месте списка «Тор 500» находится суперкомпьютер МГУ «Ломоносов» производства компании «Т-Платформы», установленный в Научно-исследовательском вычислительном центре МГУ имени М.В. Ломоносова. Его пиковая производительность составляет 1.7 PFlop/s, а производительность на тесте Linpack - 901.9 TFlop/s.
Сдерживающим фактором для внедрения в учебный процесс и отчасти более широкого использования традиционных суперкомпьютеров в научной работе является использование консоли в операционной системе Linux в качестве стандартного интерфейса работы [6].
Одним из возможных решений может быть использование системы SCMS, являющейся вебпорталом с использованием методики проектирования систем Web 2.0 со специализированным программным обеспечением промежуточного уровня для взаимодействия с системным программным обеспечением суперкомпьютера [13]. Система имеет графический интерфейс пользователя, рассчитанный на неподготовленного пользователя при условии изучения документации небольшого объема. В этом случае в качестве рабочего инструмента выступает стандартный веб-браузер. Система SCMS обеспечивает развитый графический интерфейс администратора кластера и запуск задач с помощью менеджера ресурсов кластера [6].
Для доступа к суперкомпьютеру из более традиционной ОС Windows необходимо устана-вить дополнительные программы типа WinSCP и Putty для работы с удаленной консолью.
Внедрение суперкомпьютеров в учебный процесс подразумевает в первую очередь наборы научных задач, требующие для решения соответствующих ресурсов. Использование суперкомпьютерной техники в учебном процессе для решения рутинных задач, не обладающих научной новизной и актуальностью, представляется малоэффективным и затратным подходом. Решение оригинальных задач требует по-другому организовывать лабораторные практикумы, поскольку затруднительно заранее формализовать процесс работы в духе «делай раз, делай два», требуется организация научных групп в составе 1-2 преподавателей, 1-2 аспирантов и 2-3 студентов. Тем самым обеспечивается выполнение новых
стандартов 3-го поколения, в которых научноисследовательская работа (НИР) приобретает особо важное значение. В наибольшей степени это касается магистерских программ.
Ставится задача создания лабораторного практикума на основе имеющегося доступа к суперкомпьютерам «Чебышев» и «Ломоносов» Научно-исследовательского вычислительного центра Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, используя файловый менеджер Filezilla и клиентскую программу Putty для протоколов SSH и Telnet. Одна из работ основана на «Программном комплексе для численного моделирования газодинамических течений в промышленном цеху для задач вентиляции воздуха с применение параллельных технологий» (свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ J№ 2012610119 от 10.01 2012 г.). На рисунке1 приведен пример использования данной программы.
Рис. 1. Результат моделирования распределения температуры в промышленном цехе на суперкомпьютере «Ломоносов»
Особенности ФГОС ВПО по укрупненной группе специальностей 230000 Информатика и вычислительная техника
Рассмотрим в первую очередь магистерские программы: ФГОС ВПО 230100.68 Информатика и вычислительная техника, 231000.68 Программная инженерия, 230400.68 Информационные системы и технологии.
Выделим те положения ФГОС, выполнение которых может обеспечить использование суперкомпьютерных технологий. Объектами профессиональной деятельности магистров 230100.68 являются вычислительные машины, комплексы, системы и сети и их математическое, информационное, техническое, программное, эргономическое, организационное обеспечение (п. 4.2). Научно-исследовательская деятельность является одной из пяти видов профессиональной деятельности, в рамках которой, в частности, должен уметь разрабатывать математические модели исследуемых процессов и изделий, а также организовывать проведения экспериментов и испытаний, анализ их результатов (п. 4.2). Долговременная работа в научной группе обеспечивает навыки организационно-управленческой деятельности по организации работы коллектива исполнителей, принятию исполнительских решений в условиях спектра мнений, определению порядка выполнения работ.
Требования к результатам освоения основных образовательных программ магистратуры определяют набор компетенций:
- способен к профессиональной эксплуатации современного оборудования и приборов (в соответствии с целями магистерской программы) (ОК-7, 230100.68);
- применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ПК-1, 230100.68);
- организовывать работу и руководить коллективами разработчиков аппаратных и/ или программных средств информационных и автоматизированных систем (ПК-7,
230100.68), которые достаточно эффективно приобретаются в рамках НИР с использованием суперкомпьютерных технологий.
Ряд дисциплин из базовых частей ФГОС подразумевает привлечение в той или иной мере суперкомпьютеров. Укажем:
- «Вычислительные системы» и «Технология разработки программного обеспечения» (230100.68);
- «Моделирование» (231000.68).
Задачи для суперкомпьютеров
Приведем краткие постановки задач, решаемых на кафедрах института математики и информационных технологий и физикотехнического института в ВолГУ, требующих использования суперкомпьютеров:
1. Задачи прогноза и управления гидрологическим режимом для заданной территории на основе прямого гидродинамического моделирования [8].
2. Численное моделирование эволюции астрофизических объектов: галактик, сверхновых, аккреционных и протопланетных дисков, межзвездной среды [12].
3. Экология воздушно-атмосферного бассейна, моделирование распространения химико-биологических примесей [3].
4. Моделирование распространение радиации в атмосфере Земли [14].
5. Моделирование GPS-сигналов с учетом ионосферных и тропосферных задержек, многолучевости на урбанизированной территории.
6. Задачи радиолокации [5].
7. Моделирование технических объектов и процессов [16, 2].
8. Построение моделей нанообъектов (нанотрубки, графен, фуллерены) [4].
9. Расчеты кинетики химических реакций [9].
Суперкомпьютерные технологии в учебном процессе представляются наиболее эффективным способом вовлечения студентов в реальную практику научных исследований. Такой подход развивается в ведущих университетах страны и мира [7]. Характеристика суперкомпьютерных центров в отечественных университетах приведена в таблице 1, отметим также суперкомпьютеры в Новосибирском ГУ, Уфимском государственном авиационном ТУ, Южном федеральном университете, Вятском ГУ, Сибирском ФУ. Укажем на программу «Университет-
ский кластер» - ряд мероприятий, направленных на создание единой инфраструктуры исследований, разработок и образования в области па-
раллельных и распределенных вычислений, а также создание сообщества пользователей и разработчиков соответствующих технологий.
Таблица I
Параметры суперкомпьютеров
Название университета Характеристики Примечание
Московский государственный университет «Ломоносов»: пиковая производительность -1.7 PFlop/s, производительность на тесте Linpack - 901.9 TFlop/s; кол-во СРи/ядер = 12422/82468 26-е место Тор500
Южно-Уральский государственный университет «РСК Торнадо ЮУрГУ»: производительность на тесте Linpack - 146.8 TFlop/s 170-е место Тор500
Южно-Уральский государственный университет «СКИФ-Аврора»: пиковая производительность -117.64 PFlop/s, производительность на тесте Linpack - 100.4 TFlop/s 303-е место Тор500
Нижегородский государственный университет «СКИФ»: пиковая производительность -103.31 PFlop/s, производительность на тесте Linpack - 51.86 TFlop/s; кол-во СРи/ядер = 120/3040 2 кластера
Томский государственный университет «СКИФ-СуЪела»: пиковая производительность -62.35 PFlop/s, производительность на тесте Linpack - 47.88 TFlop/s; кол-во CPU/ядер = 1280/5424 2006 г.
Московский физикотехнический институт «SCALARE»: пиковая производительность -41.57 PFlop/s, производительность на тесте Linpack - 36.28 TFlop/s; кол-во CPU/ядер = 224/1792 2010 г.
Северо-В осточный федеральный университет Пиковая производительность - 23.50 PFlop/s, производительность на тесте Linpack -20.21 Tflop/s; кол-во CPU/ядер = 320/1920 2 кластера
Белгородский государственный университет Пиковая производительность - 32.74 PFlop/s, производительность на тесте Linpack -19.47 Tflop/s; кол-во CPU/ядер = 40/980. «Нежеголь»: 32 Т!^^ 320 ядер 2012 г.
Санкт-Петербургский государственный университет Пиковая производительность - 40.14 PFlop/s, производительность на тесте Linpack -17.66 Tflop/s; кол-во CPU/ядер = 40/980 7 кластеров
Параллельные технологии на графических процессорах
Основным фактором, стоящим на пути внедрения традиционных суперкомпьютеров в учебный процесс, является их высокая цена. В последние годы достойным конкурентом стало применение систем на графических процессорах [1]. На кафедре информационных систем и компьютерного моделирования ВолГУ преподавание параллельных методов вычислений на графических процессорах ведется в рамках дисциплин:
- «Алгоритмы параллельных вычислений»;
- «Компьютерное моделирование»;
- «Вычислительные системы».
Технической основой данных курсов являются (рис. 2):
1) Вычислительная рабочая станция на основе вычислительного процессора NVIDIA Tesla C1060, 240 ядер.
2) Вычислительная станция на базе GPU Six Core Intel Core i7-990X 3460/6.4/12M, DDR3 24Gb, 4 x NVIDIA® TESLA C2070 6GB, 1792 ядра.
3) Вычислительная станция на базе графического чипа NVIDIA Quadro 5000, 16 Гбт, 352 ядра.
Вычислительные кластеры на графических процессорах используют отличную от суперкомпьютеров на CPU архитектуру NVIDIA Fermi, поддерживающую универсальные вычисления на GPU при помощи стандартных языков программирования, таких как C/C++ и Fortran, а также развивающихся API, таких как OpenCL и Direct Compute.
Распределенные и облачные вычисления
Анализ развития информатики и вычислительной техники указывает на начало массового перехода к облачным технологиям обработки данных, в которых вычислительные ресурсы и мощности предоставляются пользователю в виде Интернет-сервиса [15]. Облачные вычисления можно считать естественным развитием GRID-вычислений. Начинается внедрение в учебный процесс указанных технологий на основе сотрудничества с НИИ НКТ НИУ ИТМО и применения в первую очередь:
- SciLab - многоцелевого пакета компьютерной математики и визуализации. Прикладной пакет SciLab представляет собой свободно распространяемую систему, позволяющую проводить обработку и визуализацию научных данных и поддерживающую собственный скриптовый язык. Пакет SciLab предназначен для выполнения инженерных и научных вычислений, а также построения различных графиков и диаграмм;
- ORCA - прикладного пакета, позволяющего проводить высокоточные квантовохимические расчеты, в том числе расчеты атомно-молекулярных систем, рассчитывать характеристики как основного, так и возбужденных состояний. Пакет ORCA является универсальным квантово-химическим пакетом, реализующим набор высокоточных методов квантовой химии, позволяющих моделировать основное и возбужденные состояния произвольных молекулярных систем. В числе прочих реализуется набор методов, учитывающих эффекты межэлектронной корреляции, высокоэффективные методы, позволяющие оптимизировать геометрию,
рассчитывать колебательные (инфракрасные и рамановские) спектры;
- GAMESS - прикладного пакета, реализующего разнообразные квантово-химические методы. Одной из его особенностей являются широкие возможности учета влияния растворителя в квантовой химии. В частности, он позволяет моделировать эффекты растворителя с использованием модели поляризуемого континуума, что непосредственно используется при решении задачи предсказания константы депротонирования;
- NAMD - прикладного пакета, предназначенного для моделирования методом молекулярной динамики в рамках постановок задач: классическая молекулярная динамика (моделирование систем вблизи состояния равновесия), неравновесная молекулярная динамика (моделирования процессов релаксации, моделирование систем при наличии внешних сил), расчет изменения свободной энергии вдоль заданных множеств фазовых траекторий, минимизация энергии системы;
- прикладного пакета NWChem для высокоточных расчетов атомно-молекулярных систем, анализа возбужденных состояний. Пакет содержит методы, базирующиеся на методах Хартри - Фока, функционала плотности, многоконфигурационного самосогласованного поля;
- MGL Tools - пакета для выполнения операции подготовки структуры рецептора. Предназначен для работы с молекулярными структурами, их обработки, конвертирования и визуализации;
- SWAN - пакета волнового моделирования на основе SWAN. В основе SWAN лежит волновая модель третьего поколения, предназначенная для расчета случайных коротких ветровых волн в прибрежных морских районах и внутренних водах.
Научные издания и конференции по тематике суперкомпьютерных технологий
ФГОС уровня магистров требуют:
1. Умений «подготовки научно-технических отчетов, обзоров, публикаций по резуль-
Рис. 2. Студентка группы ИСТ-081 Т. Дьяконова конфигурирует вычислительную станцию TESLA C2070
татам выполненных исследований» (п. 4.4
230100.68); «анализа результатов проведения экспериментов, подготовки и составления обзоров, отчетов и научных публикаций» (п. 4.4
230400.68). Эти требования определяют профессиональную компетенцию (ПК-12,
230400.68) «способность проводить анализ результатов проведения экспериментов, осуществлять выбор оптимальных решений, подготавливать и составлять обзоры, отчеты и научные публикации».
2. В рамках профессионального цикла 230100.68 студент должен владеть «навыками самостоятельной научно-исследовательской и научно-педагогической деятельности, методиками сбора, переработки и представления научно-технических материалов по результатам исследований к опубликованию в печати», а ФГОС 230400.68 предусматривает
владение «навыками составления инновационных проектов».
В связи с этим встает проблема выбора научных изданий для публикации студенческих научных работ, связанных с суперкомпьютер-ными технологиями. Ограничимся перечнем изданий на русском языке, в которых заметная доля публикуемых работ относится к параллельным вычислениям, проектированию облачных интерфейсов, GRID-вычислениям:
ПРИМЕЧАНИЕ
1 Работа поддержана ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» 2009-2013 гг (проект N° 14.В37.21.028), грантом РФФИ 11-07-97025, Минобрнауки (тема «Системы мониторинга, диагностики и управления в экологии и медицине на основе информационных технологий и компьютерного моделирования»).
Журналы по суперкомпьютерной тематике
«Алгоритмы, методы и системы обработки данных»
«Вестник кибернетики»
«Вестник компьютерных и информационных технологий»
«Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия “Математическое моделирование и программирование”» «Вестник Пермского университета. Серия “Информационные системы и технологии”»
«Вычислительные методы и программирование: новые вычислительные технологии» «Вычислительные технологии» «Информатика и её применения» «Информатика и системы управления» «Информационные системы и технологии» «Информационные ресурсы России» «Информационные технологии» «Информационные технологии моделирования и управления»
«Информационные технологии и вычислительные системы»
«Компьютерные исследования и моделирование»
«Математическое моделирование» «Прикладная информатика» «Программирование»
«Программная инженерия»
«Программные продукты и системы»
«Программные системы: теория и приложения»
«Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики» «Открытые Системы/СУБД»
«Сибирский журнал вычислительной математики»
«Системы и средства информатики» «T-Comm - Телекоммуникации и Транспорт»
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Адинец, А. Графический вызов суперкомпьютерам / А. Адинец, В. Воеводин // Открытые системы. СУБД. - 2008. - № 4. - С. 35-41.
2. Афанасьев, А. М. Краевые эффекты при электромагнитной сушке протяженных образцов с прямоугольным поперечным сечением / А. М. Афанасьев, Б. Н. Сипливый // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. - 2010. - Т. 13, № 1. - С. 90-94.
3. Барт, А. А. Математическая модель для прогноза качества воздуха в городе с использованием суперкомпьютеров / А. А. Барт, Д. А. Беликов, А. В. Старченко // Вестник Томского государственного университета. Математика и механика. -2011. - № 3. - С. 15-24.
4. Белоненко, М. Б. Усиление электромагнитных импульсов в графене с хаббардовским взаимодействием однородным высокочастотным переменным полем / М. Б. Белоненко, Н. Г. Лебедев, Н. Н. Янюшкина // Химическая физика. - 2010. -Т. 29, № 9. - С. 3-8.
5. Верстаков, Е. В. Потенциальная точность представления двумерного сигнала рядом Прони / Е. В. Верстаков, В. Д. Захарченко // Известия Волгоградского государственного технического университета. - 2010. - Т. 3, № 4. - С. 101-104.
6. Головинский, А. Л. Веб-портал системы управления суперкомпьютером / А. Л. Головинский,
А. Л. Маленко, Л. Ф. Белоус // Вычислительные методы и программирование: новые вычислительные технологии. - 2010. - Т. 11, № 2. - С. 130-136.
7. Дюкова, Ю. В Томском политехе тоже запустили суперкомпьютер / Ю. Дюкова // Новые технологии и формы обучения. - 2007. - № 5. - С. 49-49.
8. Задача управления гидрологическим режимом в эколого-экономической системе «Волжская ГЭС - Волго-Ахтубинская пойма». Ч. 1. Моделирование динамики поверхностных вод в период весеннего паводка / А. В. Хоперсков, С. С. Храпов, А. В. Писарев, А. А. Воронин,
М. В. Елисеева, И. А. Кобелев // Проблемы управления. - 2012. - № 5. - С. 18-25.
9. Иванов, А. И. Кинетика быстрых фотохимических реакций разделения и рекомбинации зарядов / А. И. Иванов, В. А. Михайлова // Успехи химии. - 2010. - Т. 79, № 12. - С. 1139-1163.
10. Крупский, А. А. Первому отечественному суперкомпьютеру - 30 лет / А. А. Крупский,
В. С. Мухтарулин, Ю. В. Рогачев // Вопросы радиоэлектроники. - 2006. - № 2. - С. 1-10.
11. Норенков, И. П. Суперкомпьютеры списка T0P500 / И. П. Норенков // Информационные технологии. - 2011. - № 4. - С. 78-78.
12. Параллельный алгоритм для моделирования динамики газа в сильно неоднородных гравитационных полях / С. А. Хоперсков, А. В. Хоперсков, А. В. Засов, М. А. Бутенко // Вестник УГАТУ Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». - 2012. - Т. 16, № 3 (48). - С. 108-114.
13. Портал кластерных вычислений для управления вычислительными процессами на суперком-пьютерном комплексе / А. А. Якуба, А. Л. Головинский, А. Ю. Бандура, С. А. Горенко, Д. А. Ефре-менюк // Кибернетика и системный анализ. - 2009. -Т. 6. - С. 97-105.
14. Распределенная информационно-вычислительная система «Атмосферная радиация» / К. М. Фирсов, Т. Ю. Чеснокова, Е. М. Козодое-ва, А. З. Фазлиев // Оптика атмосферы и океана.
- 2010. - Т. 23, № 5. - С. 364-370.
15. Тарнавский, Г. А. Первый международный конгресс по «облачным» технологиям - CLOUD COMPUTING CONGRESS ССС-2010 / Г. А. Тарнавс-кий // Информационные технологии. - 2010. -№ 10. - С. 77-78.
16. Формирование нестационарных режимов при моделировании аспирационных течений: неустойчивость Кельвина - Гельмгольца / А. В. Хоперс-ков, В. Н. Азаров, С. А. Хоперсков, Е. А. Коротков, А. Г. Жумалиев // Вестник ВолГУ, Сер. 1, Математика. Физика. - 2011. - Т. 14, № 1. - С. 151-155.
INTRODUCTION OF SUPERCOMPUTER TECHNOLOGIES IN THE EDUCATIONAL PROCESS IN “COMPUTER SCIENCE”
A. V. Khoperskov
Problems of implementation of the learning process for students in the areas of Computer Science and Engineering laboratory based on the use of supercomputers with massively parallel architecture “Lomonosov” and “Chebyshev”, technology of parallel computing on graphics processors and cloud computing are discussed.
Key words: parallel computing, cloud computing, supercomputers, graphics processors, laboratory practice.
