«Выбор редактора» HPCWire за 2018 год: альянс Роллс-Ройс, LSTC, Крей и NCSA
Национальный центр суперкомпьютерных приложений (NCSA) выиграл две награды журнала HPCWire в номинации «Выбор редактора» за 2018 год. Одна из них – за лучшее использование высокопроизводительных вычислений в автомобилестроении – была бы невозможна без совместных усилий четырех организаций: Корпорации Роллс-Ройс, Ливерморской корпорации программных технологий (Livermore Software Technology Corporation, LSTC) Крей и самого Национального центра суперкомпьютерных приложений.
«Корпорация Роллс-Ройс (Rolls-Royce) столкнулась с технической проблемой, для решения которой нужно было использовать программный инструмент небывалого масштаба. Потребовалось объединение усилий нескольких команд. Национальный центр суперкомпьютерных приложений в Иллинойсе (NCSA) обеспечивал вычислительную мощь за счет своего суперкомпьютера Блю Уотерз системы Крей (Blue Waters Cray® XC™); Ливерморская корпорация программных технологий (Livermore Software Technology Corporation, LSTC) предоставила программное обеспечение LS-DYNA; компания Крей поделилась своим опытом оптимальной установки программ на суперкомпьютере. Совместную работу этих специализированных групп обеспечивал центр суперкомпьютерных приложений NCSA. За счет объединения усилий этих четырех организаций создается всеобъемлющее решение проблемы, которое не могло быть достигнуто в условиях независимого подхода.»
Работа над конечно-элементным анализом была завершена в 2014 году, но в 2017 году корпорация Роллс-Ройс выложила на стол новую проблему: на этот раз потребовались улучшения в неявном конечно-элементном анализе, и совместная работа началась с новой силой. Роллс-Ройс использует неявный конечно-элементный анализ для моделирования взаимодействия тепловых и механических процессов в расчете влияния тепла на конструкцию авиационных газотурбинных двигателей. Проведение такого моделирования уменьшает потребность в дорогих и долговременных физических испытаниях, но для того, чтобы это происходило именно так, моделирование должно быть очень достоверным и давать обоснованные прогнозы.
Прогностические способности конечно-элементных моделей растут по мере того, как элементы становятся меньше, а число их растет. «При анализе сложных геометрий вам нужна более мелкая сетка для получения достоверных моделей», – говорит Эрман Гюлерюз, исследователь из Группы моделирования NCSA, работающий над этим проектом. Но вместе с высокой достоверностью растет и потребность в мощности компьютера, и в объеме памяти, и в числе процессоров.
Решение лежит в совместной работе разных организаций. NCSA и LSTC, отталкиваясь от реальных моделей Роллс-Ройса и учитывая технические консультации компании Крей, оптимизировали программу LS-DYNA с целью сокращения объема памяти при расчете моделей высокой точности и улучшили работу и масштабируемость программы. Их предложения базировалась на предшествующих прорывных работах Корика (Сеид Корик, заместитель директора NCSA по технике, ведущий исследователь NCSA в проекте) по масштабированию неявного конечно-элементного анализа. Эти работы в 2017 году принесли ему награду «Выбор редактора за наивысшие достижения в области суперкомпьютеров» журнала HPCWire (2017 HPCWire Editors’ Choice Award for Top Achievement in Supercomputing — http://www.ncsa.illinois.edu/news/story/ncsa_wins_top_supercomputing_achievement_and_a_best_use_of_hpc_in_2017_hpcw ). Во время первого года совместной работы с использованием суперкомпьютера Blue Waters в качестве полигона, четыре организации смогли в результате напряженной работы удвоить способность решателя обрабатывать большие модели, и установили новый рекорд, перейдя от 50 к 100 миллионам элементов. Во время второго года проекта, который также будет поддержан новым ассигнованием от Департамента Энергетики США, они планируют побить этот рекорд и достичь 200 миллионов элементов.
Успех проекта позволит корпорации Роллс-Ройс рассчитывать лучшие модели с более высокими прогностическими возможностями по более низкой цене. Более того, LS-DYNA сможет предложить своим пользователям из всех отраслей промышленности возможность расширить масштаб их собственных расчетов. «За счет улучшения алгоритма и устранения узких мест мы улучшаем производительность для всех: от пользователей с персональными компьютерами до тех, кто работает на высокопроизводительных кластерах», – утверждает Сеид Корик. Эрман Гюлерюз добавляет, что особенность этого проекта состоит в том, что здесь действует модель совместной работы: «Ни одна из сторон проекта сама по себе не смогла бы добиться такого эффекта». Участники проекта, объединившись, бьют рекорды и несут пользу всему обществу.
По материалам зарубежных источников.