Ciência da Computação: Solução em Computação de Alto Desempenho (HPC) para uso eficiente dos recursos computacionais
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| Formato: | Online |
| Publicado em: |
2022
|
| Assuntos: | |
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27709 |
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[CeS] Textos de divulgação |
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ciência da computação supercomputadores matemática da computação |
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ciência da computação supercomputadores matemática da computação Anmily Paula dos Santos Martins Carla Osthoff Ferreira de Barros Frederico Cabral de Menezes Graziele Soares Furtado da Costa Tathiana Tapajós Ciência da Computação: Solução em Computação de Alto Desempenho (HPC) para uso eficiente dos recursos computacionais |
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ciência da computação: solução em computação de alto desempenho (hpc) para uso eficiente dos recursos computacionais |
| abstract |
Esta pesquisa abordou o uso de equações diferenciais parciais em diversas áreas do conhecimento, utilizando métodos numéricos para otimização em ambientes de High-Performance Computing (HPC). A importância da pesquisa reside na eficiência do uso de recursos computacionais, exemplificada pela melhoria significativa de velocidade ao aplicar técnicas como sobreposição de fios em experimentos com supercomputadores. |
| coverage |
Os valores obtidos a partir das experiências usando estratégia MPI (algoritmo multidimensional Hopmoc) no computador com dois processadores, atingiu uma velocidade de 7x com 32 fios, mas quando se utiliza a técnica de sobreposição de fios, essa velocidade saiu de 7x para 25x, quase atingindo uma velocidade igual ao número de núcleos físicos da máquina. Em relação ao computador com quatro processadores baseada em MPI-OMP, a implementação obteve uma velocidade de execução de 35x com 208 fios. Porém, quando se utiliza a técnica de sobreposição de fios, a velocidade aumentou para 165x, resultado praticamente igual ao número de núcleos físicos da máquina. Um dos focos desse estudo foi buscar reduzir as dimensões do método numérico divisórias de malha para que pudessem caber no mesmo nível de memória cache. Portanto, com o resultado, a comunicação entre os segmentos ficou menos custosa. A implementação MPI-OMP cumpriu o objetivo proposto, o de utilizar a técnica de sobreposição de fios nas experiências. Dessa forma, é importante ressaltar que é essencial oferecer à sociedade técnicas para o uso eficiente dos recursos computacionais, já que custam caro e consomem uma grande quantidade de energia. Mas, a equipe de pesquisadores do LNCC por meio do Supercomputador Santos Dumont vem trabalhando nessa linha com a finalidade de atender toda a comunidade científica brasileira, abrigando projetos de diversas áreas como: física, química, biologia, engenharias, computação quântica, desenvolvimento de fármacos etc. Um dos maiores desafios é o de encontrar as melhores soluções para essas diversas áreas, ou seja, há uma demanda para o desenvolvimento de técnicas em HPC que melhoram o desempenho dessas aplicações, garantindo o uso eficiente de recursos computacionais. Ao se referir ao uso eficiente inclui-se a “computação verde”, ou seja, o uso sustentável e limpo da energia. Esse é um tema super atual e de extrema importância. Em matemática, a equação diferencial parcial é aquela que contém funções de várias variáveis dependentes ou independentes de suas derivadas, porém, essas equações já vêm sendo utilizadas em outras áreas do conhecimento com a intenção de descrever os problemas relevantes em diferentes esferas. Em termos específicos, outrora, essas equações foram usadas em Geologia e Oceanografia para detalhar problemas relativos ao fluxo e à propagação de poluentes em diferentes meios, tais como: a água, o ar e o solo. Também há referências de pesquisas nessa linha que usam (método Hopmoc) um método implícito e/ou explícito de passo múltiplo que busca por meio dos cálculos aproximar e solucionar equações diferenciais parciais baseadas em processo de convecção e/ou difusão. Lembrando que esses procedimentos podem contribuir para a obtenção de resultados mais precisos e mais próximos à realidade. Foi com essa perspectiva, que a pesquisadora Carla Osthoff em colaboração com a equipe de trabalho em HPC do SEPAD/CENAPAD do Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC com a UFF (Universidade Federal Fluminense), o CEFET-RJ e a UFLA (Universidade Federal de Lavras-MG), coordenada no LNCC buscou por meio deste estudo, desenvolver, otimizar e modernizar o código para métodos numéricos de diferenças finitas para solução de equações diferenciais parciais em arquiteturas paralelas híbridas” a fim de desenvolver técnicas que permitissem otimizar a execução de métodos numéricos em ambiente de HPC. A pesquisa também analisou o desempenho de uma estratégia paralela de subscrição de linhas de recursos aplicada numa MPI-OpenMP baseada em algoritmo numérico em ambientes de computação bidimensional. A intensa pesquisa exploratória para determinar a quantidade de interações, os debates sobre as máquinas e os programas a serem selecionados e utilizados nos testes e a atribuição do processo MPI, constituem os principais elementos que norteiam a produção deste artigo. Com uma proposta de atuação em duas abordagens, foram realizadas experiências que comprovaram a veracidade das hipóteses levantadas: Na primeira, utilizou-se para teste um computador com dois processadores (IntelR XeonR (E5-2698 v3)) cada um composto de 32 núcleos físicos, essas máquinas juntas somam um total de 112 Gigabyte de memória interna e o CentOS Versão Linux 7.3.1611 (Core) constituiu o sistema operacional usado. Na segunda, usou-se um computador com quatro sistemas operacionais (IntelR XeonR Gold 6230R), cada um composto por 26 núcleos físicos, com hipertrofia ativada (dois fios por núcleo) e a soma da memória alcança 384 Gigabyte. Percebeu-se que era preciso utilizar ferramentas que fazem uma espécie de diagnóstico no comportamento dos programas (métodos numéricos), as quais permitem identificar as partes que precisam ser melhoradas, ou seja, que estejam impedindo o ganho de desempenho. É com base nesse diagnóstico (conhecido como perfilagem do programa), que se desenvolvem as técnicas para solucionar o problema identificado. Após essas etapas, as técnicas desenvolvidas são testadas mediante o uso dessas ferramentas de perfilagem que permitam identificar se o objetivo foi atingido. É importante salientar que houve erros e acertos, até alcançar o resultado satisfatório. Por isso,os recursos humanos, de hardware e de software são essenciais. É um trabalho de pesquisa, que como qualquer outro, requer dedicação, paciência e principalmente recursos. |
| institution |
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior |
| publishDate |
2022 |
| publishDateFull |
2022-11-28 |
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Ciências Exatas e da Terra |
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277092024-10-01T19:00:56Z1[CeS] Textos de divulgação Ciência da Computação: Solução em Computação de Alto Desempenho (HPC) para uso eficiente dos recursos computacionais Anmily Paula dos Santos Martins Carla Osthoff Ferreira de Barros Frederico Cabral de Menezes Graziele Soares Furtado da Costa Tathiana Tapajós ciência da computação supercomputadores matemática da computação Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior 2022-11-28 Imagem vignette : https://repositorio.canalciencia.ibict.br/files/large/cb90a431816f9cda6fe9434a89ab691aded6d5ff.jpg Os valores obtidos a partir das experiências usando estratégia MPI (algoritmo multidimensional Hopmoc) no computador com dois processadores, atingiu uma velocidade de 7x com 32 fios, mas quando se utiliza a técnica de sobreposição de fios, essa velocidade saiu de 7x para 25x, quase atingindo uma velocidade igual ao número de núcleos físicos da máquina. Em relação ao computador com quatro processadores baseada em MPI-OMP, a implementação obteve uma velocidade de execução de 35x com 208 fios. Porém, quando se utiliza a técnica de sobreposição de fios, a velocidade aumentou para 165x, resultado praticamente igual ao número de núcleos físicos da máquina. Um dos focos desse estudo foi buscar reduzir as dimensões do método numérico divisórias de malha para que pudessem caber no mesmo nível de memória cache. Portanto, com o resultado, a comunicação entre os segmentos ficou menos custosa. A implementação MPI-OMP cumpriu o objetivo proposto, o de utilizar a técnica de sobreposição de fios nas experiências. Dessa forma, é importante ressaltar que é essencial oferecer à sociedade técnicas para o uso eficiente dos recursos computacionais, já que custam caro e consomem uma grande quantidade de energia. Mas, a equipe de pesquisadores do LNCC por meio do Supercomputador Santos Dumont vem trabalhando nessa linha com a finalidade de atender toda a comunidade científica brasileira, abrigando projetos de diversas áreas como: física, química, biologia, engenharias, computação quântica, desenvolvimento de fármacos etc. Um dos maiores desafios é o de encontrar as melhores soluções para essas diversas áreas, ou seja, há uma demanda para o desenvolvimento de técnicas em HPC que melhoram o desempenho dessas aplicações, garantindo o uso eficiente de recursos computacionais. Ao se referir ao uso eficiente inclui-se a “computação verde”, ou seja, o uso sustentável e limpo da energia. Esse é um tema super atual e de extrema importância. Em matemática, a equação diferencial parcial é aquela que contém funções de várias variáveis dependentes ou independentes de suas derivadas, porém, essas equações já vêm sendo utilizadas em outras áreas do conhecimento com a intenção de descrever os problemas relevantes em diferentes esferas. Em termos específicos, outrora, essas equações foram usadas em Geologia e Oceanografia para detalhar problemas relativos ao fluxo e à propagação de poluentes em diferentes meios, tais como: a água, o ar e o solo. Também há referências de pesquisas nessa linha que usam (método Hopmoc) um método implícito e/ou explícito de passo múltiplo que busca por meio dos cálculos aproximar e solucionar equações diferenciais parciais baseadas em processo de convecção e/ou difusão. Lembrando que esses procedimentos podem contribuir para a obtenção de resultados mais precisos e mais próximos à realidade. Foi com essa perspectiva, que a pesquisadora Carla Osthoff em colaboração com a equipe de trabalho em HPC do SEPAD/CENAPAD do Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC com a UFF (Universidade Federal Fluminense), o CEFET-RJ e a UFLA (Universidade Federal de Lavras-MG), coordenada no LNCC buscou por meio deste estudo, desenvolver, otimizar e modernizar o código para métodos numéricos de diferenças finitas para solução de equações diferenciais parciais em arquiteturas paralelas híbridas” a fim de desenvolver técnicas que permitissem otimizar a execução de métodos numéricos em ambiente de HPC. A pesquisa também analisou o desempenho de uma estratégia paralela de subscrição de linhas de recursos aplicada numa MPI-OpenMP baseada em algoritmo numérico em ambientes de computação bidimensional. A intensa pesquisa exploratória para determinar a quantidade de interações, os debates sobre as máquinas e os programas a serem selecionados e utilizados nos testes e a atribuição do processo MPI, constituem os principais elementos que norteiam a produção deste artigo. Com uma proposta de atuação em duas abordagens, foram realizadas experiências que comprovaram a veracidade das hipóteses levantadas: Na primeira, utilizou-se para teste um computador com dois processadores (IntelR XeonR (E5-2698 v3)) cada um composto de 32 núcleos físicos, essas máquinas juntas somam um total de 112 Gigabyte de memória interna e o CentOS Versão Linux 7.3.1611 (Core) constituiu o sistema operacional usado. Na segunda, usou-se um computador com quatro sistemas operacionais (IntelR XeonR Gold 6230R), cada um composto por 26 núcleos físicos, com hipertrofia ativada (dois fios por núcleo) e a soma da memória alcança 384 Gigabyte. Percebeu-se que era preciso utilizar ferramentas que fazem uma espécie de diagnóstico no comportamento dos programas (métodos numéricos), as quais permitem identificar as partes que precisam ser melhoradas, ou seja, que estejam impedindo o ganho de desempenho. É com base nesse diagnóstico (conhecido como perfilagem do programa), que se desenvolvem as técnicas para solucionar o problema identificado. Após essas etapas, as técnicas desenvolvidas são testadas mediante o uso dessas ferramentas de perfilagem que permitam identificar se o objetivo foi atingido. É importante salientar que houve erros e acertos, até alcançar o resultado satisfatório. Por isso,os recursos humanos, de hardware e de software são essenciais. É um trabalho de pesquisa, que como qualquer outro, requer dedicação, paciência e principalmente recursos. Ciência da Computação: Solução em Computação de Alto Desempenho (HPC) para uso eficiente dos recursos computacionais Esta pesquisa abordou o uso de equações diferenciais parciais em diversas áreas do conhecimento, utilizando métodos numéricos para otimização em ambientes de High-Performance Computing (HPC). A importância da pesquisa reside na eficiência do uso de recursos computacionais, exemplificada pela melhoria significativa de velocidade ao aplicar técnicas como sobreposição de fios em experimentos com supercomputadores. 2022-11-28 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-10522-7_24 Imagem Imagem Ciências Exatas e da Terra A intensa pesquisa exploratória para determinar a quantidade de interações, os debates sobre as máquinas e os programas a serem selecionados e utilizados nos testes e a atribuição do processo MPI, constituem os principais elementos que norteiam a produção deste artigo. Com uma proposta de atuação em duas abordagens, foram realizadas experiências que comprovaram a veracidade das hipóteses levantadas: Na primeira, utilizou-se para teste um computador com dois processadores (IntelR XeonR (E5-2698 v3)) cada um composto de 32 núcleos físicos, essas máquinas juntas somam um total de 112 Gigabyte de memória interna e o CentOS Versão Linux 7.3.1611 (Core) constituiu o sistema operacional usado. Na segunda, usou-se um computador com quatro sistemas operacionais (IntelR XeonR Gold 6230R), cada um composto por 26 núcleos físicos, com hipertrofia ativada (dois fios por núcleo) e a soma da memória alcança 384 Gigabyte. Percebeu-se que era preciso utilizar ferramentas que fazem uma espécie de diagnóstico no comportamento dos programas (métodos numéricos), as quais permitem identificar as partes que precisam ser melhoradas, ou seja, que estejam impedindo o ganho de desempenho. É com base nesse diagnóstico (conhecido como perfilagem do programa), que se desenvolvem as técnicas para solucionar o problema identificado. Após essas etapas, as técnicas desenvolvidas são testadas mediante o uso dessas ferramentas de perfilagem que permitam identificar se o objetivo foi atingido. É importante salientar que houve erros e acertos, até alcançar o resultado satisfatório. Por isso,os recursos humanos, de hardware e de software são essenciais. É um trabalho de pesquisa, que como qualquer outro, requer dedicação, paciência e principalmente recursos. https://repositorio.canalciencia.ibict.br/api/items/27709 https://repositorio.canalciencia.ibict.br/files/original/cb90a431816f9cda6fe9434a89ab691aded6d5ff.jpeg https://repositorio.canalciencia.ibict.br/files/original/9a1cd99d2eb7278ea70b89a44fd555713a1c1552.jpg |