mateltechИзвестия высших учебных заведений. Материалы электронной техникиIzvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii. Materialy Elektronnoi Tekhniki = Materials of Electronics Engineering1609-35772413-6387MISIS10.17073/1609-3577-2020-4-289-296JELAFKmateltech-423Research ArticleМатематическое моделирование в материаловедении электронных компонентовMATHEMATICAL MODELING IN MATERIALS SCIENCE OF ELECTRONIC COMPONENTSОценка загрузки гибридного вычислительного комплекса при выполнении задач моделирования в материаловеденииEstimation of the workload of a hybrid computing cluster when performing modeling tasks in materials scienceВоловичК. И.VolovichK. I.

ул. Вавилова, д. 44, корп. 2, Москва, 119333

Волович Константин Иосифович — канд. техн. наук, старший научный сотрудник

 

44-2 Vavilov Str., Moscow 119333

Konstantin I. Volovich — Cand. Sci. (Eng.), Senior Researcher,

KVolovich@frccsc.ruФедеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наукРоссияFederal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of SciencesRussian Federation202025022021234289296Copyright © Волович К.И., 20212021Волович К.И.Volovich K.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://met.misis.ru/jour/article/view/423

Статья посвящена методикам расчета и оценке эффективности функционирования гибридных вычислительных систем. Программные системы материаловедения демонстрируют максимальную эффективность при функционировании именно на гибридных вычислительных системах при использовании графических ускорителей для проведения расчетов. В качестве примера можно привести программные системы VASP (The Vienna Ab initio Simulation Package) и Quantum ESPRESSO. Эти программные системы проявляют наибольшую эффективность при монопольном использовании вычислительных ресурсов: RAM, CPU, GPU.При эксплуатации гибридного высокопроизводительного комплекса возникает задача управления ресурсами и разделения их между группой пользователей. Необходимо разработать технологии, которые обеспечивают выделение ресурсов приложениям материаловедения для разных пользователей и научных коллективов.Современным подходом в организации вычислительного процесса является использование технологий виртуализации и облачных технологий. Облачные технологии позволяют предоставлять пользователям услуги SaaS и PaaS. Целесообразно предоставлять научным командам прикладные системы материаловедения как облачные сервисы. Такие разноплановые подходы в условиях применения в одном вычислительном комплексе требуют выработки методов по оптимизации загрузки ресурсов высокопроизводительного комплекса, оценке эффективности использования его вычислительных возможностей и выработке методики совершенствования пользовательских программ.Определение качества загрузки комплекса является важной задачей при предоставлении сервисов высокопроизводительных вычислений научным коллективам, выполняющими междисциплинарные научные исследования в различных областях науки и техники. В статье предлагается метод расчета значения величины загрузки с использованием пиковых значений производительности комплекса. Анализируются результаты и качество функционирования облачных научных сервисов высокопроизводительных вычислений с помощью Roofline-модели. 

The article is devoted to methods of calculation and evaluation of the efficiency of functioning of hybrid computing systems. Material science software systems demonstrate maximum efficiency when operating on hybrid computing systems when using graphics accelerators for calculations. Examples include the VASP (The Vienna Ab initio Simulation Package) and Quantum ESPRESSO software systems. These software systems are most efficient when using monopolistic computing resources: RAM, CPU, GPU.When operating a hybrid high-performance cluster, the problem arises of resource management and their division between a group of users. Technologies need to be developed that ensure the allocation of resources to materials science applications for different users and research teams. The modern approach to organizing the computing process is the use of virtualization and cloud technologies. Cloud technologies enable the provision of SaaS and PaaS services to users. It is advisable to provide scientific teams with applied materials science systems as cloud services.Such diverse approaches, when applied in a single computer complex, require the development of methods for optimizing the load on the resources of a high-performance complex, assessing the efficiency of using its computational capabilities, and developing methods for improving user programs.Determining the quality of the complex loading is an important task when providing high-performance computing services to research teams performing interdisciplinary research in various fields of science and technology. The article proposes a method for calculating the value of the load value using the peak performance values of the complex. The results and performance quality of high performance computing cloud scientific services are analyzed using a Roofline model.

гибридная архитектураэффективностьоптимизация кодаоблачный сервисграфический ускорительоценка загрузкиоценка эффективностиhybrid architectureefficiencycode optimizationcloud servicegraphics acceleratorload estimationefficiency assessmentРабота выполнена при частичной поддержке РФФИ (проекты № 18-29-03100 и № 18-07-00669). Эксперименты по измерению производительности приложений при предоставлении облачных сервисов проведены с использованием вычислительных ресурсов ЦКП «Информатика» ФИЦ ИУ РАН.This work was supported in part by the Russian Foundation for Basic Research (projects No. 18-29-03100 and No. 18-07-00669). Experiments to measure the performance of applications in the provision of cloud services were carried out using the computing resources of the Center for Collective Use “Informatics” of the Federal Research Center «Computer Science and Control» of the Russian Academy of Sciences.ReferencesЖуравлев А. А., Ревизников Д. Л., Абгарян К. К. Метод дискретных элементов с атомарной структурой // Материалы XXI международной конференции по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (ВМСППС'2019), Алушта, 24–31 мая 2019 г. М.: Московский авиационный институт, 2019. С. 59—61.Zhuravlev A. A., Reviznikov D. L., Abgaryan K. K. The method of discrete elements with an atomic structure. Proc. XXI International Conference on Computational Mechanics and Modern Applied Software Systems. Alushta, May 24–31, 2019. Moscow: Moskovskiy aviatsionnyy institut, 2019. Pp. 59—61. (In Russ.)Карцев А., Мальковский С. И., Волович К. И., Сорокин А. А. Исследование производительности и масштабируемости пакета Quantum ESPRESSO при изучении низкоразмерных систем на гибридных вычислительных системах // Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов: материалы I международной конференции, Москва, 21–23 октября 2019 г. М.: МАКС Пресс, 2019. С. 18—20. DOI: 10.29003/m682.MMMSEC-2019Kartsev A., Malkovsky S. I., Volovich K. I., Sorokin A. A. Investigation of performance and scalability of the Quantum ESPRESSO package in the study of low-dimensional systems on hybrid computing systems. Mathematical Modeling in Materials Science of Electronic Component: Proc. I International Conference. Moscow, October 21–23, 2019. Moscow: MAKS Press, 2019. Pp. 18—20. (In Russ.). DOI: 10.29003/m682.MMMSEC-2019Vouzis P. D., Sahinidis N. V. GPU-BLAST: using graphics processors to accelerate protein sequence alignment // Bioinformatics. 2011. V. 27, Iss. 2. P. 182—188. DOI: 10.1093/bioinformatics/btq644Vouzis P. D., Sahinidis N. V. GPU-BLAST: using graphics processors to accelerate protein sequence alignment. Bioinformatics. 2011, vol. 27, iss. 2, pp. 182—188. DOI: 10.1093/bioinformatics/btq644Микурова А. В., Скворцов В. С. Создание обобщённой модели предсказания ингибирования нейраминидазы вируса гриппа различных штаммов // Биомедицинская химия. 2018. Т. 64, № 3. С. 247—252. DOI 10.18097/PBMC20186403247Mikurova A. V., Skvortsov V. S. A generalized prediction model of inhibition of neuraminidase of influenza virus of various strains. Biochemistry (Moscow), Supplement Series B: Biomedical Chemistry. 2018, vol. 12, no. 4, pp. 322—329. DOI: 10.1134/S1990750818040054Микурова А. В., Скворцов В. С., Раевский О. А. Компьютерная оценка селективности ингибирования мускариновых рецепторов M1-M4 // Biomedical Chemistry: Research and Methods. 2018. Т. 1, № 3. С. e00072. DOI: 10.18097/BMCRM00072Mikurova A. V., Skvortsov V. S., Raevsky O. A. Computational evaluation of selectivity of inhibition of muscarinic receptors M1-M4. Biomedical Chemistry: Research and Methods. 2018, vol. 1, no. 3, p. e00072. (In Russ.). DOI: 10.18097/BMCRM00072Горчаков А. Ю., Посыпкин М. А. Сравнение вариантов многопоточной реализации метода ветвей и границ для многоядерных систем // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2018. Т. 14, № 1. С. 138—148. DOI: 10.25559/SITITO.14.201801.138-148Gorchakov A. Ju., Posypkin Comparison of variants of multithreading realization of method of branches and borders for multi-core systems. Modern Information Technologies and IT-Education. 2018, vol. 14, no. 1, pp. 138—148. (In Russ.). DOI: 10.25559/SITITO.14.201801.138-148Berriman G. B., Deelman E., Juve G., Rynge M., Vöckler J.-S. The application of cloud computing to scientific workflows: a study of cost and performance // Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2013. V. 371, Iss. 1983. P. 20120066. DOI: 10.1098/rsta.2012.0066Berriman G. B., Deelman E., Juve G., Rynge M., Vöckler J.-S. The application of cloud computing to scientific workflows: a study of cost and performance. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2013, vol. 371, iss. 1983, p. 20120066. DOI: 10.1098/rsta.2012.0066Якобовский М. В., Бондаренко А. А., Выродов А. В., Григорьев С. К., Корнилина М. А., Плотников А. И., Поляков С. В., Попов И. В., Пузырьков Д. В., Суков С. А. Облачный сервис для решения многомасштабных задач нанотехнологии на кластерах и суперкомпьютерах // Известия ЮФУ. Технические науки. 2016. № 12. С. 103—114. DOI: 10.18522/2311-3103-2016-12-103114Yakobovskiy M. V., Bondarenko A. A., Vyrodov A. V., Grigoriev S. K., Kornilina M. A., Plotnikov A. I., Polyakov S. V., Popov I. V., Puzyrkov D. V., Soukov S. A. Cloud service for solution of multiscale nanotechnology problems on clusters and supercomputers. Izvestiya SFedU. Engineering Sciences. 2016, no. 12, pp. 103—114. (In Russ.). DOI: 10.18522/2311-3103-2016-12-103114Ding F., an Mey D., Wienke S., Zhang R., Li L. A study on today’s cloud environments for HPC applications // In: Helfert M., Desprez F., Ferguson D., Leymann F. (eds) Cloud Computing and Services Science. CLOSER 2013. Communications in Computer and Information Science. V. 453. Cham: Springer, 2014. P. 114—127. DOI: 10.1007/978-3-319-11561-0_8Ding F., an Mey D., Wienke S., Zhang R., Li L. A study on today’s cloud environments for HPC applications. In: Helfert M., Desprez F., Ferguson D., Leymann F. (eds) Cloud Computing and Services Science. CLOSER 2013. Communications in Computer and Information Science, vol. 453. Cham: Springer, 2014. Pp. 114—127. DOI: 10.1007/978-3-319-11561-0_8Волович К. И., Зацаринный А. А., Кондрашев В. А., Шабанов А. П. О некоторых подходах к представлению научных исследований как облачного сервиса // Системы и средства информатики. 2017. Т. 27, № 1. С. 73—84. DOI: 10.14357/08696527170105Volovich K. I., Zatsarinnyy A. A., Kondrashev V. A., Shabanov A. P. Scientific research as a cloud service. Systems and Means of Informatics. 2017, vol. 27, iss. 1, pp. 73—84. (In Russ.). DOI: 10.14357/08696527170105Абрамов С. М. 2018: анализ суперкомпьютерных киберинфраструктур ведущих стран мира // Суперкомпьютерные технологии (СКТ-2018): материалы 5-й Всероссийской научно-технической конференции, Дивноморское, Геленджик, 17–22 сентября 2018 г. Т. 1. Дивноморское, Геленджик: Южный федеральный университет, 2018. С. 11—18.Abramov S. M. 2018: Analysis of supercomputer cyber infrastructures of the leading countries of the world. In: Supercomputer Technologies: Proc. 5th All-Russian scientific and technical conference. Divnomorskoye, Gelendzhik, September 17–22, 2018, vol. 1. Divnomorskoe, Gelendzhik: Yuzhnyy federal'nyy universitet, 2018. Pp. 11—18. (In Russ.)Абрамов С. М., Лилитко Е. П. Состояние и перспективы развития вычислительных систем сверхвысокой производительности // Информационные технологии и вычислительные системы. 2013. № 2. С. 6—22.Abramov S. M., Lilitko E. P. Current state and development prospects of high-end HPC systems. Journal of Information Technologies and Computing Systems. 2013, no. 2, pp. 6—22. (In Russ.)Клинов М. С., Лапшина С. Ю., Телегин П. Н., Шабанов Б. М. Особенности использования многоядерных процессоров в научных вычислениях // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2012. Т. 16, № 6. С. 25—31.Klinov M. S., Lapshina S. Yu., Telegin P. N., Shabanov B. M. Multicore processing features in scientific computing. Vestnik UGATU. 2012, vol. 16, no. 6, pp. 25—31. (In Russ.)Абрамов С. М. Правда, искажающая истину. Как следует анализировать Top500? // Вестник Южно-уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2013. Т. 2, № 3. С. 5—31. DOI: 10.14529/cmse130301Abramov S. M. True judgments that distort the real truth. How to analyze the Top500? Bulletin of the South Ural State University Computational Mathematics and Software Engineering. 2013, vol. 2, no. 3, pp. 5—31. (In Russ.). DOI: 10.14529/cmse130301Afanasyev I., Voevodin V. The comparison of large-scale graph processing algorithms implementation methods for Intel KNL and NVIDIA GPU // In: Voevodin V., Sobolev S. (eds) Supercomputing. RuSCDays 2017. Communications in Computer and Information Science. V. 793. Cham: Springer, 2017. P. 80—94. DOI: 10.1007/978-3-319-71255-0_7Afanasyev I., Voevodin V. The comparison of large-scale graph processing algorithms implementation methods for Intel KNL and NVIDIA GPU. In: Voevodin V., Sobolev S. (eds) Supercomputing. RuSCDays 2017. Communications in Computer and Information Science, vol. 793. Cham: Springer, 2017. Pp. 80—94. DOI: 10.1007/978-3-319-71255-0_7Sobolev S. I., Antonov A. S., Shvets P. A., Nikitenko D. A., Stefanov K. S., Voevodin Vad. V., Voevodin Vl. V., Zhumatiy S. A. Evaluation of the octotron system on the lomonosov-2 supercomputer // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2018): труды международной научной конференции, Ростов-на-Дону, 2–6 апреля 2018 г. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2018. С. 176—184.Sobolev S. I., Antonov A. S., Shvets P. A., Nikitenko D. A., Stefanov K. S., Voevodin Vad. V., Voevodin Vl. V., Zhumatiy S. A. Evaluation of the octotron system on the lomonosov-2 supercomputer. Parallel Computing Technologies (PaVT'2018): Proc. International Scientific Conference. Rostov-on-Don, April 2–6, 2018. Chelyabinsk: Izdatel’skiy tsentr YUUrGU, 2018. Pp. 176—184.Zatsarinny A. A. Gorshenin A. K., Kondrashev V. A., Volovich K. I., Denisov S. A. Toward high performance solutions as services of research digital platform // Procedia Computer Science: Proc. 13th International Symposium “Intelligent Systems”, INTELS 2018, St. Petersburg, 22–24 October 2018. V. 150. St. Petersburg: Elsevier B.V., 2019. P. 622—627. DOI: 10.1016/j.procs.2019.02.078Zatsarinny A. A. Gorshenin A. K., Kondrashev V. A., Volovich K. I., Denisov S. A. Toward high performance solutions as services of research digital platform. Procedia Computer Science: Proc. 13th International Symposium «Intelligent Systems», INTELS 2018. St. Petersburg, 22–24 October 2018, vol. 150. St. Petersburg: Elsevier B.V., 2019. Pp. 622—627. DOI: 10.1016/j.procs.2019.02.078Williams S., Waterman A., Patterson D. Roofline: an insightful visual performance model for multicore architectures // Communications of the ACM. 2009. V. 52, N 4. P. 65—76. DOI: 10.1145/1498765.1498785Williams S., Waterman A., Patterson D. Roofline: an insightful visual performance model for multicore architectures. Communications of the ACM. 2009, vol. 52, no. 4, pp. 65—76. DOI: 10.1145/1498765.1498785Положение о Центре коллективного пользования «Информатика». URL: https://www.frccsc.ru/ckp (дата обращения: 15.01.2020).Regulations on the Center for Collective Use “Informatics”. (In Russ.). URL: https://www.frccsc.ru/ckp (accessed: 15.01.2020).NAS Parallel Benchmarks (NPB). URL: https://www.nas.nasa.gov/publications/npb.html (дата обращения: 15.01.2020).NAS Parallel Benchmarks (NPB). URL: https://www.nas.nasa.gov/publications/npb.html (accessed: 15.01.2020).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.