Просмотр кода страницы Зелёный рейтинг суперкомпьютеров предложили российские учёные

{{дата|16 декабря 2016}}__NOTOC__
{{тема|Компьютерные технологии|Переславль-Залесский}}
[[Файл:P-amelkin-sa-8906.jpg|thumb|left|300px|Сергей Анатольевич Амелькин {{Источник фото|[[commons:User:PereslavlFoto|PereslavlFoto]]}}]]
[[Файл:Buegeleisen alt.JPG|thumb|left|300px|Утюг очень эффективен по PUE, вся энергия используется по делу {{Источник фото|[[commons:User:Echtner|Echtner]]}}]]
[[Файл:Mephi-cherenkov-cluster-4343.jpg|thumb|left|300px|Кластер на платформе «Иммерс» — один из самых энергоэффективных компьютеров в мире {{источник фото|Дарья Жук, НИЯУ МИФИ}}]]
Доцент  [[Сергей Амелькин]] ([[Институт программных систем РАН|ИПС РАН]]) предложил новый способ оценки эффективности [[суперкомпьютер]]ов.
На пятом [[Национальный Суперкомпьютерный Форум|Национальном Суперкомпьютерном Форуме]] он представил рейтинг '''Rus.Green''', в котором отражена эффективность самих вычислений и эффективность охлаждения вычислителей.

== Как раньше оценивали эффективность суперкомпьютеров ==
Вся энергия, которую получает компьютер, в конечном итоге превращается в тепло. Чтобы удалить это тепло, нужно прибавить ещё больше энергии на работу охладителей. Учёных беспокоит рост такой дополнительной мощности, потому что речь идёт уже о мегаваттах. С одной стороны, эти мегаватты не связаны с вычислением, а значит, они лишние и накладные. С другой стороны, в крупных городах эту мощность трудно получить, а в малых городках её просто неоткуда взять.

Отсюда и возникает интерес к энергоэффективности «вычислительных фабрик».

Эффективность компьютеров можно считать разными путями. Одни берут отношение всей использованной мощности к мощности вычислителя ([[w:en:Power usage effectiveness|PUE]]), другие считают удельную производительность на единицу [[w:FLOPS|мощности вычислителя]] (TFLOPS/кВт). Докладчик объяснил, что у этих оценок есть свои недостатки.

'''PUE''' — это величина, обратная КПД. Можно сравнивать суперкомпьютеры по их PUE эффективности, если у них одинаковая вычислительная мощность на киловатт (TFLOPS/кВт). Тогда можно оценить, сколько киловатт потрачены на эти вычисления. Но в общем случае — вопрос о том, как хорошо работает вычисление, подменяется тут вопросом о том, как хорошо работает отопление. Вперёд выходят те суперкомпьютеры, у которых процессор отдаёт больше тепла.

'''Эффективность TFLOPS/кВт''' (''R'') — это отношение вычислений к той энергии, которая ушла на вычисления. Кажется, это лучше, ведь учитывается полезная работа процессоров. Но из оценки совсем исчезла работа охладителя, и теперь не видно, сколько усилий потрачено на создание условий для полезной работы. Вперёд выходят суперкомпьютеры, у которых производительная электроника, независимо от работы охлаждения и других систем.

По словам Сергея Амелькина, обе оценки игнорируют условия окружающей среды, в которой размещён суперкомпьютер. Например, [[Норвегия|норвежский]] центр обработки данных ''[http://www.greenmountain.no/ Green Mountain]'' работает в пещерах на острове коммуны [[w:Реннесёй|Реннесёй]], отдавая тепло холодной морской воде. Его «эффективность» небывало высока. А сможет ли быть «эффективным» суперкомпьютер, установленный в южных странах?

Итак, нужна общая оценка, которая покажет и эффективность вычисления, и эффективность охлаждения.

== Три по цене одного: сводный критерий эффективности ==
Новый комплексный критерий включает в себя и PUE (лучше уменьшить), и ''R'' (лучше увеличить), и температуру окружающей среды. Смысл критерия — показать удельное производство энтропии в суперкомпьютере за счёт системы охлаждения, на единицу вычислительной мощности. Формула получилась такой:

<center><math>
QTR \;=\; \frac{Q}{\;T \times R\;} \;=\; \frac{\;PUE - 1\;}{T \times R},
</math></center>

где ''Q'' — доля мощности, потраченная на охлаждение, ''T'' — средняя температура июня в кельвинах, ''R'' — эффективность в терафлопсах [[w:en:LINPACK benchmarks|LINPACK]] на ватт.

<center><math>
dim \;QTR \;=\; [\frac{\text{В т}}{\;\text{K} \times \text{TFLOPS}\;}].
</math></center>

Чем меньше эта величина, тем лучше, потому что меньше мощности тратится на вычисление и охлаждение.

[[Файл:P-amelkin-sa-3182.jpg|thumb|left|300px|Сергей Анатольевич Амелькин приглашает участвовать в рейтинге {{Источник фото|[[commons:User:PereslavlFoto|PereslavlFoto]]}}]]
Для проверки своего критерия исследователи оценили 12 суперкомпьютеров. Справки о своих машинах дали {{w|Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН}}, [[w:Институт математики и механики имени Н. Н. Красовского УрО РАН|Институт математики и механики РАН]], {{w|Южно-Уральский государственный университет}}, {{w|Институт проблем химической физики РАН}} и другие учреждения. Получился рейтинг под названием '''Rus.Green'''.

ИПС планирует регулярно рассчитывать рейтинг '''Rus.Green''' и публиковать его на специальном сайте. Институт будет собирать справки о работе суперкомпьютеров, желая охватить всю генеральную совокупность.

По мнению Амелькина, удельный показатель позволяет сравнивать установки любого масштаба. Прежние критерии хорошо показывали, сколько денег удалось вложить в суперкомпьютер. Теперь можно будет убрать финансовую предвзятость и показать оценку с ясным физическим смыслом.

Из доклада видно, что для разных систем эти показатели окажутся разными. Суперкомпьютеры с разным принципом охлаждения (воздушные, водяные, погружные) выстроятся по группам, давая сравнимые результаты. Это позволит оценивать качество конкретного решения, сопоставляя его с соседями по группе. Появился инструмент для «peer valuation» вычислительных машин.

Суть предложенного рейтинга обозначил член-корреспондент РАН [[Сергей Абрамов (1957)|Сергей Михайлович Абрамов]]:

{{цитата|Основная идея этого проекта — не определять, кто лучше и кто хуже, а понимать по одному критерию, в каком состоянии находится суперкомпьютерная отрасль. Большая ценность проекта в том, что удалось найти интегральный критерий, куда входит и PUE, и терафлопсы, и есть удельная оценка. Это позволяет кластеризовать технологию. Вот эти машины легли в свою область, те легли в свою, и мы наконец можем оценивать их реальную эффективность.|автор=''Сергей Абрамов, директор ИПС РАН''}}

== Справка об исследователях ==
{|
|
* Сергей Михайлович '''Абрамов''' (25.03.1957) — доктор физико-математических наук (1995), профессор (1996), член-корреспондент РАН (2006), директор Института программных систем РАН, специалист в области системного программирования и информационных технологий.
* Сергей Анатольевич '''Амелькин''' (11.03.1968) — кандидат технических наук (1994), старший научный сотрудник (2000), директор Исследовательского центра системного анализа Института программных систем РАН, специалист в области оптимального управления и системного анализа.
|}

Институт программных систем РАН создан в [[Апрель 1984 года|апреле 1984 года]] и работает в городе Переславле (Ярославская область). Институт состоит из пяти исследовательских центров, занимаясь разработкой и созданием суперкомпьютеров по всей России.

{{предыдущая|Учёные из Переславля предлагают кипящее охлаждение для суперкомпьютеров}}

{{-}}

== Источники ==
* [http://2016.nscf.ru Национальный Суперкомпьютерный Форум].

{{-}}

{{Оригинальный репортаж 2}}

{{-}}

{{Комментарии:{{PAGENAME}}}}

{{-}}

{{haveyoursay}}

{{-}}

{{Служебная информация}}

{{Категории|Аппаратное обеспечение|Изобретения|Инженерное дело|Компьютерные технологии|Наука|Наука в России|Наука и технологии|Национальный Суперкомпьютерный Форум|Производство|Промышленность|Рейтинги|Суперкомпьютеры|Технологии|Технологии в России|Физика|Экономика|Экономика России}}

<!-- места и люди -->
{{Категории|Европа|Иммерс|Институт математики и механики РАН|Институт программных систем РАН|Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН|Нижегородский научный центр РАН|Переславль-Залесский|Сергей Абрамов (1957)|Сергей Амелькин|Южно-Уральский государственный университет|Ярославская область}}

{{yes}}

[[Категория:Россия в декабре 2016 года]]