Применяемые технологии
Обоснование |
|
---|---|
Компания широко использует методы, основанные на численном решении уравнений распространения сейсмических волн. Эти методы предполагают очень интенсивные вычисления, на 3-4 порядка превосходящие вычисления при традиционной обработке сейсмических данных. Так моделирование для практических задач должно проводиться на сеточных моделях с характерными размерностями 109 в настоящее время и 1012 ячеек в перспективе. Кроме того, для получения результата требуется производить “пакетное” моделирование, при котором происходит обработка десятков тысяч вариантов модели. При этом требуется реализовывать обработку численных моделей в разумные сроки (десятки часов) и экономически оптимальным способом.
Таким образом, широкое промышленное применение разрабатываемых технологий пассивной сейсмики, связанное с активным использованием объемных численных моделей, увеличением объема снимаемой на месторождении информации и применением сложных статистических методов, особенно вариантное решение прямых и обратных задач, требует применения высокопроизводительных вычислений и мощностей, начинающихся от десятков терафлопс. |
|
Основные характеристики | ![]()
|
Производительность 35,6/64,9 Tflops |
|
Server >80 Tb Data storage space + SSD cache |
|
Virtualization server Citirix XenServer platform 2 x NVIDIA GK104GL with NVIDIA GRID K2 technology |
|
Mellanox InfiniBand network switch 56 Gbit/s |
|
6 GPU cluster nodes | |
2 x Intel Xeon E5-2643 v2 | |
25M cache, 3.50 GHz, 12 threads
|
|
Суперкомпьютер ЗАО «Градиент» |
|
Для решения задачи обеспечения требуемыми вычислительными ресурсами компания ООО “Градиент технолоджи” в рамках обеспечения производственной деятельности своего индустриального партнера ЗАО “Градиент” осуществила сборку ряда высокопроизводительных аппаратно-программных комплексов. Первое развертывание было совершено в 2013 году, и вычислительный комплекс с оценочной производительностью в 10 Тфлопс использовался как тестовая площадка. В 2015 году был развернут второй, более мощный программно- аппаратный комплекс, который показал производительность 36,6 Тфлопс (Linpack), что позволило ему занять 38 место в Топ 50 (http://top50.supercomputers.ru) суперкомпьютеров СНГ в редакции от 28 сентября 2015 года.
Отличительной особенностью данного комплекса является то, что данная производительность была достигнута всего на 6 вычислительных узлах, что обеспечивает лучшую в Топ 50 производительность на узел. Максимальная производительность одиночного узла составила 7.3 Тфлопс, что лучше результата 6.9 Тфлопс, достигнутого на аналогичной установке CERN доктором D. Rorh. Стоит сказать, что была разработана не просто отдельно стоящая “числодробилка”, а цельная программно-аппаратная система, включающая в себя кроме вычислительного комплекса: подсистему хранения на 90 Тб; программную среду по подготовке, обеспечению моделирования, совместному анализу полевых и модельных данных; сервер удаленного доступа на основе системы виртуализации Citrix XenServer и разделяемых графических картах NVidida K2. Указанные суперкомпьютеры были разработаны по “классической” архитектуре “выделенных узлов”. Однако для промышленного применения в сфере малого и среднего бизнеса такие системы крайне сложны в использовании. К их недостаткам следует отнести сложность архитектуры, сложности в обслуживании, наличия проблем в масштабировании и оптимальном использовании оборудования. |
|
В разработке |
|
В настоящий момент компания ведет разработку суперкомпьютера, основанного на подходе к технической и программной архитектуре, который сформулировал Джим Грей. В этом подходе суперкомпьютер базируется на массиве типовых, легко заменяемых и наращиваемых «вычислительных кирпичей». С точки зрения аппаратной архитектуры типовой узел должен содержать вычислительные мощности, устройства хранения данных и графическую подсистему. Для обеспечения всего комплекса названных требований программная архитектура должна базироваться на технологии виртуализации. Основой системного программного обеспечения является установленный на всех узлах гипервизор с набором виртуальных машин, в которые по мере необходимости загружаются операционные системы узлов виртуального вычислительного кластера, либо пользовательские ОС, в которых функционирует клиентское программное обеспечение. | ![]() |