Зелёный рейтинг суперкомпьютеров предложили российские учёные

16 декабря 2016 года

Сергей Анатольевич Амелькин
Фото: PereslavlFoto

Утюг очень эффективен по PUE, вся энергия используется по делу
Фото: Echtner

Кластер на платформе «Иммерс» — один из самых энергоэффективных компьютеров в мире
Фото: Дарья Жук, НИЯУ МИФИ

Доцент Сергей Амелькин (ИПС РАН) предложил новый способ оценки эффективности суперкомпьютеров. На пятом 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 (PUE), другие считают удельную производительность на единицу 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, норвежский центр обработки данных Green Mountain работает в пещерах на острове коммуны 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:

$QTR=\frac{Q}{T\times R}=\frac{PUE-1}{T\times R},$

где Q — доля мощности, потраченная на охлаждение, T — средняя температура июня в кельвинах, R — эффективность в терафлопсах LINPACK на ватт.

$dimQTR=[\frac{\text{В т}}{\text{K}\times \text{TFLOPS}}].$

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

Сергей Анатольевич Амелькин приглашает участвовать в рейтинге
Фото: PereslavlFoto

Для проверки своего критерия исследователи оценили 12 суперкомпьютеров. Справки о своих машинах дали Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН, Институт математики и механики РАН, Южно-Уральский государственный университет, 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 Михайлович Абрамов:

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. 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 апреле 1984 года и работает в городе Переславле (Ярославская область). Институт состоит из пяти исследовательских центров, занимаясь разработкой и созданием суперкомпьютеров по всей России.

Источники

• Национальный Суперкомпьютерный Форум.