Radio Naukowe #196 Superkomputery - kto może z nich korzystać? | Piotr Orzechowski, Monika Pacek, Bogusław Śmiech
Apr 25, 2024
51:41
Docelowa moc obliczeniowa: 13 petaflopsów. To tyle co ponad 200 000 przeciętnych laptopów. Już od roku można na nim przeprowadzać skomplikowane obliczenia i modelowanie, jest dostępny za darmo dla polskich naukowców, a jego nazwa dobrze odzwierciedla skalę i to, jak poszczególne części współpracują ze sobą. Superkomputer Kraken pracuje w Centrum Informatycznym TASK na Politechnice Gdańskiej, opowiadają mi o nim dr inż. Piotr Orzechowski, mgr inż. Monika Pacek i mgr Bogusław Śmiech.
– Flops to jedna operacja zmiennoprzecinkowa na sekundę; peta znaczy 10 do piętnastej potęgi – wyjaśnia Monika Pacek, co pokazuje skalę szybkości Krakena. Co to takiego ten superkomputer? To klaster, czyli układ wielu komputerów połączonych superszybką, wydajną siecią. Co ważne, poszczególne części komunikują się ze sobą, więc niektóre procesy obliczeniowe można przyspieszyć, rozdzielając je na mniejsze zadania, realizowane przez poszczególne węzły. Korzysta z niego wielu użytkowników naraz. – Nie ma takiego programu, który mógłby z pełną mocą obliczeniową wykorzystać wszystkie węzły – opowiada Bogusław Śmiech. A co właściwie ma robić taki superkomputer? – Zapewnić środowisko obliczeniowe do prowadzenia badań dla naukowców – tłumaczy dr inż. Orzechowski.
Działa to tak: naukowiec loguje się na specjalny serwer dostępowy i zleca zadanie obliczeniowe dla Krakena. Komendy trzeba wpisać w wierszu poleceń, nie ma mowy o klikaniu w okienka. – To wygląda dokładnie jak na filmach o hakerach – śmieje się dr inż. Orzechowski. System szacuje, ile węzłów Krakena jest potrzebnych do wykonania danego obliczenia, po czym uruchamia zadanie, kiedy zwolni się tych węzłów odpowiednio dużo. Z pomocy superkomputerów korzystają naukowcy z przeróżnych dziedzin. Kraken przeprowadzał już obliczenia związane z modelowaniem cząsteczek w badaniach nad lekami, zanieczyszczeniem Bałtyku azotanami czy reakcją różnych kształtów przydrożnych barierek na zderzenie z autobusem. Popularny model prognozy pogody z IMGW to też jego sprawka!
W odcinku usłyszycie też, czy na superkomputerze można puścić Dooma, czym się gasi pożary w serwerowni, dlaczego archiwizacja danych na taśmach magnetycznych to świetny pomysł i dlaczego kilka scentralizowanych superkomputerów to lepsze rozwiązanie niż klaster na każdym wydziale.
– Flops to jedna operacja zmiennoprzecinkowa na sekundę; peta znaczy 10 do piętnastej potęgi – wyjaśnia Monika Pacek, co pokazuje skalę szybkości Krakena. Co to takiego ten superkomputer? To klaster, czyli układ wielu komputerów połączonych superszybką, wydajną siecią. Co ważne, poszczególne części komunikują się ze sobą, więc niektóre procesy obliczeniowe można przyspieszyć, rozdzielając je na mniejsze zadania, realizowane przez poszczególne węzły. Korzysta z niego wielu użytkowników naraz. – Nie ma takiego programu, który mógłby z pełną mocą obliczeniową wykorzystać wszystkie węzły – opowiada Bogusław Śmiech. A co właściwie ma robić taki superkomputer? – Zapewnić środowisko obliczeniowe do prowadzenia badań dla naukowców – tłumaczy dr inż. Orzechowski.
Działa to tak: naukowiec loguje się na specjalny serwer dostępowy i zleca zadanie obliczeniowe dla Krakena. Komendy trzeba wpisać w wierszu poleceń, nie ma mowy o klikaniu w okienka. – To wygląda dokładnie jak na filmach o hakerach – śmieje się dr inż. Orzechowski. System szacuje, ile węzłów Krakena jest potrzebnych do wykonania danego obliczenia, po czym uruchamia zadanie, kiedy zwolni się tych węzłów odpowiednio dużo. Z pomocy superkomputerów korzystają naukowcy z przeróżnych dziedzin. Kraken przeprowadzał już obliczenia związane z modelowaniem cząsteczek w badaniach nad lekami, zanieczyszczeniem Bałtyku azotanami czy reakcją różnych kształtów przydrożnych barierek na zderzenie z autobusem. Popularny model prognozy pogody z IMGW to też jego sprawka!
W odcinku usłyszycie też, czy na superkomputerze można puścić Dooma, czym się gasi pożary w serwerowni, dlaczego archiwizacja danych na taśmach magnetycznych to świetny pomysł i dlaczego kilka scentralizowanych superkomputerów to lepsze rozwiązanie niż klaster na każdym wydziale.