Novian Technologies har implementert en unik arkitektur av høyytelses dataenheter ved Vilnius Universitet, Fakultet for matematikk og informatikk (VU MIF), som muliggjør rask og effektiv forskning innen utvikling av kunstig intelligens, nevrale nettverks trening og annen kreativ og forskning aktiviteter som krever svært høy skala med beregninger.
Situasjon
Forskere ved en av de eldste høyskolene i Sentral- og Øst-Europa, Vilnius University, har brukt høyytelses dataenheter i mer enn ti år. Teknologien har utviklet seg raskt i løpet av det siste tiåret, og forskning og dens anvendelser rundt om i verden har endret seg tilsvarende. Tidligere implementerte teknologier har begrenset universitetssamfunnets evne til å konkurrere effektivt internasjonalt. Dermed var det avgjørende for universitetet å oppgradere sin eksisterende infrastruktur.
Problemstilling
Det meste av utstyret som produseres, når det brukes alene, er dedikert til relativt snevre oppgaver. Ingen slik enhet kan perfekt dekke alle behovene til en separat organisasjon.
Den voksende globale praksisen er å designe klustere av dette utstyret på en måte som best dekker de spesifikke komplekse behovene til en bestemt organisasjon.
Hovedfordelen med slike kombinasjoner av utstyr er at de tillater å effektivt og raskt skaffe det nødvendige verktøyet i møte med en spesifikk kompleks beregningsoppgave. Dessuten gir den spesifikke arkitektoniske kompleksiteten og fullstendigheten til en slik klynge hastighet og effektivitet.
Løsning
Prosjektert klynge
Høyytelses databehandlingssystemer og komponentene deres produseres for tiden av mange globale teknologiselskaper. De siste årene har høyytelses databehandling (HPC) klynger blitt oppgradert og dataytelsen deres økt ved å bruke grafikk behandlingsenheter og NVIDIA er markedsleder i dette produksjons segmentet.
For den fysiske (teknologiske) delen av løsningen prosjektert «Novian Technologies» (tidligere – «BAIP») arkitekter en kompleks data klynge med høy ytelse bestående av 1 728 enheter med ikke akselererte data kjerner fra Intel og 20 480 enheter data kjerner fra NVIDIA produsenten Tensor.
Databehandling Klyngen har mer enn 13 TB RAM. Den totale beregnede beregningseffektiviteten til denne HPC-klyngen når 361 TeraFLOP (eng. floating point operations per second) DP (eng. dual precision) og 4 PetaFLOP beregning effektivitet innen dyp læring. Dermed har beregning ytelsen til den nåværende klyngen TeraFLOP økt omtrent 12 ganger.
Datalagringsløsning
Den to lags datalagringsløsningen basert på Luster ZFS-filsystemet er designet for datalagring. Kontroll og data modulen har omtrent 20 TB med rask, SSD-basert nyttig kapasitet og alle andre data har omtrent 0,8 PB nyttig kapasitet.
Databehandlings og datalagring ressurser kombineres ved hjelp av InfiniBand EDR, 100 Gb/s høyhastighets nettverksteknologi med lav latens. Dette lar data og datalagring ressurser utveksle informasjon 2 ganger raskere enn i den forrige VU MIF data klyngen.
For optimal bruk av ressurser og integrasjon av den utformede fysiske (teknologiske) delen med andre HPC klynger, installeres tjenesteadministrasjon, selvbetjening og tilkoblingsprogramvare. Programvare løsningen sikrer muligheten til å koble sammen alle høyytelses data noder både med VU interne og eksterne, andre høy-ytelse noder.
HPC noder kombineres
Den implementerte programvare modulen for tjeneste administrasjon, selvbetjening og integrering lar Vilnius University kombinere de tilgjengelige ressursene HPC til en felles data ressurs, samt delta i EuroHPC og lignende prosjekter.
Parallelt utarbeides forretningsplan, tjenestekatalog og system regnskaps modul for universitetet. Dermed er det mulig å tilby markedet en tilstrekkelig bred pakke av forskjellige teknologier, enkelt tilpasse den til kundens behov, raskt forberede det nødvendige miljøet og deretter implementere regnskapet.
Det forventes at mulighetene som tilbys av den fornyede og moderniserte VU HPC-klyngen vil bli vellykket brukt av både universitets samfunnet og landets avanserte virksomheter.
Resultat
Under prosjektet implementerte og integrerte «Novian Technologies» toppmoderne teknologier fra globale produsenter: den foreslåtte kombinasjonen av teknologier fra forskjellige produsenter gir mulighet for effektiv bruk av dataressurser og raskt utvalg av teknologier for å løse spesifikke oppgaver.
Den oppgraderte VU HPC-klyngen er minst 10 ganger mer effektiv enn den forrige. Den vil bli brukt til å modellere elektroniske systemer for høsting av lysenergi og fotosyntetiske molekylære elektroniske materialer ved bruk av kvantekjemiske metoder. Grunnen og eksiterte tilstander til fotosyntetiske forbindelser vil bli modellert, Raman-spektra, de dynamiske egenskapene til de eksiterte tilstandene, grafen lag og muligheten for proton overføring i konjugerte systemer vil bli modellert.
Organiske materialer og enheter forventes å bli mye brukt i felt som spenner fra medisin til energi og databehandling. Ved å bruke et kraftigere HPC-system vil VU-forskere kunne modellere kvantedatamaskiner basert på molekylære forbindelser og utvikle kvante beregningsalgoritmer. I tillegg til VU-forskningsprosjekter, er «Open Access Center’s» HPC-infrastruktur tilgjengelig for forskere fra andre litauiske forskningsinstitusjoner og selskaper.
På grunnlag av disse HPC ressursene og arbeidet har Litauen blitt medlem av EuroHPC prosjektet, og Vilnius universitetet har blitt Litauens representant i det felles «EuroHPC Centre of Excellence for High Performance Computing». Medlemskap i EGI (Europe Grid Infrastructure – Europeisk superdatanettverk) er også planlagt.
