Energieeffizienter Höchstleistungsrechner für spezielle Anwendung
Berkeley Lab baut Supercomputer aus 20 Millionen Handy-Prozessoren
Aus Embedded-Prozessoren konstruiert das Lawrence Berkeley National Lab (LBNL) einen Superrechner, der auf drei Probleme abzielt: eine hochkomplexe Klimasimulation, eine Rechnerarchitektur mit Millionen von CPUs und deren Programmierung. Das Design braucht für die Anwendung eine Leistungsaufnahme von vier Megawatt - beim Standardsystem wären es 200 Megawatt.
Im Projekt
Green Flash entsteht die neue
Klasse eines energieeffizienten Superrechners für die Klimamodellierung – speziell der globalen
Wolkenbildung. Nun ist erstmals das atmosphärische Modell des Klima-Codes auf einem logischen
Prototypen des designten Prozessors gelaufen. "Der logische Prototyp simuliert das gesamte Design
unseres geplanten Prozessors", erklärt Projektleiter John Shalf von der Abteilung NERSC (National
Energy Research Scientific Computing) des LBNL. Sein Team wird den Xtensa-Embedded-Prozessor von
Tensilica einsetzen, der im Verhältnis Rechenoperationen zu Stromverbrauch 400 Mal besser ist als
ein konventioneller Server-Chip.
"Wir demonstrieren, dass es Sinn hat, eine Maschine für spezielle Anwendungen zu designen",
erklärt NERSC-Mitarbeiter Michael Wehner, der dabei den Blick auf das Fernziel eines
Exascale-Systems richtet, das 1.000 Petaflop pro Sekunde berechnet, also 1.000 Mal schneller ist
als der heutige Rekordrechner Roadrunner. "Es wird nämlich unpraktisch von Seite der Kosten und des
Stromverbrauchs, Allzweckrechner wie heutige Superrechner zu bauen."
Das gesagte lässt sich an Green Flash belegen: Um die globale Wolkenbildung mit einer Auflösung
von einem Kilometer zu simulieren, braucht es den Exascale-Rechner, der heute eine Milliarde Dollar
kosten würde und 200 Megawatt Energie braucht – so viel wie eine Kleinstadt mit 100.000 Einwohnern.
Der Green-Flash-Superrechner dagegen würde 75 Millionen Dollar kosten, 20 Millionen
Embedded-Prozessoren vereinen und weniger als vier Megawatt Strom verbrauchen – und für die
Simulationsaufgabe würden auch 200 Petaflops genügen.
Die Forscher adressieren zentrale Probleme des High-Performamce Computing (HPC), die aber auch
in der kommerziellen Welt Sorgen bereiten: Stromverbrauch, hochparallele Architekturen und deren
Programmierung – noch liegt nämlich keine Lösung auf dem Tisch, wie die Leistung von theoretisch
herstellbaren Multi-Core-Prozessoren mit Hunderten von Kernen zu den Anwendungen bringen lässt.
Am LBNL werden statt der stromfressenden Desktop-CPUs energieeffiziente Prozessoren eingesetzt,
wie sie auch in Handys, dem iPhone und anderen Mobilgeräten arbeiten – ohne heiß wie eine
aufgedrehte Herdplatte zu werden. Für die Embedded-CPUs existieren bereits ausgereifte Design-Tools
und sie sind wegen der Massenfertigung auch preiswert.
Und in zwei weiteren Disziplinen betreten die Forscher am NERSC Neuland: Um 20 Millionen CPUs
für die Wolkensimulationzu begeistern, entsteht ein Programmiermodell und eine Auto-Tuning-Technik,
das die Optimierung des Softwaredesigns automatisiert, damit die Kooperation mit dem
massiv-parallelen System funktioniert. Marghoob Mohiyuddin vom NERSC hat den Vorteil der
Automatisierung des Hardware-Software-Co-Design-Prozesses vermessen: Die Verbesserung der
Energieeffizienz gegenüber konventionellen Ansätzen liegt bei 30 bis 50 Prozent.
Die Roadmap für die Hardware-Prototypen bei Green Flash sieht bis Herbst einen Single-Prozessor
vor, 2010 soll ein Knoten des Systems mit 64 bis 128 Prozessoren fertig sein. Die größere
Herausforderung ist aber die Software. "Wir haben eine Lösung, wie wir diese Maschine für einen
ganz speziellen Code programmieren können", so Projektchef Shalf. "Aber wir haben die Frage nicht
geklärt, wie sich generell eine Maschine mit 20 Millionen Prozessoren programmieren lässt." Die
Antwort wäre der Durchbruch im HPC: "Es geht um die wichtigste Herausforderung für die
Computer-Science-Gemeinde für das nächste Jahrzehnt."
Rochus Rademacher/CZ
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