Het Oak Ridge National Laboratory van het Amerikaanse ministerie van Energie heeft vandaag de Summit onthuld als 's werelds krachtigste en slimste wetenschappelijke supercomputer.

Met een topprestatie van 200, 000 biljoen berekeningen per seconde - of 200 petaflops, Summit zal acht keer krachtiger zijn dan het vorige topsysteem van ORNL, Titan. Voor bepaalde wetenschappelijke toepassingen Summit zal ook in staat zijn tot meer dan drie miljard miljard gemengde precisieberekeningen per seconde, of 3.3 exaops. Summit levert ongekende rekenkracht voor onderzoek op het gebied van energie, geavanceerde materialen en kunstmatige intelligentie (AI), onder andere domeinen, wetenschappelijke ontdekkingen mogelijk maken die voorheen onpraktisch of onmogelijk waren.

"De lancering van de Summit-supercomputer vandaag toont de kracht van Amerikaans leiderschap op het gebied van wetenschappelijke innovatie en technologische ontwikkeling. Het zal een diepgaande impact hebben op energieonderzoek, wetenschappelijke ontdekking, economisch concurrentievermogen en nationale veiligheid, " zei minister van Energie Rick Perry. "Ik ben echt enthousiast over het potentieel van Summit, omdat het de natie een stap dichter bij het doel brengt om tegen 2021 een supercomputersysteem op exaschaal te leveren. Summit zal wetenschappers in staat stellen een breed scala aan nieuwe uitdagingen aan te gaan, ontdekking versnellen, innovatie stimuleren en vooral ten goede komen aan het Amerikaanse volk."

Het IBM AC922-systeem bestaat uit 4, 608 computerservers, elk met twee 22-core IBM Power9-processors en zes NVIDIA Tesla V100 grafische processorversnellers, onderling verbonden met dual-rail Mellanox EDR 100Gb/s InfiniBand. Summit beschikt ook over meer dan 10 petabyte geheugen gecombineerd met snelle, paden met hoge bandbreedte voor efficiënte gegevensverplaatsing. De combinatie van geavanceerde hardware en robuuste datasubsystemen markeert een evolutie van de hybride CPU-GPU-architectuur die in 2012 met succes werd ontwikkeld door de 27-petaflops Titan.

ORNL-onderzoekers hebben ontdekt hoe ze de kracht en intelligentie van de geavanceerde architectuur van Summit kunnen benutten om met succes 's werelds eerste exascale wetenschappelijke berekening uit te voeren. Een team van wetenschappers onder leiding van ORNL's Dan Jacobson en Wayne Joubert heeft de intelligentie van de machine gebruikt om een ​​1.88 exaops vergelijkende genomics-berekening uit te voeren die relevant is voor onderzoek in bio-energie en de menselijke gezondheid. De exaops-berekening met gemengde precisie leverde identieke resultaten op als meer tijdrovende 64-bits berekeningen die eerder op Titan werden uitgevoerd.

"Vanaf zijn ontstaan ​​75 jaar geleden, ORNL heeft een geschiedenis en cultuur van het oplossen van grote en moeilijke problemen met nationale reikwijdte en impact, ORNL-directeur Thomas Zacharia zei. "ORNL-wetenschappers behoorden tot de wetenschappelijke teams die in 1988 de eerste gigaflops-berekeningen realiseerden. de eerste teraflops-berekeningen in 1998, de eerste petaflops-berekeningen in 2008 en nu de eerste exaops-berekeningen in 2018. Het baanbrekende onderzoek van ORNL-wetenschappers en ingenieurs heeft een cruciale rol gespeeld in de geschiedenis van ons land en blijft onze toekomst vormgeven. We kijken ernaar uit om de wetenschappelijke gebruikersgemeenschap te verwelkomen op Summit terwijl we nog eens 75 jaar leiderschap in de wetenschap nastreven."

Naast wetenschappelijke modellering en simulatie, Summit biedt ongeëvenaarde mogelijkheden voor de integratie van AI en wetenschappelijke ontdekkingen, onderzoekers in staat stellen technieken zoals machine learning en deep learning toe te passen op problemen in de menselijke gezondheid, hoge-energiefysica, materialen ontdekking en andere gebieden. Summit stelt DOE en ORNL in staat te reageren op het White House Artificial Intelligence for America-initiatief.

"Summit tilt versneld computergebruik naar een hoger niveau, met meer rekenkracht, meer geheugen, een enorm krachtig bestandssysteem en snelle gegevenspaden om alles samen te binden. Dat betekent dat onderzoekers sneller nauwkeurigere resultaten kunnen krijgen, " zei Jeff Nichols, ORNL associate laboratoriumdirecteur voor informatica en computationele wetenschappen. "Summit's AI-geoptimaliseerde hardware geeft onderzoekers ook een ongelooflijk platform voor het analyseren van enorme datasets en het creëren van intelligente software om het tempo van ontdekkingen te versnellen."

Summit brengt de natie een stap dichter bij het doel om tegen 2021 een volledig capabel exascale computing-ecosysteem te ontwikkelen en te leveren voor breed wetenschappelijk gebruik.

Summit staat dit jaar open voor geselecteerde projecten, terwijl ORNL en IBM het acceptatieproces voor de machine doorlopen. in 2019, het grootste deel van de toegang tot het IBM-systeem gaat naar onderzoeksteams die zijn geselecteerd via DOE's Innovative and Novel Computational Impact on Theory and Experiment, of INCITE, programma.

In afwachting van de lancering van Summit, onderzoekers hebben toepassingen voorbereid voor de architectuur van de volgende generatie, met velen klaar om op de eerste dag effectief gebruik te maken van het systeem. Onder de vroege wetenschappelijke projecten die gepland staan ​​om op Summit te draaien:

Astrofysica

Exploderende sterren, bekend als supernova's, onderzoekers voorzien van aanwijzingen over hoe zware elementen - waaronder het goud in sieraden en ijzer in bloed - het universum hebben gezaaid.

De zeer schaalbare FLASH-code modelleert dit proces op meerdere schalen - van het nucleaire niveau tot de grootschalige hydrodynamica van de laatste momenten van een ster. Op de top, FLASH gaat veel verder dan voorheen mogelijk was, supernovascenario's simuleren die duizenden keren langer duren en ongeveer 12 keer meer elementen volgen dan eerdere projecten.

"Het is minstens honderd keer meer berekeningen dan we op eerdere machines hebben kunnen doen, "Zei ORNL computationeel astrofysicus Bronson Messer. "De enorme omvang van Summit stelt ons in staat om modellen met een zeer hoge resolutie te maken."

Materialen

De volgende generatie materialen ontwikkelen, waaronder verbindingen voor energieopslag, conversie en productie, hangt af van subatomair begrip van materiaalgedrag. QMCPACK, een quantum Monte Carlo-toepassing, simuleert deze interacties met behulp van first-principles-berekeningen.

Tot nu toe, onderzoekers hebben slechts tientallen atomen kunnen simuleren vanwege de hoge rekenkosten van QMCPACK. Bijeenkomst, echter, kan materialen ondersteunen die zijn samengesteld uit honderden atomen, een sprong die helpt bij het zoeken naar een meer praktische supergeleider - een materiaal dat elektriciteit kan overbrengen zonder energieverlies.

"Top is groot, on-node geheugen is erg belangrijk voor het vergroten van het bereik van complexiteit in materialen en fysieke verschijnselen, " zei ORNL-stafwetenschapper Paul Kent. "Bovendien, de veel krachtigere knooppunten gaan ons echt helpen het bereik van onze simulaties uit te breiden."

Kankerbewaking

Een van de sleutels tot de bestrijding van kanker is het ontwikkelen van hulpmiddelen die automatisch kunnen extraheren, analyseer en sorteer bestaande gezondheidsgegevens om eerder verborgen relaties tussen ziektefactoren zoals genen, biologische markers en omgeving. In combinatie met ongestructureerde gegevens zoals op tekst gebaseerde rapporten en medische beelden, Machine learning-algoritmen die op Summit zijn geschaald, zullen medische onderzoekers helpen een uitgebreid beeld te krijgen van de Amerikaanse kankerpopulatie op een detailniveau dat doorgaans alleen wordt verkregen voor patiënten met klinische proeven.

Dit kankersurveillanceproject maakt deel uit van de CANcer Distributed Learning Environment, of KAARS, een gezamenlijk initiatief van DOE en het National Cancer Institute.

"Eigenlijk, we trainen computers om documenten en abstracte informatie te lezen met behulp van grote hoeveelheden gegevens, ORNL-onderzoeker Gina Tourassi zei. "Summit stelt ons in staat om veel complexere modellen op een tijdbesparende manier te onderzoeken, zodat we de meest effectieve modellen kunnen identificeren."

Systeembiologie

Het toepassen van machine learning en AI op genetische en biomedische datasets biedt het potentieel om het begrip van de menselijke gezondheid en ziekteresultaten te versnellen.

Met behulp van een mix van AI-technieken op Summit, onderzoekers zullen patronen in de functie kunnen identificeren, samenwerking en evolutie van menselijke eiwitten en cellulaire systemen. Deze patronen kunnen gezamenlijk aanleiding geven tot klinische fenotypes, waarneembare kenmerken van ziekten zoals de ziekte van Alzheimer, hartziekte of verslaving, en informeer het proces van medicijnontdekking.

Door een strategisch partnerschapsproject tussen ORNL en het Amerikaanse Department of Veterans Affairs, onderzoekers combineren klinische en genomische gegevens met machine learning en de geavanceerde architectuur van Summit om de genetische factoren te begrijpen die bijdragen aan aandoeningen zoals opioïdenverslaving.

"De complexiteit van de mens als biologisch systeem is ongelooflijk, "Zei ORNL computationeel bioloog Dan Jacobson. "Summit maakt een hele nieuwe reeks van wetenschap mogelijk die gewoon niet mogelijk was voordat het arriveerde."