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Investigadores de mecánica de fluidos superan la barrera del millón de núcleos de un superordenador


 Física / Astronomía  Tecnología
Alejandro Serrano   28/01/2013
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Estas ejecuciones de código representan un aumento del orden de magnitud en potencia computacional. Las implicaciones para la ciencia predictiva son alucinantes.
El Centro de Ingeniería de Stanford para la Investigación de Turbulencias (CTR) ha establecido un nuevo récord en ciencia computacional utilizar un superordenador de más de un millón de núcleos para resolver un complejo problema de dinámica de fluidos, la predición del ruido generado por el motor de un jet supersónico.

Joseph Nichols, investigador asociado del centro, trabajó con el nuevo sistema Sequoia IBM Bluegene/Q en los Laboratorios Nacionales Lawrence Livermore (LLNL) fundados por el programa de Simulación Avanzada y Computación (ASC) de la Administración Nacional de Seguridad Nuclear (NNSA). El Sequoia llegó a estar en lo más alto de la lista de los superordenadores más poderosos del mundo, con 1.572.864 núcleos (procesadores) y 1,6 petabytes de memoria conectados una interconexión de alta velocidad y de cinco dimensiones con forma de toroide.

Precisamente gracias al impresionante número de núcleos del Sequoia, Nichols fue capaz de mostrar por primera vez que las simulaciones de fluidos con un millón de núcleos eran posible, y también contribuyó, por supuesto, a la investigación que tiene como objeto diseñar motores más silenciosos para aviones.

Los tubos de escape de alto rendimiento de los aviones en el despegue y el aterrizaje están entre las más fuertes fuentes de ruido provocado por el ser humano. Esto crea un ambiente muy peligroso, acústicamente hablando, para las tripulaciones terrestres, aún cuando lleven protectores avanzados. También los vecinos que viven en el entorno de los aeropuertos conocen bien este problema.

Por tanto, a los ingenieros les interesa diseñar cada vez mejores motores para avión, que sean más silenciosos. Las nuevas formas de boquilla, por ejemplo, pueden reducir el ruido en su misma fuente.

Las simulaciones predictivas con modelos computacionales avanzados, ayudan en estos diseños. Estas simulaciones complejas permiten a los científicos observar y medir mejor los procesos que ocurren durante el funcionamiento de los motores, que son inaccesibles a equipos experimentales. Los datos conseguidos en esas simulaciones impulsan la investigación sobre la física del ruido.

"Las simulaciones computacionales de dinámica de fluidos (CFD, en inglés), como la resuelta por Nichols, son increíblemente complejas. Sólo recientemente, con la llegada de los supercomputadores, con cientos de miles de núcleos, los ingenieros han sido capaces de modelar motores de aviones, y el ruido que producen con precisión y velocidad", asegura Parviz Moin, profesor en la Escuela de Ingeniería y director del CTR.

Estas simulaciones ponen a prueba todos los aspectos de un superordenador. Las ondas que se propagan a través de la simulación requieren un balance cuidadosamente orquestado entre computación, memoria y comunicación. Los superordenadores como el Sequoia reparten los cálculos en unidades más pequeñas, que pueden ser procesadas de forma simultánea. Cuantos más núcleos tengas, más complejos y rápidos serán los cálculos.

Y también, a pesar de la potencia computacional, la dificultad de los cálculos también se incrementa cuantos más núcleos tenga el superordenador. Al nivel del millón de núcleos, partes antes inocuas del código pueden transformarse en peligrosos cuellos de botella.

Durante las pasadas semanas, los investigadores estuvieron trabajando intensamente para limar el código. Esta semana, se pegaron a sus terminales para el primer "escalado completo del sistema", para ver si las operativas iniciales se ejecutarían de forma estable. Vieron con entusiasmo cómo se inicializaba la primera simulación CFD, y la ejecución del código continuaba de forma escalonada, hasta alcanzar la cota del millón de núcleos, con lo que el tiempo de ejecución se redujo considerablemente.

"Estas ejecuciones de código representan un aumento del orden de magnitud en potencia computacional, más allá de las mayores llevadas a cabo en el centro antes", asegura Nichols. "Las implicaciones para la ciencia predictiva son alucinantes".

El código utilizado en este estudio se llama CharLES y fue desarrollado por exinvestigador asociado senior de Stanford Frank Ham. Este código utiliza mallas no estructuradas para simular unf lujo turbulento en presencia de geometría complicada.

En la fotografía que podéis ver bajo estas líneas, puede apreciarse una imagen de la simulación. A la izquierda, de color gris, puede verse un nuevo diseño de boquilla de motor. Las temperaturas del escape son de color rojo y naranja, mientras que el campo de sonido es azul y cian.




 

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