SC22超算大会-为什么这6个项目入围了2022高性能计算 “戈登贝尔” 奖?

发布时间:

2022-10-14 00:00

戈登贝尔奖(Gordon Bell Prize)是全球公认的高性能计算(HPC)应用领域的成就奖。每年,美国计算机协会(Association for Computing Machinery,ACM)首先评选出6个入围项目(Finalist),这些入围项目代表了HPC领域杰出的研究成果。然后,在当年11月举行的SC超算大会期间,所有入围项目经过现场答辩决出获奖者。

SC22大会在8月中旬公布了戈登贝尔奖的6个入围项目,其中包括来自中国科学技术大学及其合作团队采用我国神威海洋之光(OceanLight)超算系统所取得的一项研究成果。

 

在今年入围的6个项目中,除了中国团队使用的海洋之光是E级超级计算机以外,还有2个项目使用了美国橡树岭国家实验室(Oak Ridge National Lab , ORNL) 今年早些时候发布的E级超算系统Frontier。其余的几个项目则使用了TOP500超算排行榜上过去排名首位的两套系统,即日本的富岳(Fugaku)系统和ORNL的Summit系统。此外,美国国家能源研究科学计算中心(National Energy Research Scientific Computing Center,NERSC)的Perlmutter系统,和阿卜杜拉国王科技大学(King Abdullah University of Science and Technology,KAUST)的Shaheen-2系统也被采用。这些入围的项目涉及多个研究领域,包括量子力学模拟,生物医学文献分析,等离子体仿真,地质统计学,地震模拟以及蛋白质搜索。下面让我们简单了解一下这6个项目的重大影响和意义,为什么它们能够入围呢?

 

#1 采用神威超算海洋之光模拟数百万原子

由中国科技大学,北京大学,青岛海洋科学与技术试点国家实验室等单位组成的中国团队率先实现了具有平面波精度的大规模复杂金属异质结构, 包含250万个原子(1720万个电子),的电子结构计算,使用了神威海洋之光超算系统3,590万个核。该团队所用的优化技术使计算峰值性能达到了64 PFLOPS (相当于理论峰值的5%),这对于稀疏矩阵直接求解法来说是从未有过的结果。该研究成果为量子力学模拟至介观尺度铺平了道路,可用于设计下一代能源材料和电子器件。

 

#2 Frontier支持生物医学知识图谱分析

这是在Frontier超算系统上运行的头一个项目,专注于大规模挖掘生物医学研究文献。团队成员包括来自AMD, 佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology), ORNL和加州大学旧金山分校 (University of California, San Francisco)的研究人员。

 

 

随着生物医学数据的不断增加,从大规模异构的数据库中提取有效信息是一项重要挑战。以合理的时间在任意的生物医学概念和丰富的生物医学文献数据库(如PubMed)之间建立配对路径的能力很有可能变革生物医学研究的方式。据研究团队介绍,此项目是头一个E级图AI的演示,其运行速度超过了1 exaflops。这样的计算速度将转变当前检索复杂异构的生物医学知识图谱(如SPOKE)的方式。具体来说,这将支持一类新的算法在具有从未有过的规模和复杂性的图谱中的实施,从而极大地提高生物医学研究查询的质量,并且减少病情诊断和治疗的时间。

 

#3 TOP10中的4台超算支持等离子体仿真

这个项目的团队成员来自Arm, Atos, 法国原子能委员会-巴黎萨克雷大学(CEA-Université Paris-Saclay, 法国国立高等先进技术学院(ENSTA Paris, 法国国家大型计算中心(GENCI, 美国劳伦斯伯克利国家实验室(Lawrence Berkeley National Lab)和日本理化学研究所(RIKEN)。在研究中,他们使用了 TOP500 榜单中4台排在前10名的超算系统,即Frontier (ORNL), Fugaku (RIKEN), Summit Perlmutter (NERSC)。据伯克利实验室的研究人员介绍,该研究使用了 Frontier 8,192 个节点, Fugaku 93,000 个节点,以及 Summit 4,096 个节点。

等离子体加速器技术有可能提供比现有粒子加速器更加紧凑小型的粒子加速器,这将为科学、产业、安全和健康领域的新型应用打开大门。这个项目利用全球特别强大的4台超级计算机进行仿真,帮助去除了小型激光电子加速器的一个重大限制,而小型激光电子加速器是下一代高能物理实验和超高剂量率(FLASH)放射治疗特别有希望的候选方案。

 

#4 超算促进地质统计学进展

这个项目的研究团队来自KAUST, ORNL和田纳西大学(University of Tennessee),SC22大会的主旨演讲人,田纳西大学的Jack Dongarra教授,也是研究团队的一员。该团队利用Shaheen-2 Fugaku两台超级计算机重塑了极端规模环境应用中的地质统计建模和预测。

 

 

在研究探索阶段,程序在KAUSTShaheen-2超级计算机上运行,但这台计算机只有6,192个节点。为了进一步扩展,他们申请使用了Fugaku系统。Fugaku158,976个节点,每个节点有48核。Fugaku的节点数是Shaheen-225倍;核数是Shaheen-21.5倍。但是,Fugaku的每个节点仅配备了32GB的内存,是Shaheen-2节点内存(128GB/节点)的四分之一,Fugaku的每核内存仅是Shaheen-2每核内存的六分之一。为了适应新的体系结构,KAUST的研究人员进行了算法和软件改写。根据研究团队介绍,他们的项目入围让统计学的同行都特别兴奋,因为这是戈登贝尔奖设立35年来,头一次对空间统计计算进展的认可。

 

#5 采用Fugaku超级计算机模拟地震

这是Fugaku系统在本次入围项目中的第3次出现,用于极端规模的地震模拟与不确定性量化(Uncertainty Quantification),促进了我们对地震现象以及有相似动力学的领域的科学理解。

研究团队来自Fujitsu,日本海洋地球科学和技术机构(Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology),RIKEN和东京大学(University of Tokyo)。研究人员相信他们的研究成果显示了能力计算(capability computing)能够对从未有过的不确定性量化做出贡献,也有望对其他同样要求不确定性量化的领域产生涟漪效应。

 

#6 利用Summit超级计算机搜索蛋白质

来自印第安纳大学(Indiana University),基础生物医学研究所(Institute for Fundamental Biomedical Research),美国能源部联合基因组研究所(DOE Joint Genome Institute),劳伦斯伯克利国家实验室,Microsoft, NERSC和加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)的研究人员组成的团队利用Summit超级计算机仅用几个小时就完成了针对数亿个蛋白质的相似性计算。

多对多的序列搜索是生物序列分析的基础,被广泛用于药物发现,医疗,生物能源和环境研究。研究人员表示,他们的工作可能是头一个入围戈登贝尔奖的生物序列分析问题,这多少有点让人惊讶,因为数据和计算密集的本质让序列分析是一个理想的超级计算应用。在这个项目中,研究人员新颖地应用稀疏矩阵来缩小搜索空间并避免序列比对数量加倍增加。稀疏矩阵计算很难有效地映射到现代超级计算机的硬件上,尤其是配备了GPU的超级计算机(如本次研究中用的Summit系统)。在大型蛋白质数据集中发现相似序列时,该团队使用的方法将周转时间从数天减少到几分钟,而且允许在不同的参数设置下进行数据集探索性分析。

今年的 SC22 超算大会将于20221113-18日在美国达拉斯(Dallas)市举行,届时入围项目的代表将分别介绍他们的研究并回答问题。在你心目中,哪一个项目特别出色呢?让我们共同期待大奖得主的诞生。

 

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