El Sequoia ocupa actualmente el segundo puesto de los superordenadores más potentes del mundo. Fuente: LLNL.
Puede que el Sequoia BlueGene/Q creado por IBM ya no sea el superordenador más potente del mundo, puesto que le arrebató hace unos meses Titan, fabricado por la empresa estadounidense Cray, pero su potencial sigue permaneciendo intacto.
Con sus 1.572.864 millones de núcleos de procesamiento y 1,6 petabytes de memoria, no es de extrañar que haya sido elegido por la Administración Nacional de Seguridad Nuclear (NNSA) de Estados Unidos para fines científicos y militares.
El equipo fue instalado recientemente en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL) fundado por la NNSA, cuyos investigadores trabajan estrechamente con el Centro para la Investigación de Turbulencias (CTR) de la Universidad de Stanford, ambos en California.
Esta simbiosis ha propiciado un nuevo récord en la ciencia computacional, al utilizar con éxito un superordenador para resolver un complejo problema de dinámica de fluidos, la predicción del ruido generado por el motor de un jet supersónico.
Según explica la universidad en un comunicado, la impresionante cantidad de núcleos del Sequoia ha permitido demostrar por primera vez que la simulación de dinámica de fluidos es posible.
El mérito se atribuye a Joseph Nichols, investigador asociado en el CTR, cuyo descubrimiento ha impulsado el estudio del ruido emitido por los aviones y, por ende, contribuirá a mejorar el diseño de los motores en busca de aparatos más silenciosos.
Con sus 1.572.864 millones de núcleos de procesamiento y 1,6 petabytes de memoria, no es de extrañar que haya sido elegido por la Administración Nacional de Seguridad Nuclear (NNSA) de Estados Unidos para fines científicos y militares.
El equipo fue instalado recientemente en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL) fundado por la NNSA, cuyos investigadores trabajan estrechamente con el Centro para la Investigación de Turbulencias (CTR) de la Universidad de Stanford, ambos en California.
Esta simbiosis ha propiciado un nuevo récord en la ciencia computacional, al utilizar con éxito un superordenador para resolver un complejo problema de dinámica de fluidos, la predicción del ruido generado por el motor de un jet supersónico.
Según explica la universidad en un comunicado, la impresionante cantidad de núcleos del Sequoia ha permitido demostrar por primera vez que la simulación de dinámica de fluidos es posible.
El mérito se atribuye a Joseph Nichols, investigador asociado en el CTR, cuyo descubrimiento ha impulsado el estudio del ruido emitido por los aviones y, por ende, contribuirá a mejorar el diseño de los motores en busca de aparatos más silenciosos.
Ruido, núcleos y retos
Los tubos de escape de alto rendimiento utilizados en el despegue y aterrizaje de las aeronaves se encuentran entre las fuentes artificiales de ruido más destacadas. Para los equipos de tierra, incluso para los que llevan la protección auditiva más avanzada del mercado, esto crea un ambiente acústicamente peligroso. Igualmente, el ruido supone una gran molestia para la población del entorno de los aeropuertos, que ve además como sus propiedades pierden valor.
Frente a esto los ingenieros están dispuestos a diseñar motores de aeronaves más silenciosos que sus predecesores. Una formula sería, por ejemplo, crear nuevas formas de boquilla para los escapes, lo que permitiría mitigar el ruido desde la misma fuente.
Las simulaciones predictivas con modelos informáticos avanzados pueden ayudar en tales diseños. Se trata de simulaciones complejas que permiten a los científicos observar y medir mejor los procesos que tienen lugar en el interior de los motores, algo que de otro modo sería inaccesible para un equipo experimental.
“Sólo recientemente, con la llegada de supercomputadoras masivas dotadas de cientos de miles de núcleos, los ingenieros han sido capaces de modelar motores de aviones, y el ruido que producen, con precisión y velocidad”, afirmó Parviz Moin, profesor en la Facultad de Ingeniería de Stanford y director del CTR.
Y es que las simulaciones de dinámica de fluidos ponen a prueba a un superordenador en todos los sentidos. Las ondas que se propagan a lo largo de la simulación requieren un equilibrio cuidadosamente orquestado entre el cálculo, la memoria y la comunicación. Equipos como Sequoia reparten los cálculos complejos en unidades más pequeñas para que puedan realizarse de forma simultánea. Así, mientras más núcleos, más rápidos y complejos pueden ser los cálculos.
Los tubos de escape de alto rendimiento utilizados en el despegue y aterrizaje de las aeronaves se encuentran entre las fuentes artificiales de ruido más destacadas. Para los equipos de tierra, incluso para los que llevan la protección auditiva más avanzada del mercado, esto crea un ambiente acústicamente peligroso. Igualmente, el ruido supone una gran molestia para la población del entorno de los aeropuertos, que ve además como sus propiedades pierden valor.
Frente a esto los ingenieros están dispuestos a diseñar motores de aeronaves más silenciosos que sus predecesores. Una formula sería, por ejemplo, crear nuevas formas de boquilla para los escapes, lo que permitiría mitigar el ruido desde la misma fuente.
Las simulaciones predictivas con modelos informáticos avanzados pueden ayudar en tales diseños. Se trata de simulaciones complejas que permiten a los científicos observar y medir mejor los procesos que tienen lugar en el interior de los motores, algo que de otro modo sería inaccesible para un equipo experimental.
“Sólo recientemente, con la llegada de supercomputadoras masivas dotadas de cientos de miles de núcleos, los ingenieros han sido capaces de modelar motores de aviones, y el ruido que producen, con precisión y velocidad”, afirmó Parviz Moin, profesor en la Facultad de Ingeniería de Stanford y director del CTR.
Y es que las simulaciones de dinámica de fluidos ponen a prueba a un superordenador en todos los sentidos. Las ondas que se propagan a lo largo de la simulación requieren un equilibrio cuidadosamente orquestado entre el cálculo, la memoria y la comunicación. Equipos como Sequoia reparten los cálculos complejos en unidades más pequeñas para que puedan realizarse de forma simultánea. Así, mientras más núcleos, más rápidos y complejos pueden ser los cálculos.
Imagen de la simulación del ruido de los aviones. El nuevo diseño de boquilla para el motor (en gris a la izquierda) mejorará la mezcla turbulenta para reducir el ruido. Las temperaturas del escape se muestran en color rojo/naranja, y en azul el campo de sonido. Fuente: CTR.
Todo queda en casa
Las simulaciones actuales suponen una vuelta a casa para Nichols. Su inspiración para adentrarse en el mundo de la supercomputación le llegó en el instituto, cuando asistió a un programa de verano en las instalaciones del LLNL patrocinado por el Departamento de Energía estadounidense. En aquella época trabajó en el Y-MP de Cray, uno de los superordenadores más rápidos de su tiempo. “Sequoia es aproximadamente 10 millones de veces más poderosa que aquella máquina”, admite el investigador.
Sin embargo, los lazos con Stanford son aún más profundos. El código informático utilizado en este estudio, bautizado como CharLES, fue desarrollado por el ex investigador asociado de la universidad, Frank Ham. Se trata de un sistema que utiliza mallas no estructuradas para simular el flujo turbulento en presencia de geometría complicada.
Durante las últimas semanas, los investigadores de CTR y LLNL han trabajado estrechamente para pulir los últimos detalles de este código. Tras realizar el primer "sistema de escala completo", para verificar si alcanzaban un rendimiento de ejecución estable, comprobaron con entusiasmo cómo se inicializaba la primera simulación de dinámica de fluidos, y cómo la ejecución continuaba hasta alcanzar el umbral del millón de núcleos, con lo que el tiempo de solución se redujo drásticamente.
“Estas ejecuciones del código representan el mayor aumento del orden de magnitud de la potencia de cálculo en comparación con las simulaciones más grandes realizadas en el CTR previamente”, asevera Nichols. “Las implicaciones para la ciencia predictiva son alucinantes”, continúa.
Además de las simulaciones de ruido de los aviones, los investigadores de Stanford utilizan también este código en el Programa de Alianza Académica de Ciencia Predictiva (PSAAP), patrocinado por el Departamento de Energía para investigar los sistemas de propulsión utilizados en vuelos hipersónicos y para simular el flujo turbulento sobre el ala de un avión.
Las simulaciones actuales suponen una vuelta a casa para Nichols. Su inspiración para adentrarse en el mundo de la supercomputación le llegó en el instituto, cuando asistió a un programa de verano en las instalaciones del LLNL patrocinado por el Departamento de Energía estadounidense. En aquella época trabajó en el Y-MP de Cray, uno de los superordenadores más rápidos de su tiempo. “Sequoia es aproximadamente 10 millones de veces más poderosa que aquella máquina”, admite el investigador.
Sin embargo, los lazos con Stanford son aún más profundos. El código informático utilizado en este estudio, bautizado como CharLES, fue desarrollado por el ex investigador asociado de la universidad, Frank Ham. Se trata de un sistema que utiliza mallas no estructuradas para simular el flujo turbulento en presencia de geometría complicada.
Durante las últimas semanas, los investigadores de CTR y LLNL han trabajado estrechamente para pulir los últimos detalles de este código. Tras realizar el primer "sistema de escala completo", para verificar si alcanzaban un rendimiento de ejecución estable, comprobaron con entusiasmo cómo se inicializaba la primera simulación de dinámica de fluidos, y cómo la ejecución continuaba hasta alcanzar el umbral del millón de núcleos, con lo que el tiempo de solución se redujo drásticamente.
“Estas ejecuciones del código representan el mayor aumento del orden de magnitud de la potencia de cálculo en comparación con las simulaciones más grandes realizadas en el CTR previamente”, asevera Nichols. “Las implicaciones para la ciencia predictiva son alucinantes”, continúa.
Además de las simulaciones de ruido de los aviones, los investigadores de Stanford utilizan también este código en el Programa de Alianza Académica de Ciencia Predictiva (PSAAP), patrocinado por el Departamento de Energía para investigar los sistemas de propulsión utilizados en vuelos hipersónicos y para simular el flujo turbulento sobre el ala de un avión.