超級計算的應(yīng)用挑戰(zhàn)

基礎(chǔ)設(shè)施教授論壇2020.12.30應(yīng)用的性能擴展問題并發(fā)運行的性能穩(wěn)定性問題3pwwwhpcgnchmarkorg(訪存密集型計算)phorg(通信密集型計算)gprojectlinpack(計算密集型計算)4日本日本ABCI32.58391,680加速器異構(gòu)19.880.50910636*計算機的算力計算機的算力(PFLOPS)集1,592234,760/58/6t/7/8..wwwtoporghttps//*部分系統(tǒng)結(jié)果**Tianhe2結(jié)果56?HPCG最高性能近5?HPCG最高性能近5年有所提升，但增?GRAPH500BFS最高性能過去5年基本TOP計思想?2011/06–2019/06?軟件創(chuàng)新的價值數(shù)據(jù)統(tǒng)計截止2019年底148.6PFlops1.1PFlops稀稀疏應(yīng)用(訪存密集型應(yīng)用和通信密集型應(yīng)用)計算峰值甚至難于與算力提升同步提升7bbbbx0x1x2x3x4x5x6x7 efghij b與超算硬件設(shè)計不匹配導(dǎo)致計算低效需要大量算法創(chuàng)新來彌補應(yīng)用與硬件架構(gòu)的鴻溝8結(jié)構(gòu)網(wǎng)格偏微分方程顯式計算結(jié)構(gòu)網(wǎng)格偏微分方程隱式求解大規(guī)模圖數(shù)據(jù)處理ACMGordonBellPrize2017ACMGordonBellPrize2016ACMGordonBellPrizeFinalist20189，靜動態(tài)KeKe,etal,PPoPP19-算法可組合識別-數(shù)值精度與收斂影響-跨平臺2.多應(yīng)用并發(fā)運行的性能穩(wěn)定性問題?OS振動、部件降級、資源競爭等大規(guī)模系統(tǒng)中常見影響明顯放大，IO利用率明顯降低nNSDI?缺少量度性能不確定性的性能分析方法配?硬件系統(tǒng)更好的Qos支持探索“大計算”與“大數(shù)據(jù)”極端天氣的有效識別和預(yù)測對防災(zāi)減災(zāi)有著至關(guān)重要的價值極端天氣的有效識別和預(yù)測對防災(zāi)減災(zāi)有著至關(guān)重要的價值氣旋相關(guān)的災(zāi)害損失高達(dá)兩重的國家之一，單次“E級”深度學(xué)習(xí)識別極端天氣(2018年ACMGordonBellPrize)利用高分辨率大氣模式輸出結(jié)果(數(shù)十TB)實現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高效訓(xùn)練圖像分割準(zhǔn)確率達(dá)到73%在TOP1超算Summit上，充分利用半精度計算Google深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)M超過1.1Eflops的最高應(yīng)用性能在E級機出現(xiàn)之前的E級應(yīng)用性能AI輔助的高效城市震害模擬AI輔助的高效城市震害模擬onBellFinalist城市震害模擬對于大型智慧城市的可用性與城市震害模擬對于大型智慧城市的可用性與地下-地面-城市地震波響應(yīng)分析計算時步限元計算方法，典型FPFPFPFP充分發(fā)GPU算資源效能和降低通信開銷Summit性能；較SC14戈比取得3.99倍加速防災(zāi)減災(zāi)(年GDP損失0.6%)重要分析工具存在多樣性需求ricalweather萬步)；氣候預(yù)測甚至跨年報-高時空分辨率來解析多尺度過程(x1000)-集合分析不確定性和提升同化質(zhì)量(x50)-多源觀測數(shù)據(jù)引入(EnKF單同化循環(huán)：模式和同化交換130TB數(shù)據(jù))目前AI技術(shù)應(yīng)用局限：-后校正可能亡羊補牢-純觀測預(yù)測可能鞭長莫及從模式構(gòu)建、資料同化、應(yīng)用調(diào)優(yōu)的全流程構(gòu)建統(tǒng)一的計算與AI深度融合預(yù)測系統(tǒng)原型，支持公里級分辨率的調(diào)優(yōu)落地降至月尺度，提升state-of-the-art預(yù)測能力大氣次網(wǎng)格參數(shù)化方案的深度模型??構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)抓住云解析模式主參數(shù)化方案使其本?物理參數(shù)化方案是數(shù)值模式中最難優(yōu)?當(dāng)前挑戰(zhàn)：長期積分的守恒性?需開展物理一致的機器學(xué)習(xí)探索ang小結(jié)?稀疏計算問題的非規(guī)則特征導(dǎo)致超級計算機上的運行低效問題?針對靜態(tài)計算過程、確定平臺的海量并行算法設(shè)計與實現(xiàn)已有研究基礎(chǔ)，為相關(guān)應(yīng)用重構(gòu)提供了范例?未來挑戰(zhàn)：應(yīng)對動態(tài)計算過程的稀疏問題求解；實現(xiàn)跨平臺的應(yīng)?性能穩(wěn)定性問題得到