Gana el equipo ORNL Premio después de alcanzar el rendimiento más rápido jamás obtenidos en la aplicación de Supercomputación Científica

Published on November 20, 2008 at 6:51 PM

Un equipo dirigido por Thomas Schulthess del Departamento de EE.UU. de Energía de Oak Ridge National Laboratory ha recibido el prestigioso 2008 Association for Computing Machinery (ACM) Premio Gordon Bell jueves, después de alcanzar el rendimiento más rápido cada vez en una aplicación de supercomputación científica.

El Cray XT5 Jaguar ha alcanzado el rendimiento más rápido cada vez en una aplicación de supercomputación científica.

Schulthess es el líder del grupo de cómputo de ORNL Grupo de Ciencia de los Materiales y recientemente aceptó un puesto como director del Centro de Supercomputación Nacional de Suiza en Manno, una institución de la ETH Zurich. Él y sus colegas Thomas Maier, Summers y Michael Alvarez Gonzalo, todos de ORNL, alcanzó 1,352 billones de cálculos por segundo - o 1,352 petaflops - el superordenador Cray XT Jaguar de ORNL con una simulación de los superconductores o materiales que conducen la electricidad sin resistencia. Mediante la modificación de los algoritmos y software de diseño de su DCA + + para maximizar la velocidad sin sacrificar la precisión, el equipo fue capaz de aumentar el rendimiento diez veces con la ayuda de John y Jeff Levesque Larkin de Cray Inc.

Jaguar se ha actualizado recientemente a un pico de rendimiento de 1,64 petaflops, lo que es el primer sistema petaflop dedicado a abrir la investigación. Simulación del equipo hizo un uso eficiente de 150.000 de los 180.000 de más de Jaguar núcleos de procesamiento para explorar la conductancia eléctrica.

Para poner el logro en perspectiva, que llevaría a cada hombre, mujer y niño en el mundo más de 500 años para trabajar a través de muchos cálculos, como DCA + + consigue a través de en un solo día - y esto es suponiendo que cada uno de nosotros trabajó día y noche la resolución de un cálculo de un segundo.

Los investigadores han sabido sobre los superconductores de casi un siglo y han apreciado estos materiales, tanto por su capacidad de conducir electricidad sin resistencia, o la pérdida de energía, y por su campo magnético especialmente fuerte. Los materiales superconductores tienen una aplicación obvia potencial en la transmisión de energía, y los imanes superconductores han encontrado un lugar en el hospital magnético máquinas de resonancia, aceleradores de partículas como el Gran Colisionador de Hadrones de Europa, y los sistemas de transporte de levitación magnética.

El desafío es que los materiales superconductores tiene que ser muy, muy frío. Ni siquiera los llamados superconductores de alta temperatura - descubrió a mediados de la década de 1980 - deben ser refrigerados a una "temperatura de transición" de alrededor de ° F antes de exhibir su asombroso comportamiento?. Además, una explicación científica absoluta falta de forma en superconductores de alta temperatura de trabajo.

El equipo utilizó el DCA + + aplicación dentro de un marco prometedor matemático conocido como el modelo de dos dimensiones Hubbard. Estas simulaciones fueron los primeros en los que tenía suficiente poder de cómputo para ir más allá de los materiales ideales, perfectamente ordenado. Al mirar a los materiales con trastorno - o impurezas - el equipo se está moviendo hacia los materiales necesariamente imperfecta en el mundo real.

"Los materiales reales son muy homogénea", señaló el miembro del equipo de Thomas Maier, de ORNL.

En concreto, el equipo se centró en desorden químico en superconductores de alta temperatura conocida como cupratos - capas de óxido de cobre separadas por capas de un material aislante. Al avanzar en nuestra comprensión de la interacción entre estas imperfecciones y la superconductividad, la obra se compromete a ayudar a los investigadores empujar temperaturas de transición cada vez más altos, posiblemente acercándose al noble objetivo de "superconductores a temperatura ambiente", o materiales que presentan este comportamiento sin refrigeración artificial.

El equipo estudió la repulsión entre los electrones locales en el mismo átomo. Debido a que los electrones tienen una carga eléctrica negativa, empujan unos a otros de distancia, en lo que se conoce como una repulsión de Coulomb. Para el material que se convierten en superconductores, sin embargo, los electrones deben superar esta repulsión y unirse en unidades llamadas pares de Cooper. El equipo está tratando de tomar ventaja de un descubrimiento anterior indica que el material aislante promueve este proceso mediante la elaboración electrones de la capa de óxido de cobre.

"Si usted dibuja electrones de las capas de óxido de cobre, que se convierten en superconductores", dijo Maier. "Entonces la pregunta es, ¿qué pasa si se reemplaza el lantano con el estroncio, por ejemplo. Usted tiene diferentes potenciales, pero también debe tener repulsión de Coulomb diferentes en cada sitio."

Para alcanzar la velocidad sostenida demostrado en la simulación, el equipo hizo dos cambios fundamentales en el DCA + + aplicación, lo que le permite retrasar las operaciones intensivas de memoria y el uso de un formulario de datos menos intensivo de la memoria. Ambas técnicas se valen del hecho de que el DCA + + utiliza el método de Monte Carlo, que se basa en un muestreo aleatorio de una variable para explorar los sistemas tales como el modelo de dos dimensiones que Hubbard no se prestan a una solución exacta.

Entre los dos enfoques, el equipo fue capaz de aumentar la velocidad de la aplicación de un factor de alrededor de 10, de acuerdo con el miembro del equipo Marcus Eisenbach del Centro Nacional de ORNL de Ciencias de la Computación. Este aumento de la velocidad permite que el equipo para ver una mayor variedad de materiales en mayor detalle.

Last Update: 4. October 2011 08:40

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