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ORNL 팀은 과학적인 Supercomputing 응용에서 가장 단단 성과 이제까지 달성 후에 상품을 이깁니다

Published on November 20, 2008 at 6:51 PM

오크리지 국립 연구소 미국 에너지성의 토마스 Schulthess에 의해 지도된 팀은 과학적인 supercomputing 응용에서 가장 단단 성과 이제까지 달성 후에 (ACM) 계산기 학회 고급 2008년 Gordon 벨 현상 목요일 수신했습니다.

Cray XT5 재규어는 과학적인 supercomputing 응용에서 가장 단단 성과를 이제까지 달성하습니다 것이.

Schulthess는 ORNL의 컴퓨터 재료 과학 단의 단 지도자이고기 최근에 Manno에 직책을 때문에 스위스 국제적인 Supercomputing 센터의 디렉터, ETH 쮜리히의 기관 맡았습니다. 그 및 동료 토마스 Maier, 마이클 여름 및 Gonzalo는 Alvarez, ORNL 전부, 초 1.352 천조 계산을 달성했습니다--또는 1.352 petaflops--superconductors, 또는 저항 없이 전기를 수행하는 물자의 시뮬레이션을 가진 ORNL의 Cray XT 재규어 슈퍼컴퓨터에서. 그것의 DCA++ 부호의 산법 그리고 정확도 희생 없이 속도를 확대하기 위하여 소프트웨어 디자인을 변경해서, 팀은 죤 Levesque와 Cray Inc.의 Jeff Larkin 덕분에 성과를 10 배로 밀어줄 수 있었습니다.

그것에게 열리는 연구에 전념한 세계의 첫번째 petaflop 시스템을 만드는 1.64 petaflops의 피크 성과에 재규어가 최근에 격상되었습니다. 팀의 시뮬레이션은 전기 전도력을 탐구하기 위하여 코어 가공 180,000 플러스 재규어의 150,000의 능률적인 사용을 만들었습니다.

관점으로 공적을 끼워넣기 위하여는, 그것은 DCA++가 단 하나 일에서 통과하는 때 만큼 계산을 통해 작동하도록 지구에 각 남자, 여자 및 아이를 500 년 이상 취할 것입니다--그리고 그것은 가정해 저희의 각각이 일했다는 것을 밤낮으로 1개의 계산을 해결하 초.

연구원은 거의 세기 동안 superconductors에 관하여 알고 있 입상 저항 없이 전기를, 또는 에너지 손실이 수행하는 그들의 기능 그리고 그들의 특히 강자기장을 위한 모두 이 물자 있습니다. Superconducting 물자에는 송전에 있는 명백한 잠재적인 응용이 있고, superconducting 자석은 병원 유럽의 큰 Hadron Collider와 같은 자기 공명 화상 진찰 기계, 입자 가속 장치 및 자석 공중 부양 수송 체계에 있는 장소를 찾아냈습니다.

도전은, 아주 찬 superconducting 물자가 아주 이어야 하다 입니다. 소위 고열 superconductors 조차--1980 년대 중반에서 발견하는--주변에의 "전환 온도에" 식혀야 합니까? 그(것)들이 그들의 굉장한 행동을 과시하기 전에 °F. 추가적으로, 가득 차있는 과학적인 설명은 고열 superconductors가 어떻게의 작동되는지 없습니다.

팀은 2차원 허바드 모형으로 알려져 있는 유망한 수학 기구 내의 DCA++ 응용을 사용했습니다. 이 시뮬레이션은 그것이 이상 적이고 가지고 있던지 어느 것이라고에서 첫번째, 완벽하게 명령한 물자 저쪽에 움직이는 충분한 처리 능력을 이었습니다. 무질서를 가진 물자를 봐서--또는 불순--팀은 실제에서 찾아낸 반드시 불완전한 물자로 움직이고 있습니다.

"실제적인 물자 아주 동질이 아닙니다,"는 ORNL의 유명한 팀원 토마스 Maier.

특히, cuprates로 알려져 있는 고열 superconductors에 있는 화학 무질서에 집중되는 팀--산화구리의 층은 단열 물질의 층으로 분리했습니다. 연구원이 전환 온도를, 가능하게 인공적인 냉각 없이 이 행동을 과시하는 물자 또는 "실내 온도 superconductors의 고원한 목표 언젠가 높이 밀 것을," 돕는 이 불완전과 초전도성, 일 약속 사이에서 상호 작용의 우리의 이해를 진행해서 접근.

팀은 동일 원자에 전자 사이 현지 반발작용을 공부했습니다. 전자에는 부정적인 전기료가 있기 때문에, 알려지는 무슨이에서 전량 반발작용으로 멀리 밉니다. 물자를 위해 전자 superconducting, 그러나, 되는 것은 이 반발작용을 극복하고 Cooper 불린 부대 쌍으로 결합해야 합니다. 팀은 단열 물질은 산화구리 층에서 전자를 멀리 당겨서 이 프로세스를 승진시킨다는 것을 표시하는 초기 발견을 이용하기 위하여 보고 있습니다.

"산화구리에서 전자를 멀리 층을 이루면 당기는 경우에, superconducting 됩니다," Maier는 말했습니다. "질문은 예를 들면 스트론튬으로 란탄을 교환하는 경우에 일어나는 무엇이, 그 때 입니다. 다른 가능성으로 가지고있ㅂ니다, 그러나 또한 각 사이트에 다른 전량 반발작용이 있어야 합니다."

DCA++ 응용에 2개의 기본적인 변경에게 하는 시뮬레이션에서, 팀을 설명되는 지탱된 속도 달성하기 위하여, 기억 장치 집중적인 작동을 연기하고 보다 적게 기억 장치 집중적인 데이터 양식을 이용하는 것을 그것 허용. 이들 모두 기술은 DCA++가 정확한 해결책에 빌려주지 않는 2차원 허바드 모형과 같은 시스템을 탐구하기 위하여 가변의 임의 표본 추출법을 의지하는, 몬테카를로 접근을 사용하다 는 사실을 이용합니다.

2개의 접근 사이, 팀은 컴퓨터 과학을 위한 ORNL의 국제적인 센터의 팀원 마르코 Eisenbach에 따라 대략 10의 요인에 의하여 응용의 속도를, 높일 수 있었습니다. 속도에 있는 이 증가는 팀이 증가한 세부사항에 있는 물자의 다양성을 보는 것을 허용합니다.

Last Update: 14. January 2012 18:13

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