Статья

Название статьи ОБЛАЧНЫЙ СЕРВИС ДЛЯ РЕШЕНИЯ МНОГОМАСШТАБНЫХ ЗАДАЧ НАНОТЕХНОЛОГИИ НА КЛАСТЕРАХ И СУПЕРКОМПЬЮТЕРАХ
Автор М.В. Якобовский, А.А. Бондаренко, А.В. Выродов, С.К. Григорьев, М.А. Корнилина, А.И. Плотников, С.В. Поляков, И.В. Попов, Д.В. Пузырьков, С.А. Суков
Рубрика РАЗДЕЛ IV. ОБЛАЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ
Месяц, год 12, 2016
Индекс УДК 519.687:519.688:519.673:519.63
DOI 10.18522/2311-3103-2016-12-103114
Аннотация В настоящее время научно-технический прогресс связан с решением актуальных проблем нанотехнологии. Большая часть задач нанотехнологии исследуется методами математического моделирования с помощью высокопроизводительной вычислительной техники. В последние годы такое моделирование проводится в рамках облачных технологий. Во всем мире создаются платные и бесплатные облачные сервисы, предоставляющие широкие возможности для моделирования свойств микро- и наносистем, имеющих перспективы применения в различных отраслях промышленности. В данной работе представляется облачный сервис, предназначенный для решения на кластерных и суперкомпьютерных системах многомасштабных задач нанотехнологии актуальных для развития современной электроники. Мотивацией к созданию облачного сервиса была необходимость интеграции идей и знаний по данной прикладной проблеме, специалистов по решению задач данного класса на суперкомпьютерных системах, различных технологий моделирования и множества пакетов прикладных программ, а также различных вычислительных ресурсов, имеющихся у авторов и их партнеров. В результате создан прототип облачной среды, реализованный в виде сервиса KIAM Multilogin и прикладного программного обеспечения доступного из виртуальных машин пользователей. Первым приложением сервиса стал комплекс параллельных программ для суперкомпьютерного моделирования нелинейных газодинамических процессов в микроканалах технических систем. На его примере удалось исследовать проблемы и определить пути реализации систематических суперкомпьютерных расчетов задач данного класса. Предложенная реализация сервиса позволила обеспечить отказоустойчивые масштабные вычисления нескольких вариантов задачи на множестве кластеров и суперкомпьютеров, имеющих различное месторасположение и архитектуру, а также провести детальный анализ полученных численных результатов. Разработанные средства позволяют выполнять расчеты с минимальным вмешательством пользователя. Обеспечивается автоматическая миграция данных между вычислительными кластерами и перезапуск программ в целях продолжения расчета. Промежуточные и результирующие данные с активной вычислительной системы передаются в фоновом режиме в централизованное хранилище. Контрольные точки дополнительно копируются на все дополнительные вычислительные системы. Анализ работы среды управления KIAM Job_Control показал, что потери времени, связанные с передачей данных между кластерами и перезапуском задач, сократились примерно в 2.5–3 раза по сравнению с ручным управлением со стороны пользователя.

Скачать в PDF

Ключевые слова Облачный сервис; виртуализация; управление ресурсами; задачи нанотехнологии; многомасштабное компьютерное моделирование нелинейных газодинамических процессов в микроканалах технических систем.
Библиографический список 1. Пул Ч., Оуэнс Ф. Нанотехнологии. – М.: Техносфера, 2006. – 260 с.
2. Балабанов В.И. Нанотехнологии. Наука будущего. – М.: Эксмо, 2008. – 256 с.
3. Актуальные проблемы нанотехнологий – курс лекций в Научно-образовательном центре по нанотехнологиям МГУ им. М.В. Ломоносова. – URL: http:// http://nano.msu.ru/ educa-tion/courses/actual.
4. Karniadakis G., Beskok A., Aluru N. Microflows and Nanoflows: Fundamentals and Simulation. – Springer, 2005. – 824 p.
5. King M., Gee D. Multiscale Modeling of Particle Interactions: Applications in Biology and Nanotechnology. – John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, 2010. – 388 p.
6. Massobrio C., Bulou H., Goyhenex C. Atomic-Scale Modeling of Nanosystems and Nanostructured Materials. – Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010. – 371 p.
7. Eom K. Simulations in Nanobiotechnology. – Taylor & Francis Group, 2012. – 552 p.
8. Musa S.M. Computational Finite Element Methods in Nanotechnology. – CRC Press, 2012. – 640 p.
9. Schmauder S., Schafer I. Multiscale Materials Modeling: Approaches to Full Multiscaling.
– Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, 2016. – 347 p.
10. Bromley S.T., Zwijnenburg M.A. Computational Modeling of Inorganic Nanomaterials. – Taylor & Francis Group, LLC, Boca Raton, FL, USA, 2016. – 429 p.
11. Jennings R. Cloud Computing with the Windows Azure Platform. – Wiley Publishing, 2009.
– 363 p.
12. Furht B., Escalante A. Handbook of Cloud Computing. – Springer, 2010. – 655 p.
13. Ahson S.A., Ilyas M. Cloud Computing and Software Services. Theory and Techniques. – CRC Press, 2011. – 458 p.
14. Buyya R., Broberg J., Goscinski A. Cloud Computing. Principles and Paradigms. – John Wiley, 2011. – 675 p.
15. Calheiros R.N., Ranjan R., Beloglazov A., De Rose C.A.F., Buyya R. CloudSim: a toolkit for modeling and simulation of cloud computing environments and evaluation of resource provi-sioning algorithms // Software - Practice and Experience. – 2011. – Vol. 41. – P. 23-50.
16. Мизгулин В., Гольдштейн С., Кадушников Р. "Облачная" платформа для проведения НИОКР в нанотехнологиях // Наноиндустрия. – 2011. – В. 5. – C. 60-64.
17. Mahmood Z. Cloud Computing Methods and Practical Approaches. – Springer, 2013. – 353 p.
18. Cayirci E. Modeling and simulation as a cloud service: a survey // Proceedings of the 2013 Winter Simulation Conference: Simulation: Making Decisions in a Complex World. – Wash-ington, D.C., IEEE Press, December 08-11, 2013. – P. 389-400.
19. Yang C., Huang Q. Spatial Cloud Computing: A Practical Approach. – CRC Press, 2014. – 375 p.
20. Safonov V.O. Trustworthy cloud computing. – John Wiley & Sons, 2017. – 337 p.
21. Поляков С.В., Выродов А.В., Пузырьков Д.В., Якобовский М.В. Облачный сервис для решения многомасштабных задач нанотехнологии на суперкомпьютерных системах // Труды Института системного программирования РАН. – 2015. – Т. 27. – Вып. 6. – С. 409-420.
22. Карамзин Ю.Н., Кудряшова Т.А., Подрыга В.О., Поляков С.В. Многомасштабное моделирование нелинейных процессов в технических микросистемах // Математическое моделирование. – 2015. – Т. 27, № 7. – С. 65-74.
23. Подрыга В.О., Поляков С.В., Пузырьков Д.В. Суперкомпьютерное молекулярное моделирование термодинамического равновесия в микросистемах газ-металл // Вычисли-тельные методы и программирование. – 2015. – Т. 16, № 1. – С. 123-138.
24. Подрыга В.О., Поляков С.В. Молекулярно-динамическое моделирование установления термодинамического равновесия в никеле // Математическое моделирование. – 2015.
– Т. 27, № 3. – С. 3-19.
25. Подрыга В.О. Определение макропараметров реального газа методами молекулярной динамики // Математическое моделирование. – 2015. – Т. 27, № 7. – С. 80-90.
26. Подрыга В.О., Поляков С.В., Жаховский В.В. Атомистический расчет перехода в термодинамическое равновесие азота над поверхностью никеля // Математическое моделирование. – 2015. – Т. 27, № 7. – С. 91-96.
27. Подрыга В.О., Поляков С.В. Молекулярно-динамический расчет макропараметров газа в потоке и на границе // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. – 2016. – № 80. – 24 с.
28. Подрыга В.О., Поляков С.В. Параллельная реализация многомасштабного подхода для расчета микротечений газа // Вычислительные методы и программирование. – 2016.
– Т. 17. – Вып. 3. – С. 147-165.
29. Бондаренко А.А., Подрыга В.О., Поляков С.В., Якобовский М.В. Отказоустойчивая реализация метода молекулярной динамики на примере одного приложения // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2016): Труды Международной научной конференции (28 марта – 1 апреля 2016 г., г. Архангельск). – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2016. – С. 463-471.
30. ULFM-1.1 Release. – URL: http://fault-tolerance.org/2015/11/14/ulfm-1-1-release/.
31. Бондаренко А.А., Якобовский М.В. Обеспечение отказоустойчивости высокопроизводительных вычислений с помощью локальных контрольных точек // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика». – 2014. – Т. 3, №. 3. – С. 20-36.

Comments are closed.