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1 Ein Streifzug durch die TOP500 Übersicht Wozu Supercomputer Geschichte des Supercomputings Konnektivität und Topologien Betriebssysteme und Middleware Ausgewählte Systeme der aktuellen Top 10 Auswirkungen auf den Desktop Ausblick

2 Übersicht Wozu Supercomputer Geschichte des Supercomputings Konnektivität und Topologien Betriebssysteme und Middleware Ausgewählte Systeme der aktuellen Top 10 Auswirkungen auf den Desktop Ausblick Wozu Supercomputer? (1/4) Die meisten Gesetzmäßigkeiten der Natur werden durch Differentialgleichungen beschrieben Wachstum, Bewegungen, Schwingungen, Strömungen, etc. Beispiel: Bakterien Population y (t) = k*y(t)*(max y(t)) Anschaulich h Wachstum y (t) der Population zum Zeitpunkt t hängt von Maximalwert MAX und aktueller Populationsstärke y(t) ab In der Nähe des Maximums verlangsamt sich das Wachstum aufgrund knapper werdender Ressourcen

3 Wozu Supercomputer? (2/4) Allgemein Änderung zu einem Zeitpunkt t hängt vom Wert zu diesem Zeitpunkt ab Differentialgleichung In der Realität komplexe lineare Systeme von Diffgleichungen, i.a. y (t) y( = A * y(t) für Matrix A Lösung im wesentlichen durch Lösung eines LGS Wozu Supercomputer? (3/4) Lösung LGS durch Invertieren der Matrix A Ax = b für Matrix A und Vektor b und unbekanntes x Gesucht A 1, denn für beliebiges b gilt x = b * A 1 Zum Beispiel mit Gauß Jordan auf (A E) Genauere Betrachtung von Gauß Jordan für Matrix der Größe N N 1, N 2,. Multiplikationen und Additionen jeweils der Größe N Laufzeit O(N 3 ) u.u. sehr großes N!

4 Wozu Supercomputer? (4/4) Problem Aufwendige Simulationen der Realität Klimasimulation der Erde über Zeitraum von 50 Jahren Simulation des Universums über Zeitraum von 2 Mrd. Jahren Zeitlich und räumlich möglichst hohe Auflösung! Berücksichtigung komplexer Zusammenhänge und physikalischer Gesetze! Lösung extrem schnelle Einzelrechner? Beobachtungen: Gauß Jordan Algorithmus Erst werden N 1, dann N 2, etc. Berechnungen unabhängig voneinander durchgeführt Algorithmus ist gut parallelisierbar! Linpack Benchmark Linpack ist Benchmark der bei Top500 genutzt wird Messen der Zeit für Lösung großer LGS Standard Implementierung für Lösung des LGS (LR Zerlegung) ist vorgeschrieben Anzahl der Floating Point Operationen für Problemgröße N daher bekannt Rückschluss auf Flops R max möglich Kritik Viele unabhängige Operationen! CPU lastig, nicht Kommunikations oder Speicherlastig! Bevorteilung bestimmter Architekturen Kein Benchmark ist in allen Fällen fair

5 Übersicht Wozu Supercomputer Geschichte des Supercomputings Konnektivität und Topologien Betriebssysteme und Middleware Ausgewählte Systeme der aktuellen Top 10 Auswirkungen auf den Desktop Ausblick Supercomputing Die frühen Jahre Seit den 60er Jahren Seymour Cray war ein Vorreiter Ab 1972 eigene Firma Cray Research Quelle: wikipedia.org Quelle: mannheim.de/~seiler/krypto2004.html

6 Flynn s Taxonomy Klassifizierung von Architekturen nach Michael J. Flynn (1972) SISD (Single Instruction Single Data) Skalarprozessor SIMD (Single Instruction Multiple Data) Vektorprozessor MIMD (Multiple Instruction Multiple Data) Mehrere Prozessoren, weitere Untergliederung in SMP (Symmetric Multiprocessing) Kommunikation über gemeinsamen Speicher Eng gekoppelt MPP (Massively Parallel Processing) Kommunikation über Nachrichten Lose gekoppelt Prozessoren Die 60er 60er: Skalar CPUs (SISD) Seit Anfang der 60er: Transistoren lösen Röhren ab Manuell gebaute Prozessoren aus diskreten Transistoren noch keine Mikroprozessoren (keine ICs) Aufwendig, teuer und groß! 1 Operation in immer kürzerer Zeit Quelle: wikipedia.org Quelle: wikipedia.org

7 Prozessoren Die 70er 70er: Vektorprozessoren (SIMD) Revolution: Jack Kilby entdeckt den integrierten Schaltkreis Lithographische statt manueller Herstellung CPUs werden kleiner, billiger und schneller! Mitte der 70er erste Mikroprozessoren N Operationen in immer kürzerer Zeit Quelle: computer museum.org Quelle: wikipedia.org Prozessoren Die 80er 80er: Wenige (8 16) Vektorprozessoren (SMP) Vorreiter z.b. Thinking Machines Cray Software Entwicklung zu aufwendig! Bleibt zunächst bei einzelnem Vektorprozessor Später mit MPP Maschine den Irrtum eingesehen

8 Prozessoren Die 90er bis Heute 90er: Supercomputing p Crash! Standard CPUs immer schneller 1993: Cray T3D mit DEC Alpha CPUs Markiert die ultimative Wende im Supercomputing Markt! Cluster übernehmen, proprietäre CPUs sterben aus Supercomputer Hersteller gehen pleite! Nur Cray und sgi überleben (durch Zusammenschluss) Heute: Zeitalter der verteilten Systeme (MPP) alle vorderen Plätze der Top500 Cluster Cluster aus (sehr!) vielen billigen CPUs MPP Eine wahre Materialschlacht Quelle:

9 Prozessor Evolution 90er Supercomputer Preis/CPU Crash Mehrere Vektor CPUs Heute: Viele billige CPUs Erste Cray Anzahl CPUs Zeit Übersicht Wozu Supercomputer Geschichte des Supercomputings Konnektivität und Topologien Betriebssysteme und Middleware Ausgewählte Systeme der aktuellen Top 10 Auswirkungen auf den Desktop Ausblick

10 Konnektivität Mitte der 80er Jahre verband man zunächst wenige Vektorprozessoren miteinander SMP = symmetric multiprocessing mit Zugriff auf gemeinsamen Speicher über schnellen Bus Trends in Richtung Cluster Bustopologie bei sehr vielen Teilnehmern nachteilhaft Gemeinsamer Speicher führt zu enger Kopplung Stattdessen P2P Verbindungen z.b. via 10GBit Ethernet ( 1,2 GB/s) Effiziente Topologien? Wichtige Begriffe Durchmesser (Diameter) Maximale Länge eines kürzesten Pfads zwischen je zwei Knoten des Graphen Bisection Width Minimale Zahl von Kanten die entfernt werden kann, so daß der Graph in zwei gleichgroße Partitionen zerfällt Beispiel: BW(Baum) = 1 Bandbreite (Bandwidth) Maximale Bits pro Sekunde die ein Link übertragen kann Bisection Bandwidth Bisection Width * Bandbreite

11 Skalierbare Topologien gesucht Bus Ideal für wenige Teilnehmer Geringer Aufwand Ideal für SMP mit wenigen CPUs Bandbreite skaliert nicht Ring Skaliert in Anzahl der Kanten Durchmesser und Bandbreite skalieren schlecht Bisection Width = 2 Schlechte Bisection Bandwidth Vollverbundenes Netz Voll verbundenes Netz Optimale Performance Durchmesser ist 1 (optimal) Bisection Width ist n 2 /4 gute Bisection Bandwidth Skaliert nicht wegen (n 2 n)/2 Kanten (ungerichtet) Blue Gene/L mit CPUs mehr als 8,5 Mrd. Links nötig! Viel Spaß beim Verkabeln

12 Baum z.b. Binärer Baum Skaliert in Anzahl der Kanten (n 1) Durchmesser log(n) Bisection Width ist 1 Eine Kante der Wurzel entfernen Schlechte Bisection Bandwidth Bisection Bandwidth = Bandbreite einer Kante Alle Nachrichten zwischen zwei Hälften des Baums passieren die Wurzel! Hoch asymmetrische Topologie! Fat Tree Fat Tree Verbesserung des binären Baums Kapazität der Kanten nicht uniform Höhere Kapazität der Wurzel nahen Kanten Meist durch Redundanz Verbesserte Bisection Bandwidth bei gleicher Bisection Width Zusätzliche Kanten Pakete zwischen müssen nicht zwingend über die Wurzel Zusätzlich verbesserte Bisection Width Asymmetrisch Ausgezeichnete Position der Wurzel Wurzel nahe Knoten sind wichtiger als Blätter Wird z.b. für Infiniband Architektur genutzt (später mehr)

13 Crossbar Switches Crossbar Switches Kleine billige Switches an den Schnittpunkten Switch kann folgende Zustände annehmen Offen bzw. Geschlossen Geg. V= A U B C : A B C injektiv Kollisionsfrei, keine Blockaden! Siehe Beispiele unten Häufig genutzt um CPUs an Speicherchips anzubinden n Leitungen, n 2 Switches wieder schlecht skalierbar A B Hypercube Topologie Hypercube in 0D = Punkt Hypercube in 1D = Linie Hypercube in 2D = Quadrat Hypercube in 3D = Würfel (Projektion in die Ebene)

14 Hypercube Konstruktion Rekursive Konstruktion t o Dimension d Verbinde in zwei Hypercubes der Dimension d 1 jeweils die korrespondierenden Knoten miteinander Dimension d 2 d Knoten mit je d Kanten Hypercube in 4D (Projektion in die Ebene) Hypercube Routing Binäre Knotenadresse entsprechend der Position im Hypercube Zwei Knoten sind verbunden gdw. sich ih Adressen in nur einer Bit Position unterscheiden Routing Jeder Knoten wählt nächsten Knoten mit Adresse, die in einer Bitposition mehr mit dem Ziel übereinstimmt , 010, 011, 111 oder 000, 100, 110, 111 oder.. Automatisch kürzester Pfad Mehrere kürzeste Pfade! Maximal d Hops

15 Hypercube Eigenschaften Durchmesser und Verbindungsaufwand skalieren logarithmisch Vollkommen symmetrisch Einfaches Routing liefert kürzesten Pfad Mehrere kürzeste Pfade Maximal d Hops Butterfly Topologie Ausgerollter Hypercube Grundidee Eingang A mit 2 d Knoten, Ausgang B mit 2 d Knoten Aus einem Knoten des Hypercubes mit Dimension d mache d+1 Knoten im Butterfly V={0,,d}x{0,,2 d 1} E={ ( (d,i),(d+1,i) )( ))) d Є {0,,d 1}, i Є {0,,2 d 1}} } U { ( (d,i),(d+1,j) ) i und j unterscheiden sich an Bitposition d } Beispiel gefällig?

16 Butterfly Konstruktionsbeispiel 3D Hypercube Resultierendes Butterfly Netz A B V={0,,d}x{0,,2 d 1} E={ ( (d,i),(d+1,i) ) d Є {0,,d 1}, i Є {0,,2 d 1} } U { ( (d,i),(d+1,j) ) i und j unterscheiden sich an Bitposition d } Butterfly Eigenschaften Durchmesser und Verbindungsaufwand skalieren wie beim Hypercube logarithmisch Kürzeste Pfade sind eindeutig Nicht alle aber viele injektive Kommunikationsabb. kollisionsfrei Vereint positive Eigenschaften von Crossbar Switch und Hypercube

17 Butterfly Routing Ermöglicht interessante Routingstrategien Ralf Klasing, Burkhard Monien, Regine Peine, Elena Stöhr: Broadcasting in Butterfly and debruijn Networks. Discrete Applied Mathematics 53(1 3): (1994) David Cross, Reinhard Drefenstedt, Jörg Keller: Reduction of Network Cost and Wiring in Ranade's Butterfly Routing. Inf. Process. Lett. 45(2): (1993) Feng Cao, Ding Zhu Du: Fault Tolerant Routing and Multicasting in Butterfly Networks. SAC 1999: Richard Cole, Bruce M. Maggs, Ramesh K. Sitaraman: Routing on Butterfly Networks with Random Faults. FOCS 1995: Arvind Krishna, Andrea Pietracaprina, Bruce Hajek: Packet Routing in Optimal Time on a Butterfly. INFOCOM 1991: Bruce M. Maggs, Ramesh K. Sitaraman: Simple Algorithms for Routing on Butterfly Networks with Bounded Queues (Extended Abstract). STOC 1992: George D. Stamoulis, John N. Tsitsiklis: The Efficiency of Greedy Routing in Hypercubes and Butterflies. SPAA 1991: Übersicht Wozu Supercomputer Geschichte des Supercomputings Konnektivität und Topologien Betriebssysteme und Middleware Ausgewählte Systeme der aktuellen Top 10 Auswirkungen auf den Desktop Ausblick

18 Betriebssysteme Linux und andere Unix Derivate weit verbreitet z.b. bei sgi und IBM An UI sparen! Konfiguriert für maximale Performance Windows Compute Cluster Server 2003 (WCCS) Einführung in diesem August Nur für 64 Bit CPUs Microsoft will Marktanteile im HPC Segment gewinnen Insbesondere in Rechenzentren großer Banken etc. Häufig spezialisierte minimalistische Betriebssysteme Performance steht an erster Stelle! Virtualisierung der CPU wegen großer Zahl physischer CPUs u.u. unnötig Middleware MPI MPI Message Passing Interface Standard Standardisiert Nachrichtenübertragung zwischen Prozessen Für Programmierung paralleler Rechner geeignet Globale Reduktionsfunktionen MPI_MAX, MPI_MAXLOC MPI_MIN, MIN, MPI_MINLOCMINLOC MPI_SUM, MPI_PROD MPI_LAND, MPI_BAND, MPI_LOR, MPI_BOR Barrier Synchronisation siehe Hauptstudium Verteilte Systeme

19 Middleware PVM und openmosix PVM Umfangreicher als MPI Zusätzliche Prozessverwaltung Virtuelles verteiltes OS siehe Hauptstudium Verteilte Systeme openmosix Ähnlich PVM Unterstützt Prozessmigration Stichwort Lastverteilung Single System Image Synchronisation Z.B. über spezielle MPI Befehle Barrier Synchronisation Alle müssen Barrier erreichen bevor es weiter geht SMP über gemeinsamen Speicherbereich MPP über Nachrichten Effizienz wichtig! Spezielle Topologien und HW Unterstützung für Synchronisation Z.B. spezielle Hardware Locks Barrier Sync Trees, etc.

20 Übersicht Wozu Supercomputer Geschichte des Supercomputings Konnektivität und Topologien Betriebssysteme und Middleware Ausgewählte Systeme der aktuellen Top 10 Auswirkungen auf den Desktop Ausblick TOP500 Von Hans Werner Meuers (Uni Mannheim) 1986 initiiert Aktualisierungen jeweils Juni und November Basiert auf Linpack Benchmark Ergebnissen Kritik Kiik Kritik am Linpack Benchmark k selbst (s.o.) Einträge in TOP500 mit hohem Prestige verbunden Die meisten Systeme werden für Benchmark konzipiert Tauglichkeit für reale Problemstellungen?

21 Platz 1, 2 und 8 BlueGene/L, BGW und JUBL Allesamt IBM BlueGene Systeme 2005 bzw installiert USA LLNL, USA IBM Thomas J. Watson Center, Deutschland FZ Jülich Eckdaten BlueGene/L CPUs (=64 Cabinets) GB Hauptspeicher BGW CPUs (=20 Cabinets) JUBL CPUs ( =8 Cabinets) MPP Architektur Leistung 280 TeraFlops (BlueGene/L) 91 TeraFlops (BGW) 37,3 TeraFlops (JUBL) BlueGene Systemaufbau Quelle: wikipedia.org

22 BlueGene/L Compute bzw. IO Chip spezialisiert für BlueGene Enthält zwei PowerPC MHz Sowie 4MB RAM Compute Nodes spezialisiertes Minimal OS, kein Multitasking Mehrere parallele User Prozesse durch Partition der Nodes 3D Toroid Topologie Kein globaler Speicher IO Nodes Linux als OS Außenanbindung via Ethernet Zusätzlich privates Ethernet für Konfiguration jedes Knotens Ein Einblick Quelle: wikipedia.org

23 Ein Ausblick Weitere BlueGene Varianten in Planung BlueGene/P 1 PFLOP in 2006/2007 (laut wikipedia) BlueGene/Q Bis 3 PFLOPs in 2007/2008 (s.o.) Aber Noch Spekulation Platz 4 Columbia 2004 installiert sgi USA NASA Astrophysik, Klimasimulationen Eckdaten Intel Itanium 2 CPUs 20 TB Hauptspeicher 20 Cluster mit je 512 CPUs und Shared Memory Kommunikation zwischen Clustern via Infiniband Bus Mischform zwischen MPP und SMP Leistung 51 Teraflops Ehemals Platz 2

24 SGI Altix 3000 SGI Altix 3000 Knoten 512 Intel Itanium 2 1,5 Ghz mit 6MB Cache 1 TB global shared Memory NUMAflex Architektur Prozessor kann auf Caches der Nachbarn zugreifen Globaler Adressraum Dual Fat Tree Topologie SMP Quelle: Quelle: Columbia 20 Altix Knoten verbunden über Infiniband Bus Infiniband IBM, Cisco, Sun, Intel, Microsoft, HP, Dell, etc. Spezieller Bus für HPC P2P Verbindungen Wieder Fat Tree Topologie! Bidirektional und seriell (LVDS, Vorlesung Busse) 120 Gbit/s maximal

25 Ein Einblick Quelle: Platz 5 Tera installiert Frankreich Atomenergiebehörde Atomwaffentests Eckdaten CPUs 26 TB Hauptspeicher 1 PB Massenspeicher MPP Leistung 42,9 Teraflops Schnellster Supercomputer Europas

26 Tera Novascale Nodes je 8 Dual Core Intel Itanium 2 CPUs, 6 MB Cache 48 GB shared RAM Verbunden via QSNet II (1,3 Gbit/s) (PCI X Interconnect) Fat Tree Topologie 56 IO Nodes Außen Netz Anbindung Massenspeicher Linux als OS Nutzt MPI Quelle: Ein Einblick Quelle: et autopsie de Tera 10 le mega supercalculateur europeen.html

27 Platz 9 Red Storm 2005 installiert USA Sandia National Laboratories Atomwaffensimulationen Eckdaten CPUs MPP Li Leistung 36,1 Teraflops Ehemals auf Platz 6 Vorgänger ASCI RED mit ca. 3,5 TF 3 ½ Jahre auf Platz 1 Red Storm Cray XT Bit AMD Opteron CPUs Bidirektionale 4,5 Gbit Links zwischen CPUs Nutzt MPI Pro CPU ein SeaStar Chip mit Netzwerk, Router, HT zu Opteron, eigene PowerPC PC CPU für MPI SeaStar Chips via Hypercube Topologie verbunden Quelle (Grafik):

28 Platz 10 Earth Simulator 2002 installiert, Hersteller NEC Japan Earth Simulator Center Klimasimulation Eckdaten CPUs 10 TB Speicher MPP Leistung 35,8 Teraflops Von 2002 bis 2004 auf Platz 1 Earth Simulator 640 ProcessorNodes odes mit je 8 8 GFlop opcpus 16 GB Shared Memory pro Node (=10 TB Speicher) Verbunden via Interconnection Network (12,3 GB/s) Zentraler Crossbar Switch verbindet Nodes Je 2 Processor Nodes bilden 1 Cabinet Programmierung gmit HPF Massenspeicher 700 TB auf Platten 1600 TB auf Band Quelle (Grafik):

29 Ein Einblick Quelle (alle Grafiken): Übersicht Wozu Supercomputer Geschichte des Supercomputings Konnektivität und Topologien Betriebssysteme und Middleware Ausgewählte Systeme der aktuellen Top 10 Auswirkungen auf den Desktop Ausblick

30 Auswirkungen auf den Desktop Pionierarbeit Supercomputer loten die Grenzen für Desktop Computer aus Desktop Computer folgen den Supercomputern Früher 1 Operation pro Takt (=SISD) Superskalarität (=SIMD) Heute Mehrere superskalare Kerne (=SMP) Die Supercomputer von gestern stecken in unseren Rechnern von heute! Spezielle Karten für aufwendige Physik und Grafiksimulationen Morgen MPP? Desktop Cluster? Grid Computing? Nochmal ein Blick auf die Grafik? Supercomputer und der Desktop Preis/CPU Gigahertz Crash Heute: Mehrere Kerne Morgen? Einzelner superskalarer Kern Anzahl CPUs Zeit

31 Übersicht Wozu Supercomputer Geschichte des Supercomputings Konnektivität und Topologien Betriebssysteme und Middleware Ausgewählte Systeme der aktuellen Top 10 Auswirkungen auf den Desktop Ausblick Distributed Computing MPP ins Extrem getrieben! BOINC 418,6 Tflops 10 6 Rechner 250,1 TFlops, Rechner 207 Tflops Der Supercomputer der Zukunft?

32 Grid Computing Nur wenige große Unternehmen oder Institute können sich Superrechner leisten Optimale Auslastung wegen hoher Kosten gefordert! Vision Rechenleistung vieler Supercomputer zusammenschalten und verfügbar machen! Rechenleistung aus der Dose Gezahlt wird nur Rechenleistung, die in Anspruch genommen wird Abrechnung erweist sich als problematisch! The GRID Initiiert durch CERN Analyse und Speicherung der Daten des LHC Experiments kann durch keinen einzelnen Supercomputer bewerkstelligt werden 15 PB Daten pro Jahr über mehrere Jahrzehnte > CPUs für Analyse benötigt weltweiter Zusammenschluss mehrerer Cluster Standardisierung der Nachrichtenübertragung zwischen Prozessen Rechenleistung kann überall nach Bedarf genutzt werden

33 Zukunft des Supercomputings Genereller Trend in hochkonfigurierbare und selbstorganisierende räumlich verteilte Cluster mit enorm vielen CPUs Distributed Computing? Grid Computing? AdHoc Supercomputing? Es bleibt spannend Das war s Fragen, Kritik und Anregungen trier.de Die Folien gibt s ab sofort auf trier.de/~scholtes Und bald auch auf trier.de/lectblog/ p// /

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