تكنولوجيا

تجارب Big Hadron Collider تصعد من لعبة معالجة البيانات باستخدام وحدات معالجة الرسومات

مفهوم معالجة بيانات الكمبيوتر وحدة المعالجة المركزية

نظرًا لارتفاع الطلب على معالجة البيانات لتشغيل LHC Run 3 ، تعمل تجارب Big Four على زيادة استخدام وحدات معالجة الرسومات لتحسين البنية التحتية للحوسبة.

إن تحليل ما يصل إلى مليار اصطدام بروتون في الثانية أو عشرات الآلاف من تصادمات الرصاص شديدة التعقيد ليس بالمهمة السهلة لمزرعة الكمبيوتر التقليدية. مع أحدث الترقيات لتجارب LHC المقرر أن تدخل حيز التنفيذ العام المقبل ، زاد الطلب على إمكانات معالجة البيانات بشكل كبير. نظرًا لأن تحديات الحوسبة الجديدة قد لا يتم حلها باستخدام وحدات المعالجة المركزية التقليدية (وحدات المعالجة المركزية) ، فإن التجارب الأربع الكبرى تعتمد وحدات معالجة الرسومات (وحدات معالجة الرسومات).

وحدات معالجة الرسومات هي معالجات عالية الأداء متخصصة في معالجة الصور وقد تم تصميمها في الأصل لتسريع عرض رسومات الكمبيوتر ثلاثية الأبعاد. تمت دراسة استخدامها على مدار العامين الماضيين من خلال تجارب LHC ، و شبكة الحوسبة العالمية LHC (WLCG) و مختبر CERN المفتوح. لن تؤدي زيادة استخدام وحدات معالجة الرسومات في فيزياء الطاقة العالية إلى تحسين جودة البنية التحتية للحوسبة وحجمها فحسب ، بل سيؤدي أيضًا إلى تحسين كفاءة الطاقة بشكل عام.

وحدة معالجة الرسومات CERN LHC

عقدة HLT مرشحة للتشغيل 3 ، ومجهزة بمعالجين AMD ميلان 64 نواة واثنين من وحدات معالجة الرسومات NVIDIA Tesla T4. الائتمان: CERN)

“يطرح برنامج ترقية LHC الطموح سلسلة من تحديات الحوسبة المثيرة ؛ يقول إنريكا بوركاري ، رئيس سيرن قسم تكنولوجيا المعلومات. منذ عام 2020 ، وفر قسم الحوسبة في CERN الوصول إلى منصات GPU في مركز البيانات ، والتي أثبتت شعبيتها لمجموعة من التطبيقات. بالإضافة إلى ذلك ، تُجري CERN openlab بحثًا هامًا حول استخدام وحدات معالجة الرسومات للتعلم الآلي من خلال مشاريع البحث والتطوير التعاونية مع الصناعة ، وتعمل مجموعة تعاون الحوسبة العلمية على المساعدة في نقل – وتحسين – الرمز الرئيسي للتجارب.

كانت ALICE رائدة في استخدام وحدات معالجة الرسومات في مزرعة الحوسبة عالية المستوى (HLT) عبر الإنترنت منذ عام 2010 وهي التجربة الوحيدة التي استخدمتها إلى هذا الحد الكبير حتى الآن. يحتوي كاشف ALICE الذي تمت ترقيته حديثًا على أكثر من 12 مليار عنصر مستشعر إلكتروني يتم قراءتها باستمرار ، مما ينتج عنه تدفق بيانات يزيد عن 3.5 تيرابايت في الثانية. بعد معالجة بيانات المستوى الأول ، يتبقى دفق يصل إلى 600 جيجابايت في الثانية. يتم تحليل هذه البيانات عبر الإنترنت في مزرعة كمبيوتر عالية الأداء ، باستخدام 250 عقدة ، كل منها مزود بثماني وحدات معالجة رسومات ووحدتي CPU ذات 32 نواة. تم تكييف معظم البرامج التي تجمع الإشارات من أجهزة الكشف عن الجسيمات الفردية في مسارات الجسيمات (إعادة بناء الأحداث) لتعمل على وحدات معالجة الرسومات.

تصادم الجسيمات ALICE TPC

تصور إطار زمني 2 مللي ثانية لتصادمات Pb-Pb بمعدل تفاعل 50 كيلو هرتز في ALICE TPC. يتم عرض آثار التصادمات الأولية المختلفة بألوان مختلفة. الائتمان: أليس / سيرن

على وجه الخصوص ، إعادة البناء المضمنة القائمة على وحدة معالجة الرسومات وضغط بيانات غرفة الإسقاط الزمني ، والتي تعد أكبر مساهم في حجم البيانات ، تسمح لـ ALICE بتقليل الإنتاجية إلى حد أقصى يصل إلى 100 جيجابايت في الثانية.قبل كتابة البيانات على القرص. بدون وحدة معالجة الرسومات (GPU) ، ستكون هناك حاجة إلى ما يقرب من ثمانية أضعاف عدد الخوادم من نفس النوع والموارد الأخرى للتعامل مع المعالجة عبر الإنترنت لبيانات تصادم الرصاص بمعدل تفاعل يبلغ 50 كيلو هرتز.

نجحت ALICE في استخدام إعادة البناء عبر الإنترنت على وحدات معالجة الرسومات عند أخذ بيانات الحزمة التجريبية للمصادم LHC في نهاية أكتوبر 2021. عندما لا يكون هناك شعاع في LHC ، يتم استخدام بطارية الكمبيوتر عبر الإنترنت لإعادة البناء دون اتصال بالإنترنت. من أجل استغلال الإمكانات الكاملة لوحدات معالجة الرسومات ، تم تنفيذ برنامج إعادة البناء ALICE الكامل بدعم GPU ، وسيكون أكثر من 80٪ من عبء عمل إعادة البناء قادرًا على العمل على وحدات معالجة الرسومات.

بدءًا من عام 2013 ، أجرى باحثو LHCb أعمال البحث والتطوير على استخدام بنيات الحوسبة المتوازية ، ولا سيما وحدات معالجة الرسومات ، لاستبدال أجزاء من المعالجة التي كانت تحدث تقليديًا على وحدات المعالجة المركزية. أدى هذا العمل في مشروع ألين، معالجة في الوقت الفعلي الكامل من المستوى الأول تم تنفيذها بالكامل بواسطة وحدة معالجة الرسومات (GPU) وقادرة على معالجة إنتاجية بيانات LHCb باستخدام حوالي 200 بطاقة GPU فقط. يمكّن Allen LHCb من العثور على مسارات الجسيمات المشحونة في وقت مبكر من المعالجة في الوقت الفعلي ، والتي تُستخدم لتقليل معدل البيانات بعامل من 30 إلى 60 قبل محاذاة الكاشف ومعايرته وكاشف كامل يتم إجراء إعادة بناء شاملة تعتمد على وحدة المعالجة المركزية. يؤدي هذا النظام المضغوط أيضًا إلى توفير كبير في الطاقة.

اعتبارًا من عام 2022 ، ستعمل تجربة LHCb على معالجة 4 تيرابايت من البيانات في الثانية في الوقت الفعلي ، مع اختيار 10 جيجا بايت من أكثر تصادمات LHC إثارة للاهتمام كل ثانية للتحليل المادي. يتمثل نهج LHCb الفريد في أنه بدلاً من تفريغ العمل ، فإنه سيحلل 30 مليون عبور لحزم الجسيمات في الثانية على وحدات معالجة الرسومات.

إلى جانب التحسينات على معالجة وحدة المعالجة المركزية الخاصة به ، اكتسب LHCb أيضًا ما يقرب من 20 عاملًا في كفاءة الطاقة في إعادة بناء كاشفه منذ عام 2018. ويتطلع باحثو LHCb الآن إلى تشغيل هذا النظام الجديد مع البيانات الأولى لعام 2022 ، والبناء عليه. تمكين الإمكانات المادية الكاملة لكاشف LHCb المحسن.

أعاد نظام إدارة المحتوى (CMS) بناء بيانات تصادم LHC مع وحدات معالجة الرسومات لأول مرة خلال الحزم التجريبية للمصادم LHC في أكتوبر من العام الماضي. خلال أول جولتين من LHC ، تم تشغيل CMS HLT في مزرعة كمبيوتر تقليدية تضم أكثر من 30000 نواة معالج. ومع ذلك ، نظرًا لأن ملف دراسات للمرحلة 2 من ترقية CMS أوضحنا أن استخدام وحدات معالجة الرسومات سيساعد في الحفاظ على التكلفة والحجم واستهلاك الطاقة لأسطول HLT تحت السيطرة عند سطوع LHC العالي. ومن أجل اكتساب الخبرة في المزرعة غير المتجانسة واستخدام وحدات معالجة الرسومات في بيئة الإنتاج ، ستقوم CMS بتجهيز HLT بالكامل بوحدات معالجة الرسومات من بداية التشغيل 3: ستتألف المزرعة الجديدة من إجمالي 25600 وحدة معالجة مركزية و 400 وحدة معالجة رسومات .

ستسمح قوة الحوسبة الإضافية التي توفرها وحدات معالجة الرسومات هذه لـ CMS ليس فقط بتحسين جودة إعادة البناء عبر الإنترنت ، ولكن أيضًا لتوسيع برنامج الفيزياء الخاص بها ، من خلال تشغيل تحليل البيانات بمعدل أعلى بكثير من ذي قبل. اليوم ، يمكن تفريغ حوالي 30٪ من معالجة HLT إلى وحدات معالجة الرسومات: إعادة بناء المسعر المحلي ، وإعادة بناء متتبع البكسل المحلي ، وإعادة بناء المسار بالبكسل فقط ، وإعادة بناء الرأس. سيزداد عدد الخوارزميات التي يمكن تشغيلها على وحدات معالجة الرسومات أثناء التشغيل 3 ، نظرًا لأن المزيد من المكونات قيد التطوير بالفعل.

تشارك ATLAS في مجموعة متنوعة من مشاريع البحث والتطوير من أجل استخدام وحدات معالجة الرسومات في كل من نظام التشغيل عبر الإنترنت وعلى نطاق أوسع في التجريب. تُستخدم وحدات معالجة الرسومات بالفعل في العديد من التحليلات ؛ إنها مفيدة بشكل خاص لتطبيقات التعلم الآلي حيث يمكن إجراء التدريب بشكل أسرع. خارج التعلم الآلي ، ركزت جهود البحث والتطوير في ATLAS على تحسين البنية التحتية للبرامج لتكون قادرة على استخدام وحدات معالجة الرسومات أو غيرها من المعالجات الأكثر غرابة التي قد تصبح متاحة في غضون بضع سنوات. بعض التطبيقات الكاملة ، بما في ذلك محاكاة المسعر السريع ، تعمل الآن أيضًا على وحدات معالجة الرسومات ، والتي ستوفر الأمثلة الرئيسية لاختبار تحسينات البنية التحتية.

تحدث كل هذه التطورات على خلفية تطور وتنوع غير مسبوقين في أجهزة الحوسبة. توفر المهارات والتقنيات التي طورها باحثو CERN أثناء تعلمهم للاستفادة القصوى من وحدات معالجة الرسومات النظام الأساسي المثالي الذي يمكن من خلاله إتقان بنى المستقبل واستخدامها لتعظيم الإمكانات المادية للتجارب الحالية والمستقبلية “، كما يقول فلاديمير جليجوروف ، الذي يقود مشروع LHCb Real. مشروع تحليل الوقت.


Source link

مقالات ذات صلة

أضف تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.

Back to top button