РСК Торнадо ЮУрГУ

Торнадо ЮУрГУ — университетский энергоэффективный суперкомпьютер, построенный на основе архитектуры «РСК Торнадо» с прямым жидкостным охлаждением, обеспечивающей использование стандартных серверных материнских плат, процессоров Intel® Xeon® и сопроцессоров Intel® Xeon Phi™. Он занимал 170 место в рейтинге самых мощных суперкомпьютеров мира Top500 (ноябрь 2012), 40 позицию в мировом списке самых энергоэффективных систем Green500 (ноябрь 2012) , 4 место в рейтинге наиболее высокопроизводительных кластеров в России и СНГ Top50 (апрель 2013), 54 место в рейтинге суперкомпьютеров в мировом рейтинге HPCG .

Технические характеристики суперкомпьютера "Торнадо ЮУрГУ"

• Тип: РСК ЦОД
• Архитектура: Кластерная архитектура РСК Торнадо '2011
• Производительность: 236,8 ТФЛОПС (Peak) / 146,8 ТФЛОПС (LINPACK)
• Узлов/Ядер (про-/сопроцессоров) /Потоков (про-/сопроцессоров): 192 / 2304 + 11520 / 4608 + 46080
• Процессор: 384 x Intel® Xeon® 5680X (6 ядер, 3,33 ГГц)
• Сопроцессор: 192 x Intel® Xeon Phi™ SE10X (60 ядер, 1,1 ГГц, 8 ГБ)
• Серверная плата: Supermicro X8DTT
• Общий объем памяти на узлах: 16.9 ТБ (DDR3-1333, low voltage green memory)
• Общий объем системы хранения на узлах: 300 TB, твердотельные накопители SSD Intel, параллельная система хранения данных Panasas ActiveStor 11
• Межузловое соединение: InfiniBand QDR, 40 Гбит/c
• Сервисная сеть: 1 GigE
• Занимаемая площадь: 50.00 м.кв.

Технические характеристики вычислительных узлов

384 вычислительных узла с многоядерными ускорителями

• два центральных процессора Intel Xeon X5680 3.33 GHz (12 ядер / 24 потока на узел),
• оперативная память: 48/24 Гб ECC DDR3 Full buffered,
• многоядерный сопроцессор Intel Xeon Phi (61 ядро, 8 ГБ)
• твердотельный накопитель: 80 Гб.

96 вычислительных узлов с расширенной памятью

• два центральных процессора Intel Xeon X5680 3.33 GHz (12 ядер / 24 потока на узел),
• оперативная память: 48 Гб ECC DDR3 Full buffered,
• твердотельный накопитель: 80 Гб.

Отличительные свойства суперкомпьютера "Торнадо ЮУрГУ"

Вычислительная мощность

• Высокая пиковая вычислительная мощность до 47,5 TFLOPS в одной стойке на базе архитектуры Intel х86 с набором инструкций AVX Instruction Set.
• Высокая плотность — 74 TFLOPS на кв. м.
• Высокая масштабируемость — до уровня нескольких PFLOPS (десятки стоек).
• Компактность — сокращение площади ЦОД в несколько раз.
• Возможность использования ускорителей.

Энергоэффективность

• Показатель эффективности использования электроэнергии PUE (Power Usage Effectiveness) - 1,06 (соотношение «энергопотребление всей системы/энергопотребление электронных компонент»). То есть не более 5,7% энергопотребления расходуется на охлаждение всей системы.
• Непосредственное жидкостное охлаждение обеспечивает намного более эффективный отбор тепла по сравнению с воздушным.

Совместимость

• Полная совместимость с архитектурой х86.

Надежность

• Полное отсутствие движущихся частей в вычислителе.
• Трехуровневая система мониторинга и управления.

Отказоустойчивость

• Резервирование всех подсистем.
• Режим «горячей» замены оборудования.

Результаты, полученные благодаря использованию суперкомпьютера "РСК Торнадо ЮУрГУ"

Суперкомпьютерный центр ЮУрГУ — один из самых мощных на Урале, в Сибири и на Дальнем Востоке (суммарная пиковая производительность нескольких систем — сейчас порядка 323 ТФЛОПС). С его помощью успешно решаются фундаментальные научные, прикладные и социальноэкономические задачи. На сегодняшний день уже выполнено более 250 проектов.

На Торнадо ЮУрГУ решается широкий круг задач фундаментального и прикладного характера в различных областях науки и техники, например материаловедения и нанотехнологий. Из наиболее значимых для региона задач, можно отметить задачу о моделировании тонких турбулентных слоев в щелевых уплотнениях питательных насосов тепловых электростанций, моделирование процессов газофазной конденсации металлических наночастиц расчет давления зданий на почву, расчет воздействия электрических полей на человека (при работе вблизи линий электропередач), расчет последствий различных аварий и стихийных бедствий, моделирование деформационных изменений структуры трикотажных полотен на различных участках фигуры человека, а также моделирование деформирования и разрушения тканевых бронежилетов при локальных пулевых ударах.

Ссылки

• [3] // Вычислительные ресурсы ЮУрГУ