International Conference
"Modern Problems of Mathematics, Informatics and Bioinformatics",
devoted to the 100th anniversary of professor Alexei A. Lyapunov

Novosibirsk, Russia, 2011, October 11-14

Глинский Б.М.   Родионов А.С.   Марченко М.А.  

Имитационное моделирование СуперЭВМ экзафлопсной производительности

Reporter: Родионов А.С.

По прогнозам экспертов реальные экзафлопсные компьютеры с производительностью 1000 PFlops появятся ориентировочно в 2018 году. Предполагается гибридная архитектура их построения, содержащая от 10 до 100 млн. вычислительных ядер.  Создание таких суперкомпьютеров потребует решения целого ряда проблем:  технических (энергопотребление, охлаждение, надежность, память большого объема и др.); создания алгоритмического и программного обеспечения (переработка ОС, среды исполнения, компиляторов, библиотек, сред программирования и пр.).

В докладе рассматривается вариант применения системы моделирования для экзафлопсных вычислений, которая позволит прогнозировать организацию и функционирование будущих компьютеров. Предлагается использовать хорошо зарекомендовавший себя для масштабного распределённого моделирования агентно-ориентированный подход. Показана организация модели, основанная на делегировании управляющих функций в локальные области вычислений с использованием иерархической системы распределённого управления. 

В качестве примера масштабной задачи, хорошо распараллеливаемой на произвольное количество вычислителей, используется задача численного статистического моделирования. Предлагаемый агентно-ориентированный подход к построению имитационной модели экзафлопсного компьютера, не требующий глобального централизованного управления, хорошо соответствует методике распределенного статистического моделирования.

Рассматривается вариант реализации мультиагентного моделирования для предотвращения сбоев и отказов вычислительных узлов. Динамическая система предотвращения сбоев состоит из агентов различного назначения и экспертной системы, содержащей свод правил поведения системы для предотвращения сбоев вычислительных узлов. Для каждой поступающей из очереди задачи инициируется система имитационного моделирования, которая прогнозирует и предотвращает сбойные ситуации.