Il prototipo ExaNeSt. Crediti: Consorzio ExaNeSt
La costruzione di un super computer in grado svolgere l’incredibile cifra di un miliardo di miliardi di calcoli al secondo (Exascale) rappresenta una delle più grandi sfide scientifiche e tecnologiche dei nostri giorni. L’elaborazione di dati ad alte prestazioni (Hpc) è uno dei pilastri fondamentali della ricerca scientifica e tecnologica mondiale e un fattore chiave in grado di supportare la rivoluzione digitale associata all’enorme espansione dei volumi di dati (big data), il cui studio e analisi richiedono “laboratori numerici” di nuova generazione.
Sviluppare e mettere a disposizione per primi un “laboratorio numerico” di tipo Exascale significa produrre un super computer in grado di raggiungere miliardi di miliardi di operazioni al secondo (exaflops) e tutti gli strumenti software per utilizzarlo. Un “laboratorio” di questo tipo rappresenta una piattaforma decisiva per conservare e aumentare la capacità competitiva a livello industriale, per potenziare le strategie di sicurezza e cybersecurity e ovviamente per rispondere alle sfide scientifiche del prossimo decennio.
L’Europa sta da tempo lavorando per rendere realtà la realizzazione di un supercomputer di classe Exascale grazie anche ai consorzi finanziati dal programma europeo Horizon 2020 in progetti come ExaNeSt che, in poco più di 3 anni dalla fine del 2015, ha costruito il primo prototipo di super computer, interamente realizzato in Europa a partire dalla progettazione dell’hardware sino alle applicazioni che lo usano. Si tratta di un prototipo interamente funzionante basato su tecnologie di rete e storage europee, sviluppato, testato e ottimizzato a partire dalle applicazioni scientifiche e tecnologiche che per la prima volta hanno contribuito sin dall’inizio alla realizzazione dell’hardware e del software.
Il prototipo ExaNeSt. Crediti: consorzio ExaNeSt
Il prototipo realizzato da ExaNeSt non solo ha delle elevate prestazioni di calcolo, ma ha anche una ottima efficienza energetica: l’energia consumata per risolvere un problema computazionale su questa nuova piattaforma è da 3 a 10 volte inferiore a quella richiesta da piattaforme Hpc tradizionali. Un risultato che è andato molto oltre le aspettative e ottenuto grazie a un innovativo sistema di raffreddamento a liquido, l’implementazione di una architettura di rete dedicata ad alte prestazioni, e una nuova tipologia di acceleratori computazionali basati su componenti programmabili (Fpga) che ExaNeSt ha dimostrato di poter far competere con i più moderni acceleratori grafici (Gpu).
Il consorzio ExaNeSt è composto da dodici partner appartenenti a sette diversi paesi dell’Unione Europea, ciascuno con competenze nelle tecnologie di base necessarie per portare a compimento lo sviluppo della piattaforma e delle sue tecnologie software e hardware.
L’Istituto nazionale di astrofisica è tra i partner principali e ha avuto un ruolo fondamentale nel disegno, sviluppo e integrazione della nuova piattaforma coordinando il lavoro delle applicazioni e del software applicativo che è stato utilizzato sia per il disegno che per la validazione della piattaforma. ExaNeSt ha infatti adottato un approccio integrato di co-progettazione dell’hardware e del software. Inaf ha partecipato al progetto con un team di ricerca all’avanguardia sia nel campo della tecnologie informatiche che della cosmologia computazionale operativo presso la sede Inaf di Trieste che ha una lunga tradizione nella ricerca e sviluppo in ambito Hpc.
«Superando molte difficoltà dovute alla complessità del lavoro di sviluppo sia hardware che software, siamo riusciti a realizzare un prototipo di macchina Exascale funzionante e realmente utilizzabile per produrre risultati scientifici: un risultato davvero importante e unico in Europa», sottolinea Giuliano Taffoni, coordinatore per Inaf di ExaNeSt e coordinatore del workpackage di sviluppo del software applicativo. «ExaNeSt ci ha dato la possibilità di consolidare le nostre competenze in Hpc partecipando a una attività di ricerca complessa e importante. Ma si tratta solo dell’inizio, dobbiamo continuare a lavorare per migliorare il prototipo in modo da realizzare una piattaforma in grado di rispondere alle necessità di calcolo dei nuovi progetti di ricerca come lo Square Kilometre Array o il Cherenkov Telescope Array».
Grazie al know-how accumulato attraverso un percorso ventennale di sviluppo di sistemi paralleli Hpc e realizzazione di codici applicativi complessi per il calcolo scientifico, l’ApeLab dell’Istituto nazionale di fisica nucleare ha contribuito in maniera sostanziale al disegno della rete di interconnessione di ExaNeSt e al benchmarking della piattaforma di calcolo con un codice proprietario di simulazione di neural network sviluppato nell’ambito del progetto europeo Human Brain Project (Hbp).
«ExaNeSt, – spiega Piero Vicini, coordinatore del team ExaNeSt dell’Infn – è stata una palestra fondamentale per lo sviluppo di ExaNet, un’architettura di rete innovativa e totalmente europea che fa leva sulle precedenti attività di R&D dell’Infn in questo campo di ricerca». «Il progetto – prosegue Vicini – ha permesso di disegnarne l’architettura utilizzando idee originali, di prototiparne su Fpga un’implementazione a scala media, e di dimostrare la sua scalabilità misurandone le prestazioni con l’esecuzione di applicazioni di ampio interesse per la comunità di ricerca internazionale”. “Siamo pronti per il prossimo step: l’ottimizzazione e la sua integrazione nei sistemi Hpc a scala grande (exascale) di prossima introduzione come previsti dall’iniziativa Europea EuroHpc».
ExaNeSt ha contribuito a realizzare una nuova generazione di supercomputer europei, creando così nuove opportunità di business. I progressi del progetto in termini di prestazioni ed efficienza consentiranno alle Pmi di diversi settori dell’economia di utilizzare l’Hpc e l’analisi dei dati, con un interessante compromesso tra fruibilità e accessibilità. ExaNeSt ha inoltre formato numerosi giovani ingegneri, contribuendo a colmare il grande divario di competenze tra mondo accademico e industriale.
In questo video i ricercatori descrivono il funzionamento del prototipo ExaNeSt: