Wettervorhersage aus der Graphikkarte

Graphikprozessoren (GPUs) bieten höhere Performanz bei tieferen Kosten und tieferem Energieverbrauch als klassische Prozessoren (CPUs). Ein Konsortium um das Swiss National Supercomputing Centre (CSCS) in Lugano, das Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie MeteoSchweiz, das Centre for Climate Systems Modeling (C2SM) an der ETH und weitere Partner hat die Grundlagen geschaffen, dass diese Vorteile bei der Erzeugung von Wettervorhersagen und Klimasimulationen genutzt werden können.

Der immense Markt für Computerspiele und die dazu verwendeten Spielkonsolen hat die Entwicklung der Graphikprozessoren rasend vorangetrieben. Anstatt 2 oder 4 Rechenkerne (Cores) wie in typischen Desktop-Prozessoren sind in einem modernen Graphikchip bis zu 2496  energieeffiziente Rechenkerne vorhanden. Seit Jahren wird daran gearbeitet, diese Rechenleistung auch für wissenschaftlich-technische Anwendungen zu nutzen. Dabei sind folgende Hürden zu nehmen:

  • Um die geforderte Systemleistung zu erreichen sind viele dieser Graphikprozessoren notwendig. Wie in einem klassischen Supercomputer oder Cluster müssen diese in dicht gepackten Rack-Systemen angeordnet werden, eng miteinander gekoppelt sein und eine sehr hohe Verfügbarkeit aufweisen. Durch die neu auf den Markt gebrachten Supercomputer mit GPUs ist diese Hürde genommen. Das CSCS hat als einer der allerersten Besteller eines solchen Systems dessen Design und Entwicklung massgeblich beeinflusst. Mit der Inbetriebnahme der ‚Piz Daint‘ getauften Maschine am CSCS steht nun der schnellste Rechner Europas in der Schweiz.
  • Die leistungsstarken GPUs werden immer gemeinsam mit universell einsetzbaren CPUs verwendet. Diese Kombination von verschiedenen Prozessortypen wird als ‚hybrid Computing‘ bezeichnet und erfordert Anpassungen an der Software, so dass die verschiedenen Verarbeitungsschritte jeweils auf dem am besten geeigneten Prozessor (GPU oder CPU) berechnet werden können. Aufgrund ihres Aufbaus aus sehr vielen kleinen Prozessoren können GPUs nur gut ausgelastet werden, wenn tausende von Aufgaben (‘Threads‘) gleichzeitig ausgeführt werden. Die Aufteilung einer Rechenaufgabe auf sehr viele voneinander unabhängige Teilaufgaben (Parallelisierung) erfordert jedoch eine aufwändige Überarbeitung des Codes und kann dessen Komplexität massiv erhöhen. Mit der erfolgreichen Portierung des Wettermodelles ‚COSMO‘ hat das Konsortium den Weg zur Wettervorhersage auf hybriden Computern erstmals ermöglicht. Die von SCS entwickelte ‚Domain Specific Language (DSL)‘ erlaubt den Wetterforschern, ihre physikalischen Modelle sehr direkt zu formulieren, ohne die Architektur des verwendeten Prozessors berücksichtigen zu müssen. Bei der automatischen Übersetzung dieses Codes durch unser Back-End wird in der Folge hoch effizienter Code für CPU und GPU erzeugt.

Dank den oben genannten Fortschritten kann die Wettervorhersage im sehr anspruchsvollen, kleinräumigen Gelände der Schweiz in Zukunft noch genauer berechnet werden und Ausnahmeereignisse wie starke Gewitter werden besser voraussagbar.

 

https://www.cscs.ch/science/computer-science-hpc/2013/this-decision-is-a-huge-success-for-the-hp2c-projects/

https://www.cscs.ch/publications/news/2013/promising-hybrid-computer-architecture-at-cscs/

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