Das Paul Scherrer Institut (PSI) behandelt seit den 1980er Jahren erfolgreich Krebs-Patienten mit Protonenstrahlen. Die Anlage wurde nun durch einen weiteren Behandlungsplatz basierend auf einer Gantry Maschine eines Drittlieferanten ergänzt. Dabei stellte sich die Herausforderung, die Sicherheitssysteme (safety systems) der bestehenden mit der neuen Anlage zu integrieren. Die diversen Interface-Standards dieser komplexen Systeme mussten miteinander in Einklang gebracht werden.

Die gewählte Lösung besteht aus einem neuartigen verteilten IO-System, welches auf FPGA-Technologie beruht. Damit liessen sich die verschiedenen Schnittstellen und Hochgeschwindigkeits-Datenlinks miteinander verbinden und so eine robuste Sicherheitsarchitektur umsetzen.

Die Firma Supercomputing Systems unterstützte das PSI in diesem Projekt mit der Entwicklung einer umfassenden und vom PSI erweiterbaren FPGA-Plattform mit allen notwendigen Schnittstellen und Datenkanälen.

Die folgenden zwei Bilder zeigen den Behandlungsraum während der Installation der Anlage:

Eine Übersicht über die Anlage zur Protonenstrahtherapie mit dem Cyclotron zur Beschleunigung der Protonen sowie den Strahlführungen zu den Behandlungsplätzen:

Die von SCS entwickelte Hardware zur Integration der Sicherheitssysteme der beiden Anlagetypen:

 

Der diesjährige Swiss ICT Award 2016 erhalten MeteoSchweiz und CSCS für ihr neues hochaufgelöstes Vorhersagemodell COSMO-NExT. Wir gratulieren beiden Preisträgern herzlich!

Die Wettervorhersage von Meteoschweiz und vielen anderen europäischen Wetterdiensten beruht auf dem numerischen Wettermodell COSMO. Am 31.3.2016 hat Meteoschweiz das neue Vorhersagemodel COSMO-1 in Betrieb genommen. Die Berechnungen erfolgen auf dem neuen Supercomputer „Piz Kesch“ am Nationalen Hochleistungsrechenzentrum der Schweiz (CSCS) in Lugano. Trotz einer Maschenweite von neu 1.1 km (früher 2.2 km) können die Berechnungen 20-mal so schnell erfolgen. Dies führ zu zeitnahen und genauen regionalen und lokalen Prognosen zum Beispiel in Unwettersituationen.

„Piz Kesch“  rechnet das Wettermodel auf total 192 Grafikprozessoren (GPUs).  Der dynamische Kern des COSMO Modelles wurde durch SCS von Grund auf neu programmiert und auf die GPU portiert.

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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/

Die Wettervorhersage von MeteoSwiss und vielen anderen europäischen Wetterdiensten beruht auf dem numerischen Wettermodell COSMO. Der dynamische Kern dieses Modelles konnte durch SCS in Zusammenarbeit mit folgenden Hauptpartnern von Grund auf neu programmiert werden: MeteoSwiss, ETHZ mit dem Swiss National Supercomputing Centre (CSCS) in Lugano sowie Nvidia.

Die neue Implementierung basiert auf einer durch SCS entwickelten ‚Stencil Library‘. Diese verwendet eine ‚Domain Specific Embedded Language‘ (DSEL), welche erlaubt, verschiedenste Prozessoren (z.B. Intel, AMD x86) sowie many-core Architekturen wie ‚General Purpose Graphics Processing Units‘ (GPGPU) mit maximaler Performanz zu verwenden (Performance Portability). Dank dieses Ansatzes konnte die Ausführungsgeschwindigkeit des Wettermodelles um Faktoren gesteigert werden. Das Wetter von morgen wird dadurch zwar nicht besser, aber es lässt sich genauer vorhersagen.