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CERN团队期待GPU计算集群可为LHC新实验提供强大助力

2022-02-10 22:49     来源:cnBeta     大型强子对撞机 欧洲核子研究中心LHC
对于传统计算机架构来说,想要每秒分析多达 10 亿次质子碰撞、或数万次极其复杂的铅碰撞,显然并非易事。随着大型强子对撞机(LHC)Run 3 数据处理需求的飙升,欧洲核子研究中心(CERN)也正通过四个大型实验项目,来探索通过 GPU 改善其计算基础设施的方法。

(图自:CERN)

据悉,LHC 实验的最新升级,即将于 2023 年投入使用。

考虑到传统中央处理器(CPU)难以应付新的计算挑战,目前正有四个大型项目在尝试采用 GPU 并行计算方案。

图上图所示,某 Run 3 候选 HLT 节点装配了双路 AMD Milan 64 核 CPU + 两张英伟达 Tesla T4 GPU 。

GPU 在图像处理等应用场景下具有极高的效率,最初只是为了加速计算机 3D 图形渲染而打造。

但在过去的几年里,LHC 实验、全球 LHC 计算网格(WLCG)和 CERN openlab 就已展开过这方面的研究尝试。

而在高能物理应用中加大 GPU 的计算投入,不仅能够提升 CERN 计算基础设施的质量和规模,还有助于提升系统的整体能效。

 

铅-铅碰撞的 2 ms 可视化呈现(图自:ALICE TPC / CERN)

CERN IT 部门负责人 Enrica Porcari 表示:

LHC 雄心勃勃的升级计划,带来了一系列令人兴奋的计算挑战。好消息是,GPU 能够在机器学习(DL)方面提供有力的支撑,帮助研究人员解决许多问题。

自 2020 年以来,CERN IT 部门提供了对数据中心 GPU 平台的访问权限,其已被证明在一系列应用中很受欢迎。

更重要的是,CERN openlab 正通过与工业界的合作研发项目,对将 GPU 用于机器学习一事展开郑重深入的调查。

与此同时,CERN 的科学计算协作小组,目前正努力帮助移植和优化实验中的关键代码。

多年前,ALICE 项目就率先在其“高级触发在线计算机农场”(HLT)中使用了 GPU,但也是迄今唯一大规模运用 GPU 的实验。

而新升级的 ALICE 探测器拥有超过 120 亿个连续读取的电子传感器元件,每秒可生成超过 3.5 TB 的数据流。即使经过一级数据处理,数据流量仍高达 600 GB/s 。

这些数据会被放到具有 250 个节点的 HPC 农场展开在线分析,每个节点包含 8 路 GPU + 32 核 CPU 。

大多数情况下,可将单个粒子检测器信号组装成粒子轨迹的软件(事件重建)工作,现均已适应了在 GPU 上并行工作。

从 2022 年开始,LHCb 实验将处理 4 TB/s 的数据流,并对每秒筛选出的最有趣的 10 GB/s LHC 碰撞数据展开物理分析。

其独特方法是不卸载工作,而是分析 GPU 上每秒 3000 万个粒子束交叉点。自 2018 年以来,随着 CPU 处理的改进,LHCb 的探测器重建能效也提升了将近 20 倍。

目前研究人员正期待着使用 2022 年的首批新系统调试数据,并在此基础上让升级后的 LHCb 探测器得以发挥其完整的物理潜力。

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