СОВРЕМЕННЫЕ GRID – ТЕХНОЛОГИИ
Первая фаза вычислительного проекта GRID для LHC была одобрена на Совете ЦЕРН. Сегодня важно не только иметь доступ к информации, но и распределенным образом обpaбатывать ее. Четыре гигантских детектора этого ускорителя - ALICE, ATLAS, CMS и LHCb - будут накапливать больше чем 10 миллионов гигабайт данных в течение каждого года о событиях, происходящих при столкновении частиц. Это эквивалентно содержанию, примерно, 20 миллионов компьютерных компакт - дисков.
Ведущие российские исследовательские центры различных ведомств ведут работы по проекту LHC, как по созданию самого ускорителя, так и всех четырех его детекторов. На выполнение соответствующих заказов по проекту LHC задействованы десятки российских заводов. В целом вклад России в проект LHC можно оценить в размере 5%.
Научно-исследовательские центры РФ, участвующие в проекте «Большой адронный коллайдер», разpaбатывают два основных направления развития GRID технологий:
- интенсивные операции с базами данных, data intensive GRID (проект DataGRID);
- вычислительный computational GRID (проект EuroGRID), в котором создаваемая инфраструктура нацелена на достижение максимальной скорости расчетов за счет глобализации распределения (распараллеливания) вычислений.
Концепция GRID (название по аналогии с электрическими сетями - electric power grid) предполагает создание компьютерной инфраструктуры нового типа, обеспечивающей глобальную интеграцию информационных и вычислительных ресурсов на основе управляющего и оптимизирующего программного обеспечения (middleware) нового поколения. Для достижения этой цели создается набор стандартизированных служб для обеспечения надежного, совместимого, дешевого и всепроникающего доступа к географически распределенным высокотехнологичным информационным и вычислительным ресурсам - отдельным компьютерам, кластерам и суперкомпьютерным центрам, хранилищам информации, сетям, научному инструментарию и т.д.
Важнейшим является междисциплинарный хаpaктер GRID. Имеется довольно много общего в вычислительных потребностях различных областей научных исследований - развиваемые технологии применяются в физике высоких энергий, космофизике, микробиологии, экологии, метеорологии, различных инженерных приложениях (например, в самолетостроении). Схожие проблемы наблюдаются и в других областях. Например, NASA реализует для своих нужд сеть высокопроизводительных компьютеров, роботизированных устройств массовой памяти, высокоскоростных каналов связи, научных инструментов и продвинутых интерфейсов для пользователя под названием Information Power Grid.
В настоящее время кроме LHC идет подготовка нескольких научных экспериментов нового поколения - эксперименты с использованием интерферометров для регистрации гравитационных волн бинарных пульсаров, новых сверхсвезд и иных экзотических объектов (эксперимент LIGO), а также автоматизированная цифровая космическая съемка с очень высоким разрешением (более 1012 пикселей), которая позволит значительно развить систематическое изучение звезд, галактик и крупномасштабных космических структур (эксперимент SDSS) для создания подробного каталога астрономических данных. Все эти эксперименты рассчитаны на длительный период и предполагают накопление и последующую обработку массивов данных.
Требования к вычислительным и архивным ресурсам для этих экспериментов различны. Процессорные затраты, необходимые для LIGO составляют несколько петафлопов. Объемы данных у LHC будут значительно больше, чем у LIGO, а у LIGO - значительно больше, чем у SDSS.
Среди основных направлений использования computational GRID на данный момент можно выделить:
- распределенные супервычисления, решение очень крупных задач, требующих огромных процессорных ресурсов, памяти и т.д.;
- «высокопоточные» вычисления (High - Throughput Computing), позволяющие организовать эффективное использование ресурсов для небольших задач, утилизируя временно простаивающие компьютерные ресурсы;
- вычисления «по требованию» (On-Demand Computing), крупные разовые расчеты;
- вычисления с привлечением больших объемов распределенных данных (Data-Intensive Computing), например, в метеорологии, астрономии, физике высоких энергий;
- коллективные вычисления (Collaborative Computing).
К общим хаpaктеристикам потребностей, которые делают оправданной организацию вычислительных архитектур типа Data intensive GRID, можно отнести следующие:
- большие объемы данных, распределенных по различным научным центрам, странам и континентам;
- участие большого количества специалистов в обработке данных из разных институтов и университетов;
- информация, которую следует проанализировать, имеет сложную структуру;
- алгоритмы обработки информации имеют нетривиальный хаpaктер (объем программ составляет миллионы строк текста);
- наконец, масштабируемость базового программного обеспечения (фактически, всего того, что лежит ниже прикладного уровня), которое должно устойчиво работать как на настольной машине, так и на суперкомпьютере.
Как прогнозируется, эволюционные изменения в полупроводниковых технологиях и архитектуре микропроцессоров приведут в ближайшие пять лет к десятикратному увеличению вычислительных мощностей. Уже сегодня возможности рядовых пользователей, подключенных к цифровым каналам связи с предоставлением комплексных услуг, сравнимы с теми возможностями, которыми обладали суперкомпьютерные центры 10-15 лет назад.
Технологическое основание для создания Grid - инфраструктур дают уже существующие волоконно-оптические сети, высокопроизводительные процессоры, параллельные архитектуры, протоколы связи, математическое обеспечение распределенных структур, механизмы обеспечения безопасности.
В НовГУ создана лаборатория "GRID-ТЕХНОЛОГИИ В СОВРЕМЕННОЙ ФИЗИКЕ".
Ее задачами являются:
1.Подготовка научных сотрудников, программистов и инженеров по направлениям:
- обработка и анализ экспериментальных данных с ускорителя LHC;
- работа по созданию программного обеспечения для проекта DATAGRID,
- работа по созданию программного обеспечения для моделирования физических процессов;
- работа по проекту распределенных вычислений EuroGRID.
2.Проведение работ:
- создание и развитие российского сегмента DATAGRID;
- моделирование экспериментов на детекторах ALICE, ATLAS, CMS;
- обработка экспериментальных данных с этих детекторов, а также с детектора TOTEM.
3. Создание программного обеспечения для DATAGRID и EuroGRID.
4. Создание программного обеспечения для моделирования физических процессов взаимодействия адронов и ядер при сверхвысоких энергиях.
5. Создание программного обеспечения для триггеров редких процессов в рассеянии адронов и ядер.
На основе этих конкретных задач лаборатория также может готовить специалистов по использованию технологии GRID в других областях науки и техники, в частности, в экологии, экономике, энергетике, машиностроении, медицине, биологии.
Новгородский государственный университет включен в сеть Grid. Вычислительные ресурсы доступны для использования всеми участниками сети.
Для этого были осуществлены следующие работы:
1. Произведена установка и настройка вычислительного элемента сети GRID и сопутствующих сервисов, а именно:
- Computing Element - система управления вычислительными ресурсами, распределением заданий, аутентификацией хостов и пользователей сети,
- Storage Element - система хранения исходных экспериментальных данных и данных, полученных в результате обработки,
- Monitoring BOX - распределенная система мониторинга отдельных хостов сети GRID и сети в целом,
- Сервисы: SSH, Firewall, VPN, Hosts Autoupdate (система обновления ПО с помощью apt-get).
2.Все имеющиеся хосты зарегистрированы в сети GRID, для них получены соответствующие OpenSSL - сертификаты в Regional Certification Authority.
3.Получен сертификат пользователя, который был зарегистрирован в виртуальной организации RDIG (Russian Data Intensive Grid).
4.Локально устранены мелкие недоработки системы автоматического развертывания сайтов (совокупности сервисов в рамках одного вычислительного центра), связанных с тем, что ПО для сети GRID находится еще в стадии разработки и предварительного тестирования.
Работа представлена на научную конференцию «Новые технологии и современные системы автоматизации», Тунис, 12-19 июня 2005 г., поступила в редакцию 29.04.2005г.
По мере прогрессирования ВИЧ-инфекции наблюдается дисбаланс в выработке цитокинов, хаpaктеризующийся переключением Тh-1 ответа на Тh-2. Это, в свою очередь, приводит к прогрессированию иммуносупрессии и развитию оппортунистических инфекций. Определено, что IFN-γ, IL-2, IL-4, IL-10 и TGFβ могут обладать разнонаправленным действием в зависимости от локальных условий. Оценка иммунологических параметров может определять прогноз развития заболевания и коpрегировать интенсивность противовирусной терапии. ...
03 05 2024 17:12:27
Статья в формате PDF 220 KB...
02 05 2024 7:31:46
Статья в формате PDF 146 KB...
30 04 2024 13:30:46
29 04 2024 21:13:15
Статья в формате PDF 506 KB...
28 04 2024 9:56:59
В статье на основе материала «Национального корпуса русского языка» дан анализ вербальному и невербальному воплощению эмотивного концепта «обида» в художественном тексте. На языковом уровне рассмотрена сочетаемость лексемы «обида» с другими словами-эмотивами. На неязыковом уровне охаpaктеризованы невербальные компоненты проявления данной эмоции (плач, взгляд, жесты). Представленный анализ позволяет сделать вывод о национальной специфики данного чувства. ...
27 04 2024 2:20:33
26 04 2024 5:53:25
В данной работе приводятся результаты экологических исследований по состояния северных экосистем, с целью разработки возможных мероприятий по снижению негативных воздействий на окружающую среду при горно-добычных работах открытых карьерным способом. Выявлены закономерности приуроченности накопления тяжелых металлов на определенных типах почв. ...
25 04 2024 6:20:54
Статья в формате PDF 121 KB...
24 04 2024 14:19:58
Статья в формате PDF 128 KB...
23 04 2024 3:15:34
Статья в формате PDF 140 KB...
21 04 2024 16:14:45
Статья в формате PDF 121 KB...
20 04 2024 13:47:46
Статья в формате PDF 220 KB...
19 04 2024 15:25:11
Статья в формате PDF 123 KB...
18 04 2024 1:50:28
Статья в формате PDF 139 KB...
17 04 2024 5:41:27
Статья в формате PDF 106 KB...
16 04 2024 17:10:26
Статья в формате PDF 236 KB...
14 04 2024 9:57:13
Статья в формате PDF 136 KB...
12 04 2024 10:13:52
Статья в формате PDF 274 KB...
10 04 2024 14:36:47
Статья в формате PDF 116 KB...
09 04 2024 2:14:50
Статья в формате PDF 171 KB...
08 04 2024 23:39:47
Статья в формате PDF 109 KB...
07 04 2024 19:29:38
Статья в формате PDF 132 KB...
06 04 2024 12:56:55
05 04 2024 8:14:21
Статья в формате PDF 300 KB...
04 04 2024 17:41:35
Статья в формате PDF 101 KB...
02 04 2024 19:38:28
Статья в формате PDF 130 KB...
01 04 2024 12:30:42
Статья в формате PDF 133 KB...
31 03 2024 2:10:55
Статья в формате PDF 262 KB...
30 03 2024 17:52:39
Статья в формате PDF 122 KB...
29 03 2024 5:58:39
Статья в формате PDF 118 KB...
28 03 2024 6:49:27
Статья в формате PDF 100 KB...
27 03 2024 15:43:34
Статья в формате PDF 176 KB...
26 03 2024 9:59:44
Статья в формате PDF 198 KB...
25 03 2024 2:22:49
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::