Titan、15Petaflopsの半導体シミュレーションを実行

Tiffany Trader

今年のゴードン・ベル賞の国際的な科学者チームがどのように圧倒的な計算速度とアルゴリズムの改善をしたのか、オークリッジリーダーシップコンピューティングのウェブサイトで研究報告がされている。

スイスのチューリッヒ工科大学とオークリッジ国立研究所(ORNL)のチームは、オークリッジ国立研究所のTitanスーパーコンピュータ上で15Petaflopsを誇る高温超伝導体のシミュレーションを行った。彼らの研究では、現実的な超伝導体のモデル化を達成する2つのハードルを克服するアルゴリズムを採用した。アプリケーションは、DCA++(DCAは、「動的クラスタ近似(Dynamic Cluster Approximation)」の略)と呼ばれ、2008年のゴードン・ベル賞を獲得した開発チームが産み出した。

超伝導材料の徴候は、抵抗なく電気を通し、従ってエネルギーの損失が無いということである。このため、これらは動力伝達のようなエネルギー用途に訴求し、また磁気浮上推進列車やMRIスキャナで使用可能な強力な磁石も作れる。

しかし、超伝導を示すのに十分な低温をこれらの材料で得ることは、労力とコストの両面で集約的である。超伝導研究の聖杯は、冷却の必要の無い自然な超伝導体を発見する、もしくは作成することである。これは、動力伝達およびエネルギーの世界を変えるだろう。

このような材料の可能性を探るために、研究者はDCA++にいくつかの改善を行うことから始めた。彼らは、驚くべき15.4Petaflopsに達するために、システムのNVIDIA GPUをフル活用して、完全な18,688ノードのTitanシステム上でDCA+と呼ばれる新しい方法を使用した。

Titanのハイブリッドアーキテクチャは、同様にエネルギー効率であるべきことを証明した。記事によると、キーシミュレーションは、4,300キロワット時間を消費し、同等のCPUのみのシステム、Cray XE6上のシミュレーションでは、8倍近く高いエネルギー、もしくは33,580キロワット時間が必要であっただろう。

DCA+アルゴリズムはまた、動的クラスター量子モンテカルロシミュレーションで発生する2つの一般的な問題、フェルミオン記号問題とクラスタ形状依存性、を解決した。

ETHチューリッヒとORNLのチームメンバー、Thomas Schulthessは、DCA+アルゴリズムは、DCAの前世代よりも2億倍近く高速で、広い温度範囲による記号問題を軽減し、より低い温度でより多くの原子を考慮することによってより有用なシミュレーションのための道を作り、そして依然極低温環境下で発生する超伝導は重要であることを説明した。

アルゴリズムを改善することはまた、クラスタの形状依存性にも気を配った。「以前は超伝導転移温度のために大幅に異なる結果を得ていたが、今ではほとんど同じになります。」とプロジェクトパートナーであるORNLのThomas Maierは述べている。

高性能コンピューティングの優れた業績に対して毎年授与されているゴードン・ベル賞は、 11月21日にデンバーのSC13で発表される予定だ。