Vikram Gavini’nin laboratuvarı, atom altı parçacıklar konusunda, rekor bir zamanda büyük bir dönüm noktasını geçti. Michigan Üniversitesindeki 3 kişilik ekip, ileri matematik kullanarak atom dünyasında yol gösterecek bir program hazırladı. Bu program, daha hafif araçlardan daha etkili ilaçların üretilmesine kadar birçok alana ilerleme imkanı sunuyor.

Kodlar, grubun açık kaynak kodlu reposunda paylaşıldı. GPU desteği sayesinde 18 ayda, 20 kat hızlanma elde edildi.

Summit’e Yolculuk

Ekip, 2018’in ortalarında, Oak Ridge Ulusal Laboratuvarından (Dünyanın en hızlı süper bilgisayarlarından biri olan Summit’in bulunduğu yer) GPU hackathonu için davet aldığı zaman, kodun CPU ile çalışan sürümü, yayınlanmak üzereydi.

Ekibin doktora sonrası araştırmacı üyesi olan Sambit Das, “kodumuzun, GPU’ların paralelleştirme özelliğiyle büyük bir ilerleme kaydedebileceğini fark etmemiz çok uzun sürmedi.” dedi.

Das ve Phani Motamarri, hackathon bitmeden CUDA kütüphanesiyle kodlarını 5 kat hızlandırdı. Bu hızlanmadan sonra daha fazlasını yapabileceklerini fark ettiler.

6 Ayda, 5 Kattan 20 Kat Hıza

Ekip programı geliştirmeye devam etti. Program, birkaç ay sonra 10,000 magnezyum atomundaki 100,000 elektronu analiz edecek duruma geldi. 2019’un başlarında da, Summit’te çalıştırılmak için hazırdı.

Laboratuvar, çalışmalarını iterasyon yaklaşımıyla yaptı. Bu yöntem ile kodları Summit’in düğümlerinde çalıştırdılar ve her sonuçtan sonra düğüm sayısını artırarak devam ettiler. Nisan ayında, sistemin neredeyse tamamı olan 27.000 GPU’luk bölümünü kullanıyorlardı ve 20 kat hızlandırma ile 46 petaflopsluk performans elde ettiler.

Yoğunluk Fonksiyonel Teorisi (DFT) yöntemini kullanan bir program için daha önce duyulmamış bir sonuçla karşılaştılar (DFT, atomaltı parçacıklar arasındaki kuantum etkileşimlerini açıklamak için ileri matematik kullanan bir yöntemdir).

Zorlu Denklemler İçin Dağıtık Hesaplama

En çok atıf alan 100 makalenin 12’si DFT ile ilgilidir. Astrofizikten, DNA zincirlerinin analizlerine kadar çok geniş bir alanda kullanılır. DFT hesaplamaları çok karmaşık olduğu için de kurum araştırmalarına açık olan bilgisayarların, zamanının dörtte birini kullanıyor.

DFT yönteminde, işlemci sayısı ve ölçeklenme arasında doğrusal bir bağlantı kurulamadığı için, bu yöntemi kullanan çalışmalar kodlarının verimlilik raporlarını yayınlamaz. Fakat laboratuvar, programın Summit’in teorik hesaplama kapasitesinin %30’unu kullandığını bildirdi. Bu alışılmadık seviyede yüksek bir verimlilik oranı demek.

Matematiksel Tanınırlık

Ekip, yüksek başarımlı hesaplama alanının Nobel’i olarak görünen Gordon Bell ödülü için ilk yaptıkları başvuruda seçildi ve 2019’un sonuna doğru finalist oldu.

Gavini, “bu ödül ekibimizin ve üniversitemizin tanınırlığına önemli bir katkı yaptı. Bu daha sadece başlangıç” dedi.

Ekip, kodun performansını 64 petaflops’a ve kullanım verimini %38’e yükseltti. Programı, daha şimdiden başka alanlardaki çalışma ekipleri, keşif çalışmalarında kullanmaya başladı.

Daha Fazla Hesaplama, Uygulama ve Performans Arayışı

Başlangıç projesi magnezyumun analizine dayanıyordu. Magnezyum, uçaklarda ve arabalarda kullanılan çelik ve alüminyumdan çok daha hafif bir elementtir. Bu yüzden yüksek oranda yakıt tasarrufu sağlayabilir. Laboratuvar geçen sene, elektronların DNA’da nasıl hareket ettiğini keşfetmeye çalışacak yeni bir ekip kurdu. Bu şekilde daha etkili ilaç geliştirme çalışmalarına yardımcı olacaklar.

Bir sonraki büyük adım ise kodu son çıkan NVIDIA A100 Tensor Core GPU’ları kullanan Perlmutter süper bilgisayarında çalıştırmak. Das, A100 GPU’larının hızlı ve yüksek doğruluk sağlayan TensorFloat-32’yi desteklemesinden dolayı, Summit GPU’larına göre 4 kat hız artışı elde ettiklerini raporladı.

Laboratuvarın programı şu anda diğer DFT kodlarına göre 100 kat hız artışı sunuyor. Gavini, Arm tabanlı dünyanın en hızlı süper bilgisayarı olan Fugaku’da testler planlamaya başladı. Gavini, ” Ne kadar ileri gittiğinizi ve bir sonraki dönüm noktasını görmek çok heyecanlı. Bunu bir yolculuğun başlangıcı olarak görüyoruz” dedi.

Yazının kaynağına buradan ulaşabilirsiniz.