100x sneller. Overstromingsberekeningen door parallel rekenen. Klaas-Jan van Heeringen Bram Havers

Transcriptie

1 100x sneller Overstromingsberekeningen door parallel rekenen Klaas-Jan van Heeringen Bram Havers > 20 februari 2010 SLIDE

2 Wat zou het mooi zijn als..? SLIDE 2

3 Stelling Bij een dreigende overstroming dragen snelle en accurate berekeningen bij aan een betere besluitvorming SLIDE 3

4 Dashboard 1_hoofdscherm Waterveiligheid SLIDE 4

5 Voordat je dit soort plaatjes hebt.. SLIDE 5

6 Wat zou het mooi zijn als.. onzekerheden in weersverwachting doorwerken in voorspelde waterhoogtes Ensemble van 50 mogelijkheden Modellen veelal te gedetailleerd en te traag gemiddelde opgetreden 33-67% 25-75% zekereheid max. en minimale voorspelling SLIDE 6

7 Wat zou het mooi zijn als..... inundatieberekeningen meer detail zouden hebben Nu is 100x100 meter al nauwelijks te doen Maar we hebben AHN-2 (0,5 x 0,5 m) 10 punten per m 2, combinatie van Flimap en AHN2, met X,Y,Z en kleur SLIDE 7

8 Doel sneller en beter inzicht versnelling van de berekening hoger detailniveau Versnelling: 10 x 10 = 100 (+) Detailniveau: 20x fijner SLIDE 8

9 Mogelijkheden voor versnelling GPU CPU clusters nested view visualisatie hardware parallellisatie versnellen schematisatie GMP software sub-grids parameters schone code SLIDE 9

10 Alle mogelijkheden uitbuiten Visualisatietechnieken Hardware Software Good Modelling Practice Versnelling: 10 x 10 = 100 (+) Detailniveau: 20x fijner SLIDE 10

11 Software Nieuwe berekeningsmethoden Gekoppelde modellen Integrale modellering (neerslagafvoer en overstroming) Subgrids (gedetailleerde invoer automatisch opschalen) Wordt opgepakt in 3Di project SLIDE 11

12 Software Nieuwe numerieke algorithmes Ongestructeerde roosters Niet langer op 1 CPU SLIDE 12

13 High Performance Computing IBM Water Management focus Nederland: flood control en stedelijk waterbeheer Ierland: oceaan en kust Frankrijk: modeling and simulation, high performance computing missie voor water MONTPELLIER, FRANCE and ARMONK, NY Nov.19th, 2009 In a region of France known for sunshine, agriculture and natural spring water, IBM (NYSE: IBM) has established a Center of Excellence for Water Management to use high performance computing to monitor and forecast the impact of climate change and severe weather conditions on water resources. SLIDE 13

14 1.0E Number of Transistors E E E E E+05 Microprocessor Transistor Trend 1 Billion 1 Million ~50% CAGR SPECint_2000_rate Moore s law still true Single thread performance growth slows significantly System throughput continues to grow Historical Growth Trend=45% per year 1 Core Clock Speed (MHz) E E E+02 4 Core 2 Core Energy and heat limit high Intel Processors processor IBM Processors speeds Power3 Power3-II Intel's 2003 Roadmap RS >4 Core Single-Thread Performance Sequential computing limited Power4 Power4+ Power5 BlueGene/L GS/GT Power5+ Parallel computing is very scalable Power6 Z6 CP BlueGene/P Z6 SC Power5+ SLIDE 14

15 Solutions for High Performance Computing 4096 cores 2, 4 to 8 cores PC (Intel, AMD, GPU) Cluster of PCs (mostly Intel, AMD) Massively Parallel Computer (MPP) - (Intel, AMD, POWER7, BlueGene) cores Integrated Clusters with fast interconnect) Intel, AMD and IBM POWER7 The BlueGene/P system scales to 256 racks achieving 3.56 PF/s peak Up to cores SLIDE 15

16 Specialized hybrid super computers General Purpose Systems Hybrid System Throughput & Computational Accelerators IBM CELL BE Example: Los Alamos IBM Roadrunner AMD + Cell = petaflop and low power consumption Examples: Sony Playstation Microsoft XBox GPUs FX 580 FX 1800 FX 3700 FX 3800 FX 5600 S1070 SLIDE 16

17 Example Electricité de France (EDF) Application (spartacus-3d) Marin, coastal and river (dikes) use. Examples: Impact of waves hitting power generating dams for safety and construction optimization Flooding impact near nuclear power plants 3D modelling of complex free-surface flows Results Particles (>20 millions) simulation on Bluegene/P system 20 times faster with 1024 processors SLIDE 17

18 Example Telemac3D (Montepellier area) Application Pollution spreading through rivers at heavy rain Using Telemac application Results Parallelization has improved run time from 17437s to 187s when using a 4 nodes 32 cores cluster System Used # points plan Z levels T3D Version Simulated Time Run Time Production System (Sequential) V5P5 1d 6h Cluster1-1 Core V5P5 1d 6h 2918 Cluster1-2 Cores V5P5 1d 6h 1408 Cluster1-4 Cores V5P5 1d 6h 692 Cluster1-8 Cores V5P5 1d 6h 400 Cluster2-16 Cores V5P5 1d 6h 236 Cluster2-32 Cores V5P5 1d 6h 187 SLIDE 18

19 Dit jaar HPC in Flood Control : Demonstrator Flood Control Room Werkpakket 1 Onderzoek naar functionele integratie van FC2015 producten in DFCR 2 Onderzoek naar toepassing FC2015 concepten in stedelijke omgeving (de case Rotterdam) 3 Onderzoek naar methoden voor inzet DFCR als trainings- en simulatieomgeving 4 Ontwikkeling referentie-architectuur voor trainingsomgevingen en inzet HPC tijdens hoogwatercrises 5 Ontwikkeling FC2015 onderwijsprogramma voor hoger onderwijs SLIDE 19

20 Feedback. tijd voor discussie SLIDE 20

21 Hoe gaan we het aanpakken Programmering in 2010 Voorstudie in kader deelproject High Performance Computing Onderzoek naar haalbaarheid Programmering in 2011 Uitvoering? Toepassen in operationele context 100+ sneller 20x meer detail Gaat lukken! SLIDE 21

22 Colofoon Klaas-Jan van Heeringen - Deltares Klaas-Jan.vanHeeringen@deltares.nl Bram Havers IBM Bram_Havers@nl.ibm.com SLIDE 22