Algoritmi potenziati per un calcolo ad alte prestazioni efficiente dal punto di vista energetico In uno scenario caratterizzato da iniziative sempre più spesso incentrate sul rafforzamento dell’efficienza energetica dei componenti hardware dei sistemi di calcolo ad alte prestazioni (High Performance Computing, HPC), il progetto EXA2GREEN ha deciso di percorrere una strada alternativa sviluppando una serie di algoritmi relativi a tale aspetto. Il culmine dell’impresa è rappresentato dal sistema ArduPower, un dispositivo che consente di misurare il consumo energetico dei singoli componenti hardware. Energia © EXA2GREEN Come ha affermato il prof. Vincent Heuveline, coordinatore di EXA2GREEN presso l’Università di Heidelberg, “L’eccessivo consumo energetico delle piattaforme HPC attualmente in circolazione fa sì che il futuro di questi sistemi in termini di utilizzo e di sviluppo dipenderà essenzialmente dall’attuazione di piani di ottimizzazione finalizzati a una maggiore efficienza energetica”. È stata proprio questa riflessione a spingere il prof. Heuveline e il suo team ad avviare il progetto, partendo da un approccio del tutto singolare. Nonostante la consapevolezza che il progresso nel settore della progettazione e della produzione di componenti hardware determinerà un aumento significativo dell’efficienza energetica, l’attenzione dei ricercatori è stata rivolta allo sfruttamento di un potenziale ancora inesplorato, vale a dire la progettazione algoritmica e l’ingegneria del software. I lavori, della durata di tre anni, si sono conclusi nell’ottobre del 2015. Il team è stato in grado di realizzare uno strumento software per il monitoraggio e l’analisi dei consumi in termini di potenza e di energia delle applicazioni scientifiche parallele, non senza aver prima definito un algoritmo per il calcolo dell’efficienza energetica. Come ha osservato il prof. Heuveline, “Il primo passo verso la creazione di un algoritmo di efficienza energetica consiste nell’analisi del suo comportamento”. “Ciò equivale a interrogarsi su una serie di aspetti, tra cui il consumo totale di energia, le principali modalità di utilizzo, i punti deboli, il consumo di potenza di ciascun componente e, infine, l’eventuale presenza di componenti inefficienti”. Il professore ha inoltre affermato: “Questo genere di analisi richiede l’utilizzo di una serie di dispositivi di misurazione e di strumenti di monitoraggio, nonché di tecnologie di profilazione e di ispezione integrate, che consentono di risolvere le falle degli algoritmi. Le misure tipicamente adottate in tali situazioni prevedono l’eliminazione del fenomeno del busy waiting, l’ottimizzazione della pianificazione delle attività finalizzata a un miglior utilizzo dei componenti hardware disponibili e persino l’adattamento ad altri componenti hardware in grado di soddisfare al meglio le esigenze di uno specifico algoritmo”. Durante i lavori sono stati sviluppati vari algoritmi numerici, relativi soprattutto alle routine e ai risolutori di algebra lineare, che svolgono un ruolo importante in numerose applicazioni scientifiche. La possibilità di utilizzare pacchetti software nell’ambito di nuove iniziative di ricerca o di integrare queste tecnologie in infrastrutture HPC testimonia il contributo immediato dei risultati del progetto sul piano dell’efficienza energetica delle relative applicazioni. La ricerca dà i suoi primi frutti: il modello di previsione meteorologica COSMO-ART Come accade per tutte le idee o i metodi scientifici, che richiedono sempre una dimostrazione pratica, anche i ricercatori di EXA2GREEN hanno tentato di identificare un modello di sistema idoneo nel quale poter integrare i risultati ottenuti. Tali riflessioni hanno condotto alla creazione di COSMO-ART, una soluzione software basata sul modello operativo di previsione meteorologica ideato dal consorzio COSMO, che consente di calcolare l’interazione di gas e aerosol nell’atmosfera. Come ha spiegato il prof. Heuveline, “Abbiamo deciso arbitrariamente di utilizzare un’applicazione la cui ottimizzazione potrebbe registrare benefici tangibili per questa importante comunità di ricerca”. “Abbiamo utilizzato una serie di tecniche complementari in grado di ridurre il consumo energetico del modello numerico di previsione meteorologica COSMO-ART, che ci hanno consentito, per esempio, di analizzare l’utilizzo di vari formati di precisione dei numeri in virgola mobile, di potenziare i metodi di calcolo dell’evoluzione temporale della chimica atmosferica, di utilizzare tecniche di parallelizzazione avanzate e di integrare l’intera applicazione nelle nuove piattaforme hardware”. Infine, il team di lavoro è stato in grado di dividere in tre parti il consumo energetico totale di COSMO-ART, nonché di ottenere un fattore di velocizzazione della simulazione pari a quattro. ArduPower: lo strumento di monitoraggio dell’inefficienza energetica Sebbene il progetto non fosse stato inizialmente concepito ai fini di uno sfruttamento commerciale dei risultati, un altro importante contributo dell’iniziativa è rappresentato da ArduPower, un misuratore di potenza interna innovativo che consente di quantificare il consumo energetico di ogni singolo componente hardware, come i processori o le memorie dei computer. “Lo sviluppo di questo nuovo dispositivo di misurazione ha rappresentato un passo avanti importante verso il completamento del quadro di analisi algoritmica, specialmente in virtù del carattere pionieristico di questa scoperta”, ha spiegato il prof. Heuveline. Secondo l’esperto, la tecnologia ArduPower potrebbe rappresentare il candidato ideale per la creazione di un prodotto o servizio commerciale. Il team ha portato avanti gli studi nel campo dei sistemi HPC a elevata efficienza energetica anche dopo la chiusura dei lavori, avviando una collaborazione nell’ambito del progetto ICT-Energy e promuovendo l’efficienza energetica in applicazioni su vasta scala. Nel novembre del 2015, uno dei partner del progetto, IBM Research Zurich, si è aggiudicato il premio Gordon Bell per la realizzazione di una simulazione a energia scalabile della convezione del mantello terrestre su 1,6 milioni di core BlueGene/Q. Parole chiave ArduPower, efficienza energetica, algoritmi, software, HPC, calcolo ad alte prestazioni, previsioni meteorologiche, COSMO-ART, EXA2GREEN
