SLinCA@Home

SLinCA@Home (Scaling Laws in Cluster Aggregation - scale-invariant patterns in cluster aggregation) este un proiect de cercetare care utilizează computere conectate la Internet pentru cercetare în domeniul științei materialelor .

SLinCA@Home a fost fondată de un grup de cercetători de la Institutul de Fizica Metalelor. G. V. Kurdyumov (IMP) al Academiei Naționale de Științe a Ucrainei . Proiectul folosește software-ul BOINC, platforma SZTAKI Desktop Grid și API -ul Distributed Computing (DC-API) de la SZTAKI. SLinCA@Home include mai multe aplicații științifice dedicate găsirii de modele invariante la scară în datele experimentale și rezultatele simulării pe computer.

Istorie

Proiectul SLinCA@Home a fost lansat anterior în ianuarie 2009, ca parte a celui de-al șaptelea program-cadru al Uniunii Europene (FP7) pentru finanțarea cercetării științifice și a dezvoltării tehnologice în Europa. În 2009-2010, a folosit facilitățile FMI local „Desk Grid”; din decembrie 2010, folosește o infrastructură de calcul distribuită furnizată de voluntari pentru a rezolva probleme complexe de calcul. Proiectul este gestionat în prezent de un grup de oameni de știință de la IMP NASU în strânsă colaborare cu parteneri de la IDGF Arhivat 24 februarie 2011 la Wayback Machine și echipa de calcul distribuit „Ucraina” Arhivat la 14 martie 2022 la Wayback Machine . Din iunie 2010, SLinCA@Home lucrează ca parte a proiectului DEGISCO FP7 Arhivat la 26 februarie 2011 la EU Wayback Machine .

SLinCA@Home este în versiune alfa.

Conform statisticilor neoficiale de la BOINCstats (din martie 2011), peste 2000 de voluntari din 39 de țări au luat parte la proiect, devenind al doilea cel mai popular proiect BOINC din Ucraina (după proiectul Magnetism@Home). [1] Aproximativ 700 de utilizatori activi oferă 0,5-1,5 TFLOPS de putere de calcul [2] de putere de calcul.

O aplicație SLinCA a fost lansată pe o infrastructură globală deschisă de calcul distribuită (SLinCA@Home); Alte trei (MultiScaleIVideoP, CPDynSG și LAMMPS peste DCI) sunt testate pe rețeaua de desktop FMI locală închisă.

Aplicații

Proiectul SLinCA@Home a fost creat pentru a căuta modele invariante la scară necunoscute anterior pe baza rezultatelor experimentelor și simulărilor în următoarele aplicații științifice.

Scaling Laws in Cluster Aggregation (SLinCA)

SLinCA (Scaling Laws in Cluster Aggregation) este prima aplicație portată în infrastructura DG de către Laboratorul de fizică a deformării al IMF. Scopul său este de a găsi legile invarianței de scară în scenariul cinetic al agregării monomerilor în clustere de diferite tipuri și în diverse domenii științifice.

Procesele de agregare a clusterelor sunt studiate în multe ramuri ale științei: agregarea defectelor în știința materialelor, dinamica populației în biologie, creșterea și dezvoltarea urbană în sociologie etc. Datele experimentale existente indică prezența unei structuri ierarhice la mai multe niveluri de scară. Teoriile disponibile oferă multe scenarii pentru agregarea clusterelor, formarea structurilor ierarhice și explicațiile proprietăților lor invariante la scară. Pentru a le verifica, este necesar să folosiți resurse de calcul puternice pentru a procesa baze de date uriașe de rezultate experimentale. O simulare tipică a procesului de agregare a unui cluster cu 106 monomeri durează aproximativ 1-7 zile pe un procesor modern, în funcție de numărul de pași din metoda Monte Carlo .

Executarea SLinCA pe o rețea din IRS permite sute de mașini cu putere de procesare suficientă pentru a simula multe scenarii într-un interval de timp mult mai scurt.

Parametri tehnici tipici pentru lansarea versiunii SLinCA a IRS în IRS deschis global:

• Condiții curente pentru 1 sarcină per 1 nucleu CPU (2,4 GHz): timp de execuție ~2-4 ore; RAM <60 MB; HDD <40 MB.
• Punct de control: n/a (în testare).
• Timpul sarcinilor: neliniar.

Rezultatele preliminare ale aplicației SLinCA au fost obținute pe resursele de calcul EGEE ale infrastructurilor de testare CETA-CIEMAT și XtremWeb-HEP LAL ; afiș publicat în 2009 la cel de -al 4-lea eveniment de formare EDGeS și la cel de-al treilea atelier AlmereGrid , Almere , Țările de Jos (29-30 martie 2009). [3]

• Actualizare pentru stabilitatea punctului de control și suport pentru calcule pe GPU-urile NVIDIA (creștere estimată a performanței cu 50-200%).
• Migrarea către platforma OurGrid pentru a testa și demonstra mecanismele potențiale de interacțiune între comunitățile globale cu diferite paradigme de calcul distribuit. SLinCA este planificat să fie portat pe platforma OurGrid, care se concentrează pe suportarea rețelelor desktop peer-to-peer, care sunt diferite de calculul distribuit voluntar bazat pe IMF Desktop Grid.

Procesare multiscale de imagini și video (MultiScaleIVideoP)

Microscopia optică este utilizată în mod obișnuit pentru a analiza caracteristicile structurale ale materialelor la intervale de mărire înguste, o zonă mică de interes și în modul static. Cu toate acestea, multe procese critice asociate cu debutul și propagarea dinamică a fracturii sunt observate într-un interval larg de timp de la 10 −3 s la 10 3 s și la mai multe niveluri de scară de la 10 −6 m (defecte simple) la 10 −2 m ( rețele legate de defecte) . Aplicația Multiscale Image and Video Processing (MultiscaleIVideoP) este concepută pentru a procesa evoluția înregistrată a materialelor în timpul deformării mecanice pe o mașină de testare. Calculele includ mulți parametri fizici de proces (viteză, forță, mărire, condiții de iluminare, filtre hardware etc.) și parametri de procesare a imaginii (distribuția dimensiunilor, anizotropie, localizări, parametri de scalare etc.). Prin urmare, calculele sunt foarte laborioase și se fac foarte lent. De aceea, este nevoie urgentă de a folosi resurse de calcul mai puternice. Rularea acestei aplicații în RDI permite sute de mașini cu putere de procesare suficientă să proceseze imagini și videoclipuri la o gamă mai largă de scale și în intervale de timp mult mai scurte.

Parametri tehnici tipici pentru lansarea versiunii IRS a aplicației MultiScaleIVideoP pe o rețea de desktop IMF locală închisă:

• Condiții curente pentru 1 sarcină per 1 nucleu CPU (2,4 GHz): timp de execuție ~20-30 min; RAM <200 MB; HDD <500 MB.
• Punct de control: n/a (în testare).
• Timpul sarcinilor: liniar.

Rezultatele preliminare ale aplicației MultiScaleIVideoP au fost obținute pe resursele de calcul EGEE ale infrastructurilor de testare CETA-CIEMAT și XtremWeb-HEP LAL; publicat în 2009 ca poster la cel de-al 4-lea eveniment de formare EDGeS și la cel de-al 3-lea Atelier AlmereGrid din Almere , Țările de Jos (29-30 martie 2009). [patru]

În ianuarie 2011, au fost obținute și publicate rezultate suplimentare ale prelucrării datelor de supraveghere video din experimente cu încărcarea ciclică de constrângere a foliei de aluminiu. [5]

• Actualizare pentru stabilitatea punctului de control și suport pentru calcule pe GPU-urile NVIDIA (estimată îmbunătățirea performanței cu 300-600%).

Dinamica populației orașelor și creșterea durabilă (CPDynSG)

Se știe că creșterea orașelor (municipalii, raioane etc.) se explică prin migrație, fuziuni, creșterea populației, etc. Astfel, s-a observat că distribuția orașelor în funcție de dimensiunile lor în multe țări respectă o lege a puterii. . Această dependență este confirmată de datele pentru populațiile din diferite orașe din timpul istoriei lor timpurii. Populația din toate orașele mari crește mult mai rapid decât întreaga țară într-un interval considerabil de timp. Cu toate acestea, ca și în orașele care au ajuns la maturitate, creșterea lor poate încetini sau populația poate chiar să scadă din motive care nu au legătură cu migrația către orașe și mai mari. Diverse teorii oferă rate de creștere, asimptotice și distribuții ale acestor populații. O caracteristică importantă a aplicației este compararea teoriilor existente cu datele observaționale și scenariile de prognoză pentru dinamica creșterii durabile a populației pentru diferite regiuni naționale și internaționale. Aplicația City Population Dynamics and Sustainable Growth (CPDynSG) vă permite să explorați relația dintre o cantitate imensă de date experimentale și să găsiți o potrivire calitativă între predicțiile diferitelor modele și datele istorice disponibile.

Parametri tehnici tipici pentru rularea versiunii IRS a aplicației CPDynSG pe o „Rețea de birou” locală închisă a infrastructurii FMI:

• Condiții curente pentru 1 sarcină per 1 nucleu CPU (2,4 GHz): timp de execuție ~20-30 min; RAM <20 MB; HDD <50 MB.
• Punct de control: n/a (în testare).
• Timpul sarcinilor: liniar.

În iunie-septembrie 2010 au fost primite rezultate privind conceptul, rezultatele portarii versiunii RDI a aplicației CPDynSG bazată pe platforma BOINC, platforma SZTAKI Desktop Grid și API-ul SZTAKI Distributed Computing (DC-API), precum și ca rezultate preliminare pentru distribuția dimensiunilor orașelor în mai multe țări din Europa Centrală și de Est. Se remarcă izolarea caracteristică a distribuției dimensiunilor orașelor în Ungaria și se constată și o evoluție foarte similară a distribuției dimensiunilor orașelor în Ucraina și Polonia. Aceste rezultate au fost prezentate la Cracow Grid Workshop'10 Arhivat 28 iulie 2011 la Wayback Machine (11-13 octombrie 2010) în prezentări orale și poster [6] . Standul prezentat a fost premiat „ Pentru cea mai bună prezentare de poster Cracow Grid Workshop'09 ”.

Versiunea actuală a aplicației CPDynSG va fi actualizată pentru stabilitatea punctului de control, funcționalitate nouă și suport pentru calculele GPU NVIDIA pentru a efectua analize mai rapid (estimat la 50% până la 200% mai rapid).

Simulator Atomic/Molecular Massively Parallel (LAMMPS) la scară largă în IRS

Căutarea de noi dispozitive funcționale la scară nanometrică a devenit o tendință importantă în știința materialelor moderne. Dar producția controlată de dispozitive funcționale la scară nanometrică necesită selecția și reglarea atentă a parametrilor critici (elemente, potențiale de interacțiune, moduri de acțiune externă, temperatură etc.) de auto-organizare atomică în modelele și structurile dezvoltate pentru dispozitivele funcționale la scară nanometrică. De aceea , modelarea dinamicii moleculare a proceselor de nanofabricatie cu descompunerea parametrilor fizici si enumerarea parametrilor prin metoda "fortei brute" este foarte promitatoare. În acest scop, foarte popularul pachet necomercial open source „Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator” (LAMMPS) a fost ales ca candidat pentru portarea la IRS pe baza platformei BOINC, SZTAKI Desktop Grid și API pentru distribuție . de calcul (DC-API). ) de la SZTAKI. De regulă, o astfel de modelare a nano-obiectelor cu mulți parametri necesită o cantitate extrem de mare de resurse de calcul. Simularea tipică a nanostructurilor studiate pentru o configurație a parametrilor fizici - de exemplu, pentru simularea proceselor fizice în 1-10 picosecunde de monocristale metalice (Al, Cu, Mo, etc.) cu 107 atomi - necesită aproximativ 1-7 zile pe un procesor modern. Implementarea LAMMPS în Grid în IRS vă permite să utilizați sute de mașini în același timp și să obțineți o cantitate imensă de resurse de calcul pentru a efectua simulări într-o gamă largă de parametri fizici (configurații) și într-un timp mult mai scurt.

Parametri tehnici tipici pentru lansarea versiunii IRS a aplicației MultiScaleIVideoP pe o rețea de desktop IMF locală închisă:

• Condiții curente pentru 1 sarcină per 1 nucleu CPU (2,4 GHz): timp de execuție ~2-48 ore; RAM <500 MB; HDD <1 GB.
• Punct de control: n/a (în testare).
• Timpul sarcinilor: liniar.

În septembrie-octombrie 2010, rezultatele preliminare obținute au fost prezentate într-o prezentare orală la Conferința Internațională „Materiale Nanostructurale-2010”  (link inaccesibil) , Kiev , Ucraina [7]

Versiunea actuală de LAMMPS care utilizează aplicația IRP va fi actualizată pentru stabilitatea punctului de control, funcționalitate nouă și suport pentru calculele GPU NVIDIA pentru a efectua analize mai rapid (estimat la 300 până la 500% mai rapid).

Parteneri

• Proiecte UE FP7 (DEGISCO și EDGeS).
• Comunități de voluntari (echipă de calcul distribuit „Ucraina”).
• Comunități profesionale de experți în domeniul calculului distribuit (International Desktop Grid Federation).

Premii

• 2009 - „For the best poster presentation Cracow Grid Workshop'09”, Cracovia , Polonia (12-14 octombrie 2009) - raport despre ideea și rezultatele portarii aplicației MultiScaleIVideoP cu bibliotecile MATLAB pentru IRS bazate pe BOINC și SZTAKI Desktop Grid platforme , precum și platforma XtremWeb-HEP, unde aplicabilitatea integrării MATLAB a obiectelor și codurilor pentru calculul distribuit este demonstrată folosind exemplul procesării imaginilor și video în domeniul științei materialelor și microscopiei. [opt]
• 2010 - „Pentru cea mai bună prezentare a posterului Cracow Grid Workshop'10”, Cracovia , Polonia (11-13 octombrie 2010) - raport despre conceptul și rezultatele portarii aplicațiilor CPDynSG pentru IRS bazate pe platformele BOINC și SZTAKI Desktop Grid cu o analiză comparativă a teoriilor disponibile cu observații experimentale, precum și scenarii tipice ale dinamicii creșterii populației pentru diferite țări din Europa Centrală și de Est. [6]

Note

1. ↑ Statisticile proiectului BOINCstats , < http://boincstats.com/stats/project_graph.php?pr=SLinCA > . Preluat la 16 martie 2011. Arhivat 8 iulie 2011 la Wayback Machine 
2. ↑ SLinCA@Home Server Status Arhivat 21 februarie 2011.
3. ↑ O. Gatsenko; O. Baskova și Y. Gordienko. Cinetica agregării defectelor în știința materialelor simulată în mediul de calcul Desktop Grid Instalat în Laboratorul obișnuit de știință a materialelor (link indisponibil) . Proceedings of the 3rd Almere Grid Workshop (martie, 2009). Preluat la 16 martie 2011. Arhivat din original la 23 februarie 2011. (nedefinit) 
4. ↑ O. Baskova; O. Gatsenko și Y. Gordienko. Portarea aplicației MATLAB multiparametrice pentru procesarea imaginilor și video la Desktop Grid pentru calcul distribuit de înaltă performanță (link mort) . Proceedings of the 3rd Almere Grid Workshop (martie, 2009). Preluat la 16 martie 2011. Arhivat din original la 23 februarie 2011. (nedefinit) 
5. ↑ O. Baskova; O. Gatsenko, O. Lodygensky, G. Fedak și Y. Gordienko. Proprietăți statistice ale suprafeței monocristalului deformate în cadrul monitorizării și procesării video în timp real în mediul de calcul distribuit în grilă de desktop (link mort) 306-309. Materiale de inginerie cheie (ianuarie 2011). Data accesului: 16 martie 2011. Arhivat din original pe 26 iulie 2012. (nedefinit) 
6. ↑ 1 2 O. Gatsenko; O. Baskova și Y. Gordienko. Simularea dinamicii populației orașelor și a creșterii durabile în infrastructura de calcul distribuită în rețea desktop . Proceedings of Cracow Grid Workshop'10 (februarie, 2011). Preluat: 16 martie 2011. (nedefinit)
7. ↑ O. Baskova; O. Gatsenko, O. Gontareva, E. Zasimchuk și Y. Gordienko. Cinetica de agregare invariabilă la scară a defectelor la scară nanometrică ale structurii cristaline ( link inaccesibil ) . Online Proceedings of "Materiale nanostructurate-2010" (19-22 octombrie 2011). Data accesului: 16 martie 2011. Arhivat din original pe 26 iulie 2012. (nedefinit) 
8. ↑ O. Baskova; O. Gatsenko și Y. Gordienko. Scalarea aplicației MATLAB în Desktop Grid pentru calcule distribuite de înaltă performanță - Exemplu de procesare a imaginilor și video (downlink) . Proceedings of Cracow Grid Workshop'09 255-263 (februarie, 2010). Data accesului: 16 martie 2011. Arhivat din original pe 26 iulie 2012. (nedefinit) 

Link -uri

• Platforma XtremWeb-HEP
• Platforma SZTAKI Arhivată la 1 martie 2011 la Wayback Machine
• Platforma OurGrid Arhivată pe 13 iunie 2021 la Wayback Machine
• Proiect SLinCA@Home
• SLinCA@Home Statistici