DOMEプロジェクト
電波望遠鏡とコンピューティングプロジェクト

DOMEは、オランダ政府が資金提供し、 IBMとASTRONが官民連携で進めるプロジェクトで、世界最大の計画中の電波望遠鏡であるスクエア・キロメートル・アレイ（SKA）に焦点を当てています。SKAはオーストラリアと南アフリカに建設される予定です。DOMEプロジェクトの目的は、SKAとIBMの両方に適用される技術ロードマップの開発です。この5年間のプロジェクトは2012年に開始され、オランダ政府とスイス・チューリッヒのIBMリサーチ、そしてオランダのASTRONが共同で資金を提供しています。[1] [2] [3] [4]プロジェクトは2017年9月30日に正式に終了しました。

DOME プロジェクトは、グリーン コンピューティング、データとストリーミング、ナノフォトニクスの 3 つのコンピューティング領域に焦点を当てており、7 つの研究プロジェクトに分割されています。

  • P1 アルゴリズムとマシン– 従来のコンピューティングのスケーリングが実質的に行き詰まっているため、将来の大規模コンピュータの設計には新たな方法論と原理が必要です。これは他の6つのプロジェクトを包括するプロジェクトとなります。
  • P2 アクセス パターン- 1 日あたりペタバイト単位のデータを保存する場合、データ ストレージの階層化とストレージ メディアに関する新しい考え方を開発する必要があります。
  • P3 ナノフォトニクス– 長距離およびシステム間の光ファイバー通信は目新しいものではありませんが、コンピュータ システム内および望遠鏡自体内の光通信については、まだやるべきことがたくさんあります。
  • P4マイクロサーバー– より高いコンピューティング密度、ワット当たりの性能の向上、システムの複雑さの軽減といった新たな要求により、新しいタイプのカスタム設計サーバーが求められています。
  • P5 アクセラレータ– 一般的なコンピューティング パフォーマンスが平坦化されるにつれて、信号処理や分析などの特殊なタスク向けに、次のレベルのパフォーマンスに対応するための特別なアーキテクチャが調査されます。
  • P6 圧縮サンプリング– 電波天文学データの取得、処理、解析のためのカスタマイズされた信号処理および機械学習アルゴリズムに関する基礎研究。圧縮センシング、代数システム、機械学習、パターン認識が重点分野です。
  • P7 リアルタイム通信– 非常に大規模なシステムでの冗長ネットワーク操作によって発生する遅延を削減し、通信帯域幅のユーティリティを最適化して、正しいデータがリアルタイムで正しい処理ユニットに届くようにします。

P1 アルゴリズムとマシン

コンピュータの設計はここ数十年で劇的に変化しましたが、依然として古いパラダイムが支配的です。現在の設計は、単一のコンピュータが1か所で小規模なデータセットを処理することを前提としています。SKAは全く異なる状況に直面することになります。それは、地理的に離れた無数の場所で、数万台の個別のコンピュータを用いてリアルタイムで収集された極めて大規模なデータセットを処理することです。このようなマシンを設計するための基本原則を再検討する必要があります。電力エンベロープ、アクセラレータ技術、ワークロード分散、メモリサイズ、CPUアーキテクチャ、ノード間通信に関するパラメータを調査し、設計の新たな基準を導き出す必要があります。[5]このプロジェクトから生まれたツールは、2018年初頭にオープンソース化される予定です。

この基礎研究は、他の 6 つの重点分野の傘として機能し、建築の方向性に関する適切な決定を下すのに役立ちます。

最初のステップは、 LOFARおよびMeerKAT望遠鏡の設計を遡及的に分析し、非常に大規模な分散型コンピューターを設計するときに使用する設計ツールを開発することです。

P2 アクセスパターン

このプロジェクトは、DOMEが処理しなければならない膨大な量のデータに焦点を当てます。SKAは毎日ペタバイト規模のデータを生成しますが、緊急度や地理的な場所（望遠鏡アレイの近くかデータセンター内か）に応じて、異なる方法で処理する必要があります。現在、最先端技術の域を超えている多くの技術を駆使した、複雑な階層型ソリューションを考案する必要があります。設計の推進力となるのは、可能な限り低コスト、アクセス性、そしてエネルギー効率です。

この多層アプローチは、磁気テープやハードディスクなどの従来のストレージメディアから、相変化メモリなどの新技術に至るまで、ハードウェア上のデータを分析、選別、分配、保存、取得するために、複数の異なるソフトウェア技術を組み合わせます。様々なストレージメディアの適合性は、データの書き込みと読み取り時の使用パターンに大きく依存し、これらのパターンは時間の経過とともに変化するため、設計にも変更の余地が必要です。[6]

P3ナノフォトニクス

データ転送は、ドームの大規模から小規模まで、設計に影響を与える重要な要素です。銅線による電気通信のコストは、集光アンテナとデータセンター間の接続からコンピュータ内部のデバイス間の接続に至るまで、低消費電力光インターコネクトの適用を促進するでしょう。IBMとASTRONはどちらも、ナノフォトニクス、ビームフォーミング、光リンクに関する先進的な研究プログラムを有しており、新しい設計に向けて共同で取り組んでいきます。[7]

この研究プロジェクトは、デジタル光相互接続、アナログ光相互接続、アナログ光信号処理の 4 つの研究開発セクションに分かれています。

  1. 天文学信号処理ボード用のデジタル光相互接続技術。
  2. 焦点面アレイ フロントエンド用のアナログ光相互接続テクノロジー。
  3. フォトニックフェーズドアレイ受信機タイル用のアナログ光相互接続技術。
  4. フォトニック焦点面アレイ用のアナログ光相互接続および信号処理技術。

2013年2月、国際固体回路会議（ISSCC）において、IBMとスイスのローザンヌ連邦工科大学（EPFL）は100 ギガビット/秒の アナログ-デジタル変換器（ADC）を展示した。[8] 2014年2月、ISSCCにおいて、IBMとASTRONは400ギガビット/秒のADCを展示した。[9]

P4マイクロサーバー

2012年、IBMのロナルド・P・ルイテン率いるチームは、Linuxを実行する汎用コンポーネントをベースに、計算密度が高くエネルギー効率の高い64ビットコンピューティングサーバー設計の追求を開始しました。必要なコンポーネントのほとんどが1つのチップに収まるシステムオンチップ（SoC）設計がこれらの目標に最も適しており、「マイクロサーバー」の定義が生まれ、基本的にマザーボード全体（RAMとブートフラッシュを除く）がチップに収まるようになりました。ARM 、x86、Power ISAベースのソリューションが検討され、 FreescaleのPower ISAベースのデュアルコアP5020 /クアッドコアP5040プロセッサをベースにしたソリューションが最終的に採用されました。

デザイン

完成したマイクロサーバーは、標準のFB-DIMMソケットと同じフォームファクタに収まります。SoCチップ、約20GBのDRAM 、そしていくつかの制御チップ（監視、デバッグ、ブートに使用されるCypressのPSoC 3など）が、133×55mmの物理寸法を持つ完全なコンピューティングノードを構成します。カードのピンは、 SATAポート1個、ギガビットイーサネットポート5個、10ギガビットイーサネットポート2個、SDカードインターフェース1個、USB 2インターフェース1個、そして電源に使用されます。

このコンピュートカードは35Wの電力エンベロープ内で動作し、最大70Wのヘッドルームを備えています。このコンピュートカード約100枚を、外部ストレージと通信用のネットワークスイッチボードと共に、 19インチラックの2Uドロワーに収容する予定です。冷却は、ドイツのSuperMUCスーパーコンピュータで初めて開発されたAquasar温水冷却ソリューションによって行われます。

未来

2013年後半、新たなSoCが選定されました。Freescale社の最新12コアT4240は、T5020と同等の消費電力で、大幅に性能が向上しています。2014年初頭には、2Uドロワーに搭載可能な大規模展開に向けて、新しいプロトタイプのマイクロサーバーカードが開発・検証されました。その後、NXP（旧Freescale社）のLS2088A部品を使用した8コアARMv8ボードが開発されました。2017年末、IBMはこの技術を新興企業にライセンス供与し、同社は2018年半ばまでに市場投入する予定です。

P5アクセラレータ

従来の高性能プロセッサは、2000年代後半に消費電力の増加によりクロック速度を上げられなくなり、性能の壁にぶつかりました。解決策の1つは、最も一般的なタスクや計算負荷の高いタスクをアクセラレータと呼ばれる専用ハードウェアにオフロードするハードウェアを組み込むことです。この研究分野では、これらの領域を特定し、ボトルネックを克服するためのアルゴリズムとハードウェアを設計します。パターン検出、構文解析、データ検索、信号処理を行うアクセラレータが使用される可能性があります。ハードウェアは、静的タスク用の固定アクセラレータと、同様の特性を持つ一連のタスク用のプログラマブルアクセラレータの2種類になります。このプロジェクトでは、汎用グラフィックプロセッサを使用した超並列コンピューティングについても検討します。[10]

P6 圧縮サンプリング

圧縮サンプリングプロジェクトは、デルフト工科大学との共同研究による信号処理の基礎研究です。電波天文学の分野では、膨大なデータセットを扱う信号の捕捉、解析、処理には膨大な計算量が必要です。目標は、サンプリングと圧縮を同時に行い、機械学習を用いて、できればデータ収集装置にできるだけ近い場所で、何を保持し何を破棄するかを判断することです。このプロジェクトの目標は、信号の捕捉に使用する圧縮サンプリングアルゴリズムを開発し、増え続けるパターンクラスターの中で保持するパターンを較正することです。この研究では、パターン品質の低下、外れ値検出、物体分類、画像形成の問題にも取り組みます。[11] [12]

P7 リアルタイム通信

コレクターからプロセス施設へのデータ移動は、従来、高レイテンシのI/O、低帯域幅の接続、そして通信ネットワークの適切な設計の欠如により、途中でデータが多重化されることが多く、停滞する傾向があります。本研究プロジェクトでは、レイテンシを最小限に抑え、エクサスケールコンピュータ設計上の処理エンジンにデータが直接書き込まれるようにI/Oシステムを設計します。第1フェーズでは、システムのボトルネックを特定し、リモートダイレクトメモリアクセス（RDMA）を調査します。第2フェーズでは、標準的なRDMA技術を相互接続ネットワークに適用することを検討します。第3フェーズでは、機能プロトタイプの開発を行います。[13]

参考文献

  1. ^ DOME: IBMとASTRONのSKA電波望遠鏡向けエクサスケールコンピュータ
  2. ^ “NLeSC、IBMおよびASTRONとDOME契約を締結”. 2014年7月14日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年7月2日閲覧。
  3. ^ IBMは前例のないデータ処理の課題に新しい技術を期待している
  4. ^ ビッグバンからビッグデータまで：ASTRONとIBMが宇宙の起源を探るために協力
  5. ^ 「ASTRON & IBM Center for Exascale Technology – Algorithms & Machines」。2014年7月14日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年7月2日閲覧。
  6. ^ 「ASTRON & IBM Center for Exascale Technology – アクセスパターン」。2014年7月14日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年7月2日閲覧。
  7. ^ 「ASTRON & IBM Center for Exascale Technology – Nano Photonics」。2014年7月14日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年7月2日閲覧。
  8. ^ 超高速イーサネットの研究によりインターネット速度が100Gb/秒に向上
  9. ^ IBMが400Gbpsインターネットへの扉を開く
  10. ^ 「ASTRON & IBM Center for Exascale Technology – Accelerators」。2014年7月14日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年7月2日閲覧。
  11. ^ 「ASTRON & IBM Center for Exascale Technology – Compressive Sampling」。2014年7月14日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年7月2日閲覧。
  12. ^ “将来の電波望遠鏡のためのデータ整理と画像形成（DRIFT）”. 2014年7月14日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2014年7月2日閲覧。
  13. ^ 「ASTRON & IBM Center for Exascale Technology – RT Communication」。2014年7月14日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年7月2日閲覧。
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