MODELLI E COMPUTER
ovvero….
ENEA
i giovedì della cultura scientifica
29.04.04
SISTEMI E MODELLI
MODELLI E PROBLEMI
Tipo di problema
dati
trovare
• Analisi (diretto)
E,S
R
• Sintesi (identificazione)
E,R
S
• Controllo
S,R
E
SCATOLE BIANCHE E SCATOLE
NERE
Konrad Zuse Z1 – 1936
Il recente sviluppo tecnologico nel calcolo
scientifico non è dovuto ad una pianificazione
organica, ma è la risultanza di un insieme di
tendenze non sempre concordi, tra le quali
prevale il technology push. Esiste il reale
bisogno di programmare il prossimo decennio
per far fronte alle richieste sempre più
determinate e stringenti provenienti dalla
comunità scientifica.
I TREND
1
CPU speed vs. memory bandwidth
I TREND
2
Network vs computer performance
I TREND
Network vs computer
performance
1986 - 2000:
computer x 500
networks x 340,000
2001 - 2010
computer x 60
network x 4000
3
Le architetture di calcolo
secondo il parametro “latenza”
• Metacomputer. Sistemi distinti ed eterogenei,
interconnessi via WAN, con latenze dell’ordine di 10-2 s.
• Cluster computer. Collezione di sistemi di calcolo autonomi
debolmente accoppiati, tipicamente interconnessi in LAN,
con latenze dell’ordine di 10-4 – 10-5 s.
• Sistemi massivamente paralleli. Sono costituiti da molti
elementi interconnessi nella stessa unità di elaborazione con
latenze dell’ordine di 10-6 - .5*10-6 s.
• Sistemi vettoriali. La tecnica del “pipelining” consente
latenze dell’ordine di 10-8 s.
I TOP 500: i settori di utenza
I TOP 500: i cluster avanzano
IL PROBLEMA DELLA DIVERGENZA
Negli ultimi anni il calcolo
scientifico è diventato sempre più
dipendente da hardware
progettato ed ottimizzato per
applicazioni commerciali.
USA: LE PROPOSTE
o investimenti specifici per il supercomputing
scientifico (nicchia costosa);
o coinvolgimento delle grandi IT companies;
…… in attesa di nuove tecnologie (computer
biologici, computer molecolari, computer
quantistici)
USA: OBIETTIVI
STRATEGICI
• Potenza di picco di un petaflop/s
entro il 2007-2009
• Efficienza per applicazioni scientifiche
del 30-50%
USA: LE NUOVE
ARCHITETTURE
1.
Parallelo vettoriale con componenti
custom(CRAY e ORNL)
2. ViVA (Virtual Vector Architecture)
(IBM, LBNL, LLNL) . Blue Planet
3. Tecnologia SOC (System On a Chip)
(IBM, LLNL, ANL) . Blue Gene
LE GRANDI SFIDE
• Scienza e ingegneria
• Energia e ambiente
• Controllo delle
•
•
•
•
infrastrutture
Salute
Cambiamenti climatici
Nanotecnologie
Effetti dell’inquinamento
• Sicurezza e qualità della
•
•
•
•
•
vita
Sistema dei trasporti
Impiego delle tecnologie
intelligenti
Accesso alle informazioni
Gestione delle realtà
“knowledge intensive”
Istruzione e formazione