Oak Ridge National Laboratory’de, Frontier adını taşıyan bir HPE Cray EX235a süper bilgisayarı olan dünyanın ilk doğrulanmış exascale sistemi hala Top500 listesinde başı çekiyor.
Exascale öncesi birçok süper bilgisayar, dünya genelinde işletmeleri desteklemeye devam ediyor. Üretim ve otomotiv endüstrileri bunun mükemmel birer örneği. Süper bilgisayarların hızla değişen taşınabilirlik, otomotiv ve üretim ortamlarında karmaşık simülasyonu ve tasarımı nasıl mümkün kıldığına daha yakından bakalım.
Günümüzün makinelerini üretmek yazılımla desteklenen ve emek isteyen muazzam bir hesaplama gücü gerektiren karmaşık bir mühendislik gerektirir. HPC çözümleri ilk tasarım aşamasından itibaren özelliklerin sınanmasına ve güvenliğin simüle edilmesine kadar, isteklerinizi gerçekleştirmek için gerekli işlem gücünü sağlar. Süper bilgisayarlar çok büyük miktarda veriyi işler, diğer sistemleri büyük oranda aşan bir hızda hesaplamalar yapar ve işletmelerin diğer türlü çözemeyecekleri sorunları çözmelerine olanak sağlar. HPE süper bilgi işlem ve AI çözümleri, işletmelerin büyük veri hacimlerinden içgörü ve değer elde etmelerine yardımcı olarak endüstrilerin geleneksel sınırlarını zorlar.
HPC, gelişmiş tasarım simülasyonlarının yürütülmesinden işlemlerin otomatik hale getirilmesine ve bakım sorunlarının tahmin edilmesine kadar ürün geliştirme ve tedarik zincirinin her adımında üreticilere yardımcı olabilir. 3M , HPC’nin üretimi nasıl optimize edebildiğine, nasıl daha iyi ürünler sunabildiğine ve enerji tasarrufu yapabildiğine dair mükemmel bir örnektir. Şirket, Argonne National Laboratory’den araştırmacılarla birlikte makine öğrenimi ve süper bilgi işlemi kullanarak üretimi dönüştürmektedir. Argonne, yüksek enerji fiziği, malzeme bilimi, biyoloji ve son teknoloji bilgisayar bilimi gibi çeşitli alanları ele alan, bilim ve mühendislik atılımları için bir güç merkezidir.
3M’nin amacı, yüz maskeleri ve solunum cihazları gibi ürünleri üretmek için kritik bir öneme sahip eriyik üflemeli dokunmamış kumaş üretim işlemini daha verimli hale getirmekti. Buradaki temel sorun, çok fazla enerji tüketimi nedeniyle üretim maliyetlerinin büyük oranda artmasıydı.
Şirket Argonne National Laboratory ile işbirliği yaparak eriyik üflemeli dokunmamış kumaş üretimini iyileştirmek için bilgisayar modeli kullanmayı amaçladı. Geleneksel olarak bu işlemler deneme yanılma esasına dayanarak yapılır, bu da eriyik üfleme gibi karmaşık işlemler için yavaş ve pahalıdır.
Güçlü bir süper bilgisayar kullanarak kumaş üretimini modellemek ve optimize etmek amacıyla makine öğrenimi ve simülasyonlar uyguladılar. Bu, enerji tüketimini %20 düşürdü, yeni malzemelerin geliştirilmesini kolaylaştırdı ve sürdürülebilir üretimi teşvik etti.
Süper bilgi işlem, araştırmacıları, karmaşık işlemlerde daha derin içgörüler elde etmek için bilgisayar modelleri oluşturma konusunda destekler. Ekip, bir hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD) yazılımı olan OpenFOAM’u kullanarak simülasyonları yürütmek için Argonne’da bir HPE Cray süper bilgisayarı kullandı. Daha sonra daha fazla sayıda işlemciyle daha iyi performans elde etmek için başka bir CFD kodu olan CONVERGE’e geçtiler.
Makine öğrenimi, sayısız simülasyona veya deneye gerek duyulmadan sonuçları tahmin edebilen modeller oluşturması sayesinde, araştırma alanında kuralların yeniden yazılmasını sağladı. Ekip, çok büyük veri kümelerini manuel olarak oluşturmak yerine sonraki optimum simülasyonu önermek için yapay zekayı kullanıyor, bu sayede hatasız modelleri hızlı ve maliyet etkin bir şekilde oluşturabiliyorlar.
Argonne National Laboratory’nin bir HPE Cray süper bilgisayarı olan Aurora’yı da barındırdığını söylemekte fayda var. Şimdiye kadar hayal edilebilecek her şeyin ötesinde, her araştırma alanındaki bilimsel ilerlemeleri ve mühendislik ilerlemelerini destekleyen Aurora, bugüne kadarki en gelişmiş süper bilgisayar. Chicago Üniversitesi’nde bilgisayar bilimleri profesörü olan ve Argonne’un Exascale bilgisayar girişiminde görev alan Rick Stevens’tan alıntı yapacak olursak, Aurora “bulutta yapabileceğimiz herhangi bir şeyden daha büyük olan, aynı anda tek bir soruna odaklanan tek bir makinedir.” HPE Cray mimarisine sahip ilk doğrulanmış exascale sistemi olan Frontier’in hemen arkasından gelen Aurora, 1.012,00 Pflops/s ile Top500 listesindeki ikinci en hızlı süper bilgisayardır.
Aurora Early Science Program’ındaki araştırmacılar şu anda, üretken yapay zekanın kendi projelerindeki potansiyelini keşfetmek için Aurora sistemini kullanıyorlar. Bunun bir örneği, malzeme bilimi ve kimya alanında açık kaynaklı bir kod olan QMCPACK’tir. Bu kod, elektronların çeşitli malzemelerle nasıl etkileşim kurduğunu tahmin etmek için Quantum Monte Carlo (QMC) yönteminden faydalanır. Gördüğünüz gibi Aurora gibi süper bilgi işlem sistemleri, araştırmayı yapay zekanın gücüyle destekleyerek çığır açan keşiflere zemin hazırlıyor.
Argonne National Laboratory uzmanları ayrıca jet motoru verimliliğini ve kullanım ömrünü dengelemenin bir yolunu bulmak amacıyla Raytheon Technologies ile işbirliği yapıyor. Havacılık, insan kaynaklı karbon emisyonlarının %2,5’ini oluşturduğundan bu kritik bir öneme sahip. Raytheon, yeni nesil havacılık motorlarını daha verimli, sürdürülebilir ve uzun ömürlü olacak ve aynı zamanda işletme maliyetlerini azaltacak şekilde tasarlıyor. Argonne’un süper bilgisayarları, ekibin jet motor soğutma sistemlerinin karmaşık fiziğini ele alan son teknoloji makine öğrenim modellerini geliştirmesine olanak sağlayarak bu çalışmada etkili bir rol oynuyor. Bu, tasarım ve sınamayı hızlandırarak yakıt verimliliğini artırıyor ve işletme maliyetlerini düşürüyor.
Önceden bilim insanları bu karmaşık akışları analiz etmek için iki temel seçeneğe sahipti: çok doğru sonuçlar veren ama özellikle hesaplama açısından pahalı olan çok ayrıntılı CFD simülasyonları veya daha hızlı olan ancak daha az doğru sonuçlar veren yaklaşık simülasyonlar.
Gelişmiş CFD modellerinin, yüksek performanslı bilgi işlemin ve makine öğreniminin güçlü taraflarını birleştirerek hem doğruluk hem de hız sunan hibrit bir yaklaşım oluşturmayı amaçlamaktadırlar. Argonne National Laboratory’de Kıdemli Araştırmacı Bilim İnsan ve Proje Lideri Pinaki Pal’in de söylediği gibi: “Artık geniş ve yüksek duyarlıklı simülasyon veri kümeleri oluşturabiliriz ve önceden hayal edilemeyecek bir ölçekte derecesi indirgenmiş makine öğrenimi modellerini eğitmek için bunlardan faydalanabiliriz. Burada, Argonne’daki HPC ortamı işimizi kolaylaştırıyor ve sadeleştiriyor.”
Geliştirildikten sonra bu modeller mühendisleri film soğutmayı optimize etmeleri için destekleyecektir, böylece daha uzun ömürlü motorlar elde edilecek ve soğutma havasına duyulan ihtiyaç azalacaktır. Raytheon Technologies daha sonra bu çığır açan teknolojiden faydalanacaktır. Bu, şirket için daha yüksek motor verimliliği, daha düşük yakıt tüketimi ve gezegenimiz ve havacılık için daha yeşil bir gelecek anlamına gelir.
