WikiDer > Пико (суперкомпьютер)
 Пико IBM NeXtScale | |
| Активный | эксплуатация 2015 |
|---|---|
| Спонсоры | Министерство образования, университетов и исследований (Италия) |
| Операторы | Члены Консорциума [1] |
| Место расположения | Чинека, Казалеккьо-ди-Рено, Италия |
| Архитектура | IBM NeXtScale Кластер Linux Infiniband Узлы вычислений / входа 66, Intel Xeon E5 2670 v2 # 2,5 ГГц, 20 ядер, 128 ГБ оперативной памяти Узлы визуализации 2, Intel Xeon E5 2670 v2 # 2,5 ГГц, 20 ядер, 128 ГБ ОЗУ, 2 GPU Nvidia K40 Узлы Big Mem 2, Intel Xeon E5 2650 v2 # 2,6 ГГц, 16 ядер, 512 ГБ ОЗУ, 1 графический процессор Nvidia K20 Узлы BigInsight 4, Intel Xeon E5 2650 v2 # 2,6 ГГц, 16 ядер, 64 ГБ ОЗУ, 32 ТБ локального диска. |
| объем памяти | 128 ГБ / вычислительный узел 1080 (2 узла визуализации по 512 ГБ) |
| Место хранения | диски с высокой пропускной способностью (на основе технологии GSS) общим объемом около 4 ПБ, подключенные к ленточной библиотеке большой емкости на общий фактический объем 12 ПБайт (с возможностью расширения до 16 ПБайт). |
| Цель | Большое количество данных |
| интернет сайт | www |
PICO это кластер Intel, установленный в центре обработки данных Cineca. PICO предназначен для включения новых классов приложений «BigData», связанных с управлением и обработкой больших объемов данных, поступающих как в результате моделирования, так и в результате экспериментов. Кластер состоит из сервера Intel NeXtScale, предназначенного для оптимизации плотности и производительности, управляя большим репозиторием данных, общим для всех HPC системы в Cineca.
История
Разработка Pico спонсировалась Министерство образования, университетов и исследований (Италия) в 2015 году.
Характеристики
PICO - это кластер Intel, состоящий из 74 узлов разных типов, предназначенных для разных целей, с общей задачей анализа и визуализации больших объемов данных.
- Узлы входа: 2 узла по 20 ядер, 128 ГБ памяти. Оба этих узла доступны по IP-адресу: login.pico.cineca.it
- Вычислительные узлы: 51 × 20-ядерный узел, 128 ГБ памяти. Здесь определяется стандартная научная вычислительная среда. Предустановленные приложения относятся к области визуализации, а также анализа данных, постобработки и биоинформатики. Можно получить доступ к этой среде через ssh и отправить большой анализ в пакетной среде PBS.
- Узлы с большой памятью: два узла, big1 и big2, оснащены соответственно 32 ядрами - 0,5 Тл и 40 ядрами - 1 Т ОЗУ доступны для определенных действий, которые требуют значительного количества памяти. Оба являются серверами HP DL980.
- Узел big1 оснащен 8 четырехъядерными процессорами Intel Xeon E7520 с тактовой частотой 1,87 ГГц и 512 ГБ оперативной памяти, а также графической картой NVidia Quadro 6000.
- Узел big2 оснащен четырьмя десятиядерными процессорами Intel Xeon E7-2860 с тактовой частотой 2,26 ГГц и 1024 ГБ оперативной памяти.
- Узлы визуализации: 2 × (20 ядер, 128 ГБ памяти, 2 × GPU Nvidia K40) + 2 × (16 ядер, 512 ГБ памяти, 1 × GPU Nvidia K20). В этом разделе определяется среда удаленной визуализации, использующая преимущества большой памяти и ускорения графического процессора.
- Узлы BigInsights: 4 × 16-ядерных узла, 64 ГБ памяти / узел, 32 ТБ локальных дисков / узел + 1 × 20-ядерные узлы, 128 ГБ памяти). На этих узлах доступно решение IBM для приложений Hadoop. InfoSphere BigInsights доступен для специальных проектов.
- Другие узлы: 13 × 20-ядерные узлы, 128 ГБ памяти. Они используются для внутренней деятельности в области облачных вычислений, больших научных баз данных, hadoop для науки.
Смотрите также
Рекомендации
- ^ «Консорциум университетов». Получено 9 марта 2016.
Статьи о Pico и ее сети
Cineca: суперкомпьютерные вычисления для управления большими данными (Лука Де Биасе)
L’utilizzo dei Big Data в Istat: stato attuale e prospettive (презентация на ForumPA Джулио Баркароли - ISTAT)
Международный центр физической науки Абдуса Салама Симпозиум по высокопроизводительным вычислениям и приложениям с интенсивным использованием данных в науках о Земле (презентация Карло Каваццони и Джузеппе Фиамени - Cineca)