Просто интересно почитать, что делают и с помощью Linux тоже на серьёзных машинах.

Круто.

PS Интересно а Русские ученые чем то подобным пользуются (или опять недостаток финансирования) ?

> PS Интересно а Русские ученые чем то подобным пользуются?

Пользуются ноутбуками и самодельными кластерами.

или опять недостаток финансирования?

Скорее, его отсутствие

Конечно, занимаются, как-нибудь оформлю в галерее. Размах не тот, но параллельные квантовохимические расчеты - обыденный инструмент теоретиков.

Честно говоря не понял, почему на видео молекулы «живут» с вроде нормальной скоростью, а на самом деле это микросекунды. Они что, со скоростью света там болтаются?

Азиатские биологи выбирают Гном

А ещё их софт написан на каком-то умилительном древнем тулките.

Скорость порядка 1 км/с - обычные скорости теплового движения молекул.

Временные шаги моделирования малы, порядка фемтосекунды, так как на более грубых шагах теряется правильная динамика легких атомов с большими частотами колебаний.

Я, походу, то же самое считаю в Boinc.

с чем вас и поздравляю.

я так и подумал поначалу, что тут о f@H речь.

кстати, большинству пользователей тоже хотел порекомендовать вместо компиляции ради компиляции запрячь комп научно-полезной работой, когда он простаивает. и учёным польза, и карма чище.

вместо компиляции ради компиляции

Это к гентаводам.

>Честно говоря не понял, почему на видео молекулы «живут» с вроде нормальной скоростью, а на самом деле это микросекунды. Они что, со скоростью света там болтаются?

Расстояния же тоже нанометровые. А вообще визуализация и моделирование это две совсем разные задачи.

тот же промышленный стандарт - modeller - графического интерфейса не имеет, скармливаются ему пачка файлов - скрипт на питоне, выравнивание последовательностей (текстовый файлик) и pdb-файл (практически текстовый) с координатами атомов. Юникс-вей, мать его.

>А ещё их софт написан на каком-то умилительном древнем тулките.

Это не их софт а открытый RasMol, написанный на Tcl/Tk (хотя gtk-версия выглядит практически идентично)

> самые передовые вычислительные мощности

С Новым Годом! BG/L - это устаревшая система. BG/P - и та уже вот-вот заменяться будет. Прототип BG/Q был показан на SC10. А пафосно то как...

> Просто интересно почитать, что делают и с помощью Linux тоже на серьёзных машинах.

На BG/L вычислительные узлы работают под CNK - Compute Node Kernel, ни разу не Linux.

> Интересно а Русские ученые чем то подобным пользуются?

N17 в top500:

T-Platforms T-Blade2, Xeon 5570 2.93 GHz, Infiniband QDR

Moscow State University - Research Computing Center

http://www.top500.org/system/10189

То-то я смотрю на ЛОРе белок резвелось... Оказывается, их синтезируют.

За линк спасибо (не знал о таком чуде ).

Моделирование белков при помощи Blue Gene/L

Ждем комментариев wfrr. Хотя, чтобы смоделировать выфера и калькулятора хватит.

>PS Интересно а Русские ученые чем то подобным пользуются (или опять недостаток финансирования) ?

http://cluster.krc.karelia.ru/section.php?id=9 до BG конечно ой как далеко...

На BG/L вычислительные узлы работают под CNK - Compute Node Kernel, ни разу не Linux.

Да кстати, это интересно. У них на вычислительных узлах очень маленькая _однозадачная_ ОС...

«В исследовательской лаборатории IBM им. Т.Дж. Уотсона в Йорктауне, штат Нью Йорк, мы располагаем двадцатью серверными стойками с BlueGene/L. Каждая стойка содержит 1024 двухъядерных микропроцессора PowerPC®, и каждый микропроцессор снабжен 512 МБ оперативной памяти.»

Эх, наверное круто иметь доступ к такой тачиле %-) 40960 ядер !

ну и зачем все это, если сони свои плейстешены почти даром раздает, миллиарды на науку дарит.

PS плохо считает

PS плохо считает большие системы как впрочем и Тесла. Память это важно :). Постоянный пользователь http://www.top500.org/system/9240. Кстати даже на этом не самом быстром можно делать микросекундые симуляции (миллиард шагов), а там много чего интересного. Что собственно публикуем в международной научной прессе.

почему robot12 до сих пор не отписался?

> PS плохо считает большие системы

Неожиданно. Blue Gene системы создаются как раз для расчёта больших систем. Может в консерватории чего поправить?

p.s. Ну или Фортран подучить ;)

> Память это важно :)

А что не так у Blue Gene с памятью?

у нас этим активно занимается на Факультета Биоинженерии и Бионформатики МГУ . Есть даже отдельный курс в 3м семестре упомянутого факультета, посвященный моделированию молекулярной динамики. Для расчетов именно динамики, как правило, используется gromacs (опенсорс кстати), для моделирования фолдинга белков и других задач софта тоже хватает. Считают на суперкомпьютере СКИФ-МГУ Чебышев (viva la linux!). Если кому-то интересно, могу выложить визуализацию такой модели.

Речь шла про playstation (PS).

тут дело не в процессоре а в самом устройстве плейстешн. вот тут описано что не так всё круто. Хотя весьма не плохо. http://www.google.ru/url?sa=t&source=web&cd=1&sqi=2&ved=0CBoQFjAA&url=http%3A... По опыту могу сказать, что строить всё на блейдах не эффективно. Посмотрите статистику сейчас строят смешанные кластеры.

>>для моделирования фолдинга белков и других задач софта тоже хватает

А расчеты из первых принципов не пускаете на суперкомпах? ABINIT, SIESTA?

Отвечу, я использую: PCGAMESS специальная версия от Грановского для скифа, CPMD, GAMESS, mpqc, priroda. Другие: cp2k,g03 и т.д.

> Речь шла про playstation (PS).

Теперь понял, прошу прощения...

> Посмотрите статистику сейчас строят смешанные кластеры.

Что и приводит к проблеме низкой скорости передачи и очень большой задержке между памятью хоста и памятью девайса.

будь моя воля я бы делил вычислительные задачи по типу процессоров, вот расчёт в cut-off можно пустить на GPU, а фурье преобразования на СPU и тд. в принципе громакс идёт по этому пути. Если честно то я не специалист в архитектурах. Я в основном считаю.

А GROMACS умеет нагружать видеокарту и процессор одновременно? Или же если CUDA, то никакой параллельности на процессорах?

> будь моя воля я бы делил вычислительные задачи по типу процессоров

Иными словами Вы, возможно сами того не зная, являетесь сторонником Советского подхода к развитию вычислительной техники: разработка спецвычислителей для ресурсоемких классов задач.

История показала, что этот подход прекрасно себя зарекоммендовал, когда нужно надорваться и таки решить определенную задачу. Однaко, для универсальных систем общего назначения этот подход не применим. Большинство задач просто не смогут использовать ваш супер вычислитель, и транзисторный ресурс будет простаивать. Вместо этого производитель «просто» увеличивает размер кэш, или ставит дополнительное ядро, т.е. слдеует более дешевым, универсальным, и простым путем.

Под задачи молекулярной динамики (не такие уж и узкие) японцы вполне себе делают отдельные чипы: MDM.

> Считают на суперкомпьютере СКИФ-МГУ Чебышев (viva la linux!). Если кому-то интересно, могу выложить визуализацию такой модели.

Может в галерею?

Да не только белки - даже последовательности ДНК с нынешних секвенирующих платформ можно обрабатывать только через кластеры. Причем софт сырой, а поскольку данных много, то переписать его по-человечески времени просто не остается. Поэтому приходится пользоваться тем, что предложили разработчики платформ. А там, зачастую, такооой коктейль из всего подряд...ява, си, перл, плюс все это замешано на автоматической генерации скриптов для torque. В общем, мерзость - и падает, и медленно, и вообще. Но тут уже просто выбора нет.

Под задачи анализа Next Gen Sequencing...Не знаю, как бы выглядела идеальная машина. Там куча операций и с int, и с double. При практически любом разумном алгоритме для этой песни нужно очень много оперативной памяти. Помимо этого, нужно очень много local space для хранения промежуточных результатов. В общем, идеальная машина для таких задач - это просто большой блейд-сервер с большими шустрыми винтами, с хорошими процессорами и большим объемом оперативки. Плюс код, который это эффективно использует...

Сорее уж MPI с OpenMP.

А там реализации под OpenCL нет? А то неплохая связка получится:OpenCL+MPI+OpenMP.

Без стереомонитора ничего не понятно!

>>А там реализации под OpenCL нет? А то неплохая связка получится:OpenCL+MPI+OpenMP.

currently the only supported value is CUDA (in future OpenCL support will be added).

Но это не так уж важно, CUDA и OpenCL это всего лишь разные уровни абстракции - на скорость влиять не должно.

Вопрос был про то, можно ли в принципе одновременно нагрузить например, и видеокарту и все восемь ядер. Скорее всего нет.

С OpenCL можно. Только придётся нехило извращаться, чтобы загрузка была равномерна. В идеале с помощью OpenCL можно использовать любое устройство, способное считать. Главное- поддержка этого в дровах от вендора. На данный момент реализация от AMD позволяет использовать как CPU, так и GPU (AMD естественно), у nvidia только GPU. Intel пока не парится, но вроде можно использовать реализацию от AMD. Но я давно не щупал - моя видюха слабовата, да и double нет.

Эм, там же вообще-то plan9.

> PS Интересно а Русские ученые чем то подобным пользуются (или опять недостаток финансирования) ?

А в чем по-вашему разница между «Русскими учеными», «русскими учеными» и «российскими учеными»?