CP2K on the road to exascale
यह शोध पत्र CP2K एटोमिस्टिक सिमुलेशन पैकेज प्रस्तुत करता है, जो इसकी दूसरी पीढ़ी की कार-पारिनेलो आणविक गतिशीलता क्षमताओं को उजागर करता है और एक्सास्केल युग के लिए तैयारी हेतु अत्यधिक समानांतर लो-स्केलिंग सॉल्वर और लो-प्रिसिजन हार्डवेयर पर अनुमानित कंप्यूटिंग के लिए विकास रणनीतियों का विवरण देता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि पानी की एक बूंद के व्यवहार को समझने का प्रयास करना, न कि केवल एक स्थिर तरल के रूप में, बल्कि एक जीवित, सांस लेते तंत्र के रूप में जहाँ प्रत्येक परमाणु लगातार गतिमान, टकरा रहा और प्रतिक्रिया कर रहा है। इसे करने के लिए, वैज्ञानिक एक शक्तिशाली प्रकार के कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग करते हैं जो पदार्थ को क्वांटम यांत्रिकी के सख्त नियमों के अनुसार मानता है, वह भौतिकी जो बहुत सूक्ष्म स्तर पर शासन करती है। ये सिमुलेशन अविश्वसनीय रूप से मांग वाले होते हैं क्योंकि इन्हें इलेक्ट्रॉनों और नाभिकों को एक साथ ट्रैक करना होता है, एक ऐसा कार्य जिसके लिए अत्यधिक कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। दशकों से, शोधकर्ता इन गणनाओं को चलाने के लिए सुपरकंप्यूटरों पर निर्भर रहे हैं, लेकिन जैसे-जैसे वे सिस्टम जिनका वे अध्ययन करना चाहते हैं बड़े होते जा रहे हैं—छोटे समूहों से लेकर लाखों परमाणुओं वाले विशाल पदार्थों तक—उत्तर प्राप्त करने में लगने वाला समय एक बाधा बन गया है। लक्ष्य हमेशा एक ऐसा बिंदु तक पहुँचना रहा है जहाँ कंप्यूटर इन समस्याओं को इतनी तेज़ी से हल कर सकें कि वैज्ञानिक जटिल रासायनिक प्रक्रियाओं को वास्तविक समय में घटित होते देख सकें, केवल कुछ परमाणुओं के बजाय परमाणुओं की पूरी दुनिया का अनुकरण कर सकें।
CP2K सॉफ़्टवेयर पैकेज के पीछे के शोधकर्ताओं की एक टीम, जो इस प्रकार के परमाणु सिमुलेशन के लिए एक व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला उपकरण है, वर्तमान क्षमताओं और अगली पीढ़ी के सुपरकंप्यूटरों, जिन्हें एक्सास्केल मशीनें कहा जाता है, के बीच के अंतर को पाटने के लिए काम कर रही है। ये नए कंप्यूटर प्रति सेकंड एक क्विंटिलियन (एक शंख) गणना करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो गति में एक बड़ी छलांग प्रदान करते हैं। हालाँकि, केवल तेज़ हार्डवेयर होना ही पर्याप्त नहीं है; सॉफ़्टवेयर को इस तरह से फिर से लिखना होगा कि वह इन मशीनों के काम करने के अनूठे तरीके को संभाल सके। टीम का काम उन मूल एल्गोरिदम को परिष्कृत करने पर केंद्रित है जो सिमुलेशन को संचालित करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे बिना अटके एक साथ लाखों प्रोसेसर कोर का उपयोग करने के लिए स्केल हो सकें। वे विशेष रूप से दूसरी पीढ़ी के कार-पैरिनेलो मॉलिक्यूलर डायनेमिक्स नामक एक विशिष्ट विधि में रुचि रखते हैं, जो कंप्यूटर को परमाणुओं की गति को बहुत लंबी अवधि, जैसे कि नैनोसेकंड, के लिए सिम्युलेट करने की अनुमति देती है, जबकि इलेक्ट्रॉनों को उनकी सबसे स्थिर अवस्था में रखती है। यह दृष्टिकोण महत्वपूर्ण है क्योंकि यह केवल पदार्थ के जमे हुए स्नैपशॉट के बजाय, तरल पदार्थों या ठोस पदार्थों जैसे यथार्थवादी, परिमित-तापमान प्रणालियों के अध्ययन की अनुमति देता है।
शोधकर्ताओं ने आधुनिक कंप्यूटिंग के तीन प्रमुख रुझानों की पहचान की है जिनके प्रति उनके सॉफ़्टवेयर को अनुकूलित होना चाहिए: बड़े पैमाने पर समानांतर प्रसंस्करण (पैरेलल प्रोसेसिंग) की आवश्यकता, गणना के लिए ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) का व्यापक उपयोग, और ऐसे हार्डवेयर की उपलब्धता जो विभिन्न स्तरों की सटीकता के साथ गणना करता है। इन चुनौतियों से निपटने के लिए, टीम ने अपने कोड द्वारा डेटा को संभालने के तरीके को पुनर्गठित किया है। उन्होंने बड़े गणितीय समस्याओं को छोटे, स्वतंत्र टुकड़ों में विभाजित करने के नए तरीके विकसित किए हैं जिन्हें कंप्यूटर के विभिन्न भाग एक साथ हल कर सकते हैं बिना एक-दूसरे से लगातार संपर्क करने या रुकने की आवश्यकता के। यह डेटा को विशिष्ट थ्रेड्स को सौंपे गए निश्चित ब्लॉकों में व्यवस्थित करके प्राप्त किया जाता है, जो उन विलंबों को समाप्त करता है जो आमतौर पर तब होते हैं जब कई प्रोसेसर एक ही सूचना तक पहुँचने का प्रयास करते हैं। उन्होंने GPU का भी समर्थन एकीकृत किया है, जो शक्तिशाली चिप्स हैं जिन्हें मूल रूप से वीडियो गेम के लिए डिज़ाइन किया गया था लेकिन अब वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए आवश्यक हैं, जिससे सॉफ़वेयर को भारी गणनाओं को इन विशिष्ट त्वरकों (एक्सेलेरेटर्स) को सौंपने की अनुमति मिलती है।
उनके प्रयास का एक महत्वपूर्ण हिस्सा इलेक्ट्रॉन अंतःक्रियाओं की गणितीय जटिलता से निपटने में शामिल है, जो इन सिमुलेशन का सबसे महंगा हिस्सा है। पारंपरिक रूप से, एक बड़े सिस्टम में इलेक्ट्रॉन एक-दूसरे को कैसे प्रतिकर्षित करते हैं, इसकी गणना करने के लिए चरणों की संख्या इतनी तेजी से बढ़ती थी कि बड़े पैमाने पर सिमुलेशन लगभग असंभव हो जाता था। टीम ने नगण्य अंतःक्रियाओं को बाहर करने (स्क्रीन आउट करने) की नई तकनीकों को पेश किया है, प्रभावी रूप से उन सूक्ष्म बलों को अनदेखा करना जो महत्वपूर्ण नहीं हैं, जो गणनात्मक लागत को नाटकीय रूप से कम कर देता है। उन्होंने इलेक्ट्रॉनों के घनत्व को छोटे, आसानी से गणना योग्य मैट्रिसेस का उपयोग करके अनुमान लगाने के तरीके भी विकसित किए हैं, जो बाद में एक अधिक सटीक लेकिन सस्ते गणना के साथ परिणामों को ठीक करते हैं। यह उन्हें उच्च सटीकता बनाए रखते हुए समय को नाटकीय रूप से कम करने की अनुमति देता है। इसके अलावा, वे "मिक्स्ड प्रिसिजन" (मिश्रित सटीकता) के उपयोग की खोज कर रहे हैं, जहाँ कंप्यूटर अपना अधिकांश कार्य निम्न स्तर की संख्यात्मक सटीकता का उपयोग करके करता है जो गणना करने में तेज़ है, और फिर एक विशेष गणितीय सुधार का उपयोग करता है ताकि अंतिम परिणाम सटीक बना रहे।
इन विकासों के परिणाम पहले से ही प्रभावशाली हैं। बल्क वॉटर (द्रव्यमान जल) के सिमुलेशन में, शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि उनका अनुकूलित कोड उनके कोड का उपयोग करके दसियों हज़ार कोर वाले सुपरकंप्यूटर पर एक मिलियन परमाणुओं तक के सिस्टम को संभाल सकता है। हाल ही में, अपने नए सबमैट्रिक्स पद्धति को इलेक्ट्रॉन घनत्व के शुद्धिकरण योजना के साथ जोड़कर, उन्होंने 100 मिलियन से अधिक परमाणुओं वाले सिस्टम के रिकॉर्ड-तोड़ सिमुलेशन को सफलतापूर्वक पूरा किया। यह विशाल गणना 324 पेटाफ्लॉप्स के निरंतर प्रदर्शन के साथ एक सुपरकंप्यूटर पर चली, जिसने मशीन की कुल सैद्धांतिक शक्ति का 67 प्रतिशत से अधिक हिस्सा उपयोग किया। यह दक्षता सिद्ध करती है कि सॉफ़्टवेयर आधुनिक हार्डवेयर की कच्ची गति का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में सक्षम है ताकि उन समस्याओं को हल किया जा सके जो पहले पहुंच से बाहर थीं।
आगे देखते हुए, लेखक एक भविष्य देखते हैं जहाँ इन शास्त्रीय सिमुलेशन को अन्य उभरती प्रौद्योगिकियों द्वारा संवर्धित किया जाएगा। वे सुझाव देते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), विशेष रूप से डीप न्यूरल नेटवर्क, का उपयोग सिमुलेशन के दौरान निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि यह निर्धारित करना कि क्या एक जटिल गणना को शुरू से करने की आवश्यकता है या क्या एक प्रशिक्षित नेटवर्क पर्याप्त रूप से सटीक उत्तर प्रदान कर सकता है। वे हाइब्रिड दृष्टिकोणों की भी कल्पना करते हैं जहाँ एक क्वांटम कंप्यूटर, जो क्वांटम यांत्रिकी के सिद्धांतों पर कार्य करता है, एक शास्त्रीय सुपरकंप्यूटर के साथ मिलकर विशिष्ट भागों को हल करने के लिए काम कर सकता है, जैसे कि इलेक्ट्रॉनों के व्यवहार की गणना करना जो वर्तमान में शास्त्रीत्मक मशीनों के लिए बहुत कठिन है। हालांकि ये भविष्य के अनुप्रयोग अभी नियोजन के चरण में हैं, CP2K पर वर्तमान कार्य आवश्यक आधार तैयार करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि सॉफ़्टवेयर हार्डवेयर के साथ विकसित होने के लिए तैयार है, जिससे एक्सास्केल कंप्यूटिंग के वादे को पदार्थ की दुनिया को समझने के लिए एक व्यावहारिक वास्तविकता में बदला जा सके।
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