Performance Portable $\mathrm{SU}(N)$ Lattice Gauge Theory Simulation with Kokkos

ब्रह्मांड को उसके सबसे मौलिक स्तर पर समझने के लिए, भौतिक विज्ञानी अक्सर एक ऐसी विधि का उपयोग करते हैं जो स्थान और समय को एक सुचारू, निरंतर कपड़े के रूप में नहीं, बल्कि सूक्ष्म, पृथक बिंदुओं के एक ग्रिड के रूप में मानती है। एक विशाल, अदृश्य शतरंज के बोर्ड की कल्पना करें जो ब्रह्मांड में फैला हुआ है, जहाँ प्रत्येक प्रतिच्छेदन (intersection) उन बलों के बारे में जानकारी रखता है जो पदार्थ को एक साथ बांधते हैं। यह लैट्टिस गेज थ्योरी (lattice gauge theory) का सार है, जो उप-परमाणु कणों के व्यवहार और उन्हें नियंत्रित करने वाले बलों, विशेष रूप से उस प्रबल बल (strong force) का अनुकरण करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक शक्तिशाली उपकरण है जो परमाणु नाभिक को एक साथ थामे रखता है। ब्रह्मांड को इन प्रबंधनीय टुकड़ों में तोड़कर, वैज्ञानिक कणों के पथों का पता लगाने और उनके बीच होने वाली अंतःक्रियाओं की गणना करने के लिए विशाल कंप्यूटरों का उपयोग कर सकते हैं, प्रभावी रूप से भौतिकी के नियमों को उलटे क्रम में चलाकर यह देखते हैं कि क्या उभरता है। हालाँकि, इन सिमुलेशन को चलाने के लिए उपयोग किए जाने वाले हार्डवेयर अविश्वसनीय रूप से विविध हो गए हैं। आज के सुपरकंप्यूटर विभिन्न प्रोसेसरों का एक मिश्रण हैं, जिनमें मानक कंप्यूटर चिप्स से लेकर विशेष ग्राफिक्स कार्ड तक शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक एक अलग तकनीकी भाषा बोलता है और कुशलता से चलाने के लिए निर्देशों के अपने अनूठे सेट की आवश्यकता होती है।

यह विविधता शोधकर्ताओं के लिए एक बड़ी समस्या पैदा करती है। किसी विशिष्ट मशीन से सर्वोत्तम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए, उन्हें अक्सर हर उस अलग प्रकार के प्रोसेसर के लिए अपने सिमुलेशन कोड को शून्य से फिर से लिखना पड़ता है जिसे वे उपयोग करना चाहते हैं। अलग-अलग कंप्यूटरों के लिए एक ही एल्गोरिदम के अलग-अलग संस्करण बनाए रखना धीमा, महंगा और त्रुटियों की संभावना वाला होता है। वैज्ञानिक समुदाय के सामने प्रश्न यह है कि क्या इस जटिल सिमुलेशन कोड का एक एकल संस्करण लिखना संभव है जो किसी भी आधुनिक कंप्यूटर पर, एक एकल प्रोसेसर से लेकर एक विशाल सुपरकंप्यूटर तक, गति से समझौता किए बिना कुशलतापूर्वक चल सके। बीजिंग में इंस्टीट्यूट ऑफ हाई एनर्जी फिजिक्स के शोधकर्ता वेई सन ने 'kwqft' नामक एक नए सॉफ्टवेयर टूल के साथ इस प्रश्न का उत्तर दिया है। यह प्रोग्राम सफलतापूर्वक यह प्रदर्शित करता है कि प्रबल बल (strong force) का अनुकरण करने के लिए एक एकल, सार्वभौमिक कोड बनाना संभव है जो किसी भी हार्डवेयर पर चलने वाले विशिष्ट, मशीन-विशिष्ट कोड के समान ही अच्छा प्रदर्शन करता है।

इस उपलब्धि का मूल आधार सॉफ्टवेयर डिजाइन के प्रति एक चतुर दृष्टिकोण है जो कंप्यूटर की वास्तुकला (architecture) को एक निश्चित बाधा के बजाय एक चर (variable) के रूप में मानता है। शोधकर्ताओं ने अपने सिमुलेशन को एक आधुनिक प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क का उपयोग करके बनाया है जो एक सार्वभौमिक अनुवादक के रूप में कार्य करता है। एक ग्राफिक्स कार्ड, एक मानक प्रोसेसर या एक विशेष चिप के लिए अलग-अलग निर्देश लिखने के बजाय, उन्होंने निर्देशों का एक ऐसा सेट लिखा जिसे फ्रेमवर्क स्वचालित रूप से उस मशीन के अनुकूल बना देता है जिस पर वह चल रहा है। यह एक ही कोड को विभिन्न निर्माताओं के विभिन्न सिस्टमों सहित कई प्रकार के सिस्टमों पर चलाने की अनुमति देता है, बिना शोधकर्ताओं द्वारा सोर्स कोड को दोबारा छुए। सॉफ्टवेयर को लचीला बनाया गया है, जिससे वैज्ञानिक सिमुलेशन में आयामों (dimensions) की संख्या या अध्ययन किए जा रहे कणों के विशिष्ट गुणों को केवल कुछ सेटिंग्स को समायोजित करके बदल सकते हैं, न कि पूरे प्रोग्राम को फिर से लिखकर।

यह सिद्ध करने के लिए कि यह सार्वभौमिक दृष्टिकोण काम करता है, टीम ने अपने सॉफ्टवेयर को हार्डवेयर की एक विस्तृत श्रृंखला पर कठोर परीक्षणों के अधीन किया। उन्होंने एनवीडिया (NVIDIA) के एक शक्तिशाली ग्राफिक्स कार्ड, हाइगन (Hygon) के एक विशेष चिप और हुआवेई (Huawei) और इंटेल (Intel) के उन्नत मॉडलों सहित कई विभिन्न प्रकार के सेंट्रल प्रोसेसर्स पर सिमुलेशन चलाए। प्रत्येक मामले में, सॉफ्टवेयर ने ऐसे परिणाम दिए जो समस्या के सरल संस्करणों के ज्ञात, सटीक समाधानों से मेल खाते थे और अधिक जटिल परिदृश्यों के लिए पहले से प्रकाशित डेटा के साथ सहमत थे। शोधकर्ताओं ने सत्यापित किया कि सिमुलेशन ने दो, तीन और चार आयामों में, और विभिन्न प्रकार के कण समूहों के लिए प्रबल बल के व्यवहार को सही ढंग से पुनरुत्पादित किया, जिससे पुष्टि हुई कि सार्वभौमिक कोड अपनी पोर्टेबिलिटी की प्रक्रिया में सटीकता नहीं खो रहा था।

प्रदर्शन के परिणाम विशेष रूप से प्रभावशाली थे। एक उच्च श्रेणी के ग्राफिक्स कार्ड पर चलते समय, सार्वभौमिक सॉफ्टवेयर ने उस कोड के संस्करण के लगभग समान गति प्राप्त की जिसे विशेष रूप से उस कार्ड के लिए ट्यून किया गया था, बड़े सिमुलेशन पर विशेष कोड की दक्षता के 90 प्रतिशत से अधिक तक पहुँच गया। शेन्ज़ेन में स्थित एक विशाल सुपरकंप्यूटर, जिसे लाइनशाइन (LineShine) के नाम से जाना जाता है, पर यह सॉफ्टवेयर 512 नोड्स, या व्यक्तिगत कंप्यूटिंग इकाइयों, पर एक साथ चलने के लिए स्केल (scale) हुआ। जैसे-जैसे शोधकर्ताओं ने अधिक कंप्यूटिंग शक्ति जोड़ी, सिमुलेशन की गति काफी बढ़ गई, जिससे यह प्रदर्शित हुआ कि सॉफ्टवेयर हजारों प्रोसेसरों को सामंजस्य में रखने के लिए आवश्यक जटिल संचार को संभाल सकता है। इसके अलावा, उच्च-गति वेक्टर गणनाओं के लिए डिज़ाइन किए गए नवीनतम पीढ़ी के प्रोसेसरों पर, सॉफ्टवेयर एक साथ ग्रिड के कई बिंदुओं को संसाधित करने में सक्षम था, जिससे मानक संस्करण की तुलना में सिमुलेशन की गति तीन गुना बढ़ गई।

इस कार्य के निहितार्थ केवल एक सफल परीक्षण तक सीमित नहीं हैं। यह सिद्ध करके कि एक एकल कोडबेस विविध हार्डवेयर परिदृश्य में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन दे सकता है, शोधकर्ताओं ने वैज्ञानिक प्रगति के एक प्रमुख अवरोध को हटा दिया है। वैज्ञानिकों को अब कोड जो बनाए रखने में आसान है और कोड जो तेज़ है, के बीच चयन करने की आवश्यकता नहीं है; वे अब एक बार लिख सकते हैं और कहीं भी चला सकते हैं, इस विश्वास के साथ कि सॉफ्टवेयर उस मशीन के अनुकूल हो जाएगा जिस पर वह है। यह ब्रह्मांड के अधिक जटिल सिमुलेशन के द्वार खोलता है, जिससे शोधकर्ता ब्रह्मांड के प्रारंभिक क्षणों और पदार्थ की प्रकृति के बारे में प्रश्नों का अन्वेषण पहले की तुलना में अधिक आसानी से और बड़े पैमाने पर कर सकते हैं। kwqft की सफलता यह सुझाव देती है कि भौतिकी में उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग का भविष्य लगातार नई मशीनों के लिए कोड को फिर से लिखने में नहीं, बल्कि ऐसे लचीले, बुद्धिमान उपकरण बनाने में है जो तकनीक के बदलते परिदृश्य को स्वयं नेविगेट कर सकें।