SDCI HPC: Improvement and Release of the Uintah Computational Framework

SDCI HPC:Uintah计算框架的改进和发布

基本信息

  • 批准号:
    0721659
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 70.39万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2007
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2007-12-01 至 2011-11-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Intellectual Merit: Project proposes to improve and extend the Uintah framework to enable adaptive computations on modern HPC architectures with tens of thousands of nodes and complex communication/memory hierarchies. Uintah has been developed under the University of Utah Center for Simulation of Accidental Fires and Explosions (C-SAFE), a DOE-funded academic alliance project. This proposal aims to bring the unique capabilities that Uintah provides to the broader NSF science and engineering community. At the same time the underlying methodology employed will illustrate how such software packages may be used on large-scaleHPC architectures in a fault-tolerant and self-adaptive way. Uintah is applicable to a wide range of engineering domains that require fluid-structure interactions and highly deformable models, and is used in its present advanced beta-release form for NSF-funded bioengineeringand computer science projects at the University of Utah (such as tissue modeling), as well as other NIH, DARPA, DOE and industry funded projects both at Utah and other institutions (such as heart injury modeling and blast-wave simulation). The aim of this proposed project is to move this software out into the broader NSF computational science community. Uintah is open-source software available through the MIT open-source license. Uintah will be extended to provide additional fault tolerance through redundant computation, which will be facilitated by the component-based architecture of the Uintah system. We will add hierarchical Monte Carlo radiation transport models to Uintah to provide additional capabilities for heat transfer, and electromagnetic wave propagation. Finally, we will demonstrate scalability of Uintah on Petascale architectures for real-world engineering design problems and support external users of Uintah for NSF-funded and other research through modern collaborative tools such as an online wiki. There are two major expected outcomes from this project. The first direct outcome is an enhanced version of Uintah with the potential to scale to many thousands of processors and to begin to approach petaflop performance. This code will have immediate use in the computational modeling of many applications involving hazards. The second contribution is less direct but equally important. The use of the underlying task graph methodology inside Uintah will provide an instance of how a potentially important methodology may be applied to large-scale parallelism in a fault-tolerant and self-adaptive way. Other contributions as part of the above will include scalable adaptive meshing in the context of fluid-structure interaction problems.The merit of this proposal will be demonstrated through the delivery general-purpose engineering quality software capable of utilizing thousands of processors when solving large scale fluid-interaction problems, and will also result in better methodologies and algorithms for the move to petaflop performance. At present the Uintah software has been demonstrated on thousands of processors, and this proposed effort will ensure that it will continue to scale on petascale class machines using fault tolerance and self-adaptive algorithms.Broader Impact: The broader impact of this proposal is that the resulting algorithms, codes and levels of performance achieved will influence the next generation of code developers who will be seeking petascale performance on general purpose codes. Of particular importance is the idea that codes with dynamically varying work patterns can be made to perform on large cpu-count machines. The educational impact of this project demonstrated through the high-performance computing and computational science programs at taught at University of Utah. Scalability and the appropriate algorithms and software infrastructures are part of the graduate training that students receive as part of a multidisciplinaryprogram in scientific computing.
智力优势:项目建议改进和扩展tah框架,使其能够在具有数万个节点和复杂通信/内存层次的现代HPC架构上进行自适应计算。犹他大学是在美国能源部资助的学术联盟项目犹他大学意外火灾和爆炸模拟中心(C-SAFE)下开发的。该提案旨在将犹他大学提供的独特能力带给更广泛的NSF科学和工程界。同时,所采用的基本方法将说明如何以容错和自适应的方式在大规模ehpc架构上使用这些软件包。犹他是适用于广泛的工程领域,需要流体结构的相互作用和高度可变形的模型,并在其目前先进的β -释放形式用于美国国家科学基金会资助的生物工程和计算机科学项目在犹他大学(如组织建模),以及其他NIH, DARPA, DOE和行业资助的项目在犹他和其他机构(如心脏损伤建模和冲击波模拟)。这个项目的目的是将这个软件推广到更广泛的NSF计算科学社区。untah是通过MIT开源许可获得的开源软件。将扩展到通过冗余计算提供额外的容错能力,这将由基于组件的untah系统架构促进。我们将向犹他大学添加分层蒙特卡罗辐射传输模型,为热传递和电磁波传播提供额外的能力。最后,我们将演示在Petascale架构上的可扩展性,以解决现实世界的工程设计问题,并通过现代协作工具(如在线wiki)支持外部用户进行nsf资助的研究和其他研究。这个项目有两个主要的预期结果。第一个直接成果是增强版的intel,有可能扩展到数千个处理器,并开始接近千万亿次的性能。此代码将在许多涉及危险的应用程序的计算建模中立即使用。第二个贡献不那么直接,但同样重要。在tah内部使用底层任务图方法将提供一个实例,说明如何以容错和自适应的方式将潜在的重要方法应用于大规模并行。作为上述部分的其他贡献将包括流固相互作用问题背景下的可扩展自适应网格划分。该提案的优点将通过交付通用工程质量软件来证明,该软件在解决大规模流体相互作用问题时能够利用数千个处理器,并且还将产生更好的方法和算法,以实现千万亿次的性能。目前,inttah软件已经在数千个处理器上进行了演示,这一提议的努力将确保它将继续使用容错和自适应算法在千万亿级机器上进行扩展。更广泛的影响:这个提议的更广泛的影响是,最终的算法、代码和实现的性能水平将影响下一代的代码开发人员,他们将在通用代码上寻求千兆级的性能。特别重要的是,具有动态变化的工作模式的代码可以在cpu数量很大的机器上执行。该项目通过在犹他大学教授的高性能计算和计算科学课程展示了其教育影响。可扩展性和适当的算法和软件基础设施是研究生培训的一部分,学生作为科学计算多学科项目的一部分接受培训。

项目成果

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