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[导读]基于华为自研鲲鹏处理器的TaiShan服务器,在内存带宽、多核、低能耗、开放生态等方面有较明显的特色!

11月29日,在SKA上海大会暨第六届SKA工程大会上,华为携手中国科学院上海天文台(以下简称“上海天文台”)打造的中国SKA区域中心超算原型机系统实测结果公布,在对SKA先导望远镜MWA产生的海量连续谱数据成像方面相较于传统平台性能提升2.23倍。

本次大会由国家科技部和SKA组织主办,国家遥感中心(SKA中国办公室)与上海天文台共同承办,吸引了来自世界各地19个国家及地区数百名工程师、科学家和行业代表,首次探讨世界最大射电望远镜的建设和运行,研讨主题涉及采购、调试和运行以及有关科学议题的讨论。

在大会现场演讲环节,来自上海天文台的安涛研究员公布了超算原型机系统测试结果,表示基于华为自研鲲鹏处理器的TaiShan服务器在内存带宽、多核、低能耗、开放生态等方面有较明显的特色。其中,特别在以MWA GLEAM成像流程为样例的测试中,TaiShan服务器的测试性能较传统计算平台性能提升了2.23倍;在众多SKA的高吞吐量类型的应用场景中,兼容ARM架构的服务器将有广阔的应用前景。

(测试结果发布现场)

SKA项目是天文领域最大的国际合作科学项目之一,其观测设施将分布在南半球、两个大洲,为人类详尽认识宇宙提供了重大机遇。预估,SKA项目将产生10倍于目前全球互联网的数据流量,面对EP级的计算和EB存储需求,超算架构面临可扩展性、经济成本可承受、稳定性和对先进算法的灵活适应性等方面的挑战。华为提供了包括TaiShan HPC和Atlas 900 AI集群在内的解决方案用于SKA的天文数据分析。其中,基于TaiShan HPC解决方案制造的原型机采用基于鲲鹏处理器的TaiShan 200服务器为主计算节点和管理节点,并可兼容基于昇腾AI处理器的Atlas异构节点、x86节点混合部署共同处理宇宙再电离、谱线,连续谱成像、脉冲星搜寻、星系分类、暂现源搜寻等工作,数据岛内实现独立共享存储与任务调度,针对多样性业务采用多样性平台,数据岛间通过高速网络互连,灵活重组资源,实现高度灵活性与稳定性,联合SKA社区自研的数据存储管理系统和执行框架等软件,共同应对海量天文数据的处理。

同时,得益于AI在天文领域的加速应用,SKA也将同时采用基于Atlas 900的云服务用于射电望远镜的数据分析,将原来耗时169天的特征星体检索任务缩短到10秒级别。Atlas 900代表了当今全球AI计算的领先水平,它由数千颗华为自研昇腾910 AI处理器构成,总算力达到256P-1024P FLOPS @FP16,相当于50万台PC的计算能力。

(华为TaiShan服务器)

中国是SKA天文台的重要创始成员国,在SKA工程技术和科学研究等方面做出了卓越贡献,目前上海天文台安涛研究员作为SKA区域中心中方代表参与全球SKA区域中心总体设计、并完成了世界上首台SKA区域中心原型机。华为与上海天文台基于各自领域优势资源共享和交流,结合双方在射电天文、大数据、云计算、高性能计算,以及人工智能领域的优势,共同推进中国SKA区域中心建设,将其逐步发展成为世界一流的SKA主要学术中心和技术研发中心。

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