[論文レビュー] Planning the Future of U.S. Particle Physics (Snowmass 2013): Chapter 9: Computing

L. A. T. Bauerdick, Steven Gottlieb+29 more|arXiv (Cornell University)|Jan 23, 2014

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 15被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、2013–2033年の米国素粒子物理学のコンピューティング戦略的ロードマップを提示し、分散型ハイド・スループットコンピューティング（HTC）およびハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）への継続的投資、ソフトウェア開発の強化、高度なデータ管理を提唱している。次世代実験およびシミュレーションに伴う増大するデータおよび計算要求に応えるために、コードの近代化、人材育成、クラウドおよびHPCリソースの統合が強調されている。

ABSTRACT

These reports present the results of the 2013 Community Summer Study of the APS Division of Particles and Fields ("Snowmass 2013") on the future program of particle physics in the U.S. Chapter 9, on Computing, discusses the computing challenges for future experiments in the Energy, Intensity, and Cosmic Frontiers, for accelerator science, and for particle theory, as well as structural issues in supporting the intense uses of computing required in all areas of particle physics.

研究の動機と目的

• 次世代素粒子物理学実験およびシミュレーションに起因する、計算、ストレージ、ネットワーキング要件の急増に対処する。
• マルチコアプロセッサやアクセラレータを含む、進化するハードウェアトレンドに合わせることで、コンピューティングインフラの長期的持続可能性を確保する。
• コミュニティ全体のフレームワーク、教育、近代化を通じて、将来的なアーキテクチャを支援するためのソフトウェア効率性および保守性の向上。
• コスト効率の高いテープおよびディスク階層の使用を強調し、運用の複雑さを低減するデータ管理およびストレージ戦略の最適化。
• エネルギー・インテンシティ・コズミック・フロンティア間の協力を促進し、コンピューティングモデルとリソース共有を統合することで、実験的および理論的フロンティアの統合を図る。

提案手法

• エネルギー・インテンシティ・コズミック・フロンティアおよび加速器科学、ラティスQCD、摂動的QCDの分野における、コンピューティングニーズのクロスフロンティア評価。
• データ集約的ワークロードを従来のHPCセンターに統合する可能性を評価し、クラウドおよび機会的コンピューティングリソースの実現可能性を検討。
• レガシーサービスコードの並列化および物理的およびフレームワークソフトウェアの再設計を提唱し、マルチコアおよびアクセラレータアーキテクチャを活用する。
• バージョン管理、テスト、コミュニティ全体での再利用を含む、標準化されたソフトウェア開発慣行の開発および促進により、重複および技術的負債の削減。
• スケーラブルなデータ管理システムの実装、階層型ストレージ（テープ、ディスク、クラウド）および強化されたデータアクセスプロトコルを用い、グローバルデータ連合体を支援。
• ネットワークおよび人材育成を含む、インフラの進化を支える長期的計画メカニズムおよび資金調達モデルの確立。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして素粒子物理学コミュニティは、従来のHPCセンターにデータ集約的ワークロードを効率的に統合できるか？パフォーマンスとコストのトレードオフは何か？
• RQ2 商業クラウドプロバイダーおよび機会的コンピューティングリソースは、ハイスループットおよびハイパフォーマンスコンピューティングの増大する需要をどの程度満たせるか？
• RQ3 マルチコアおよびアクセラレータベースアーキテクチャを活用するにあたり、保守性を損なわずにレガシーソフトウェアを近代化するための最も効果的な戦略は何か？
• RQ4 将来の実験が発生させるエクサバイトレベルのデータレートに応じて、運用コストを低減しながらデータ管理システムをどのように最適化できるか？
• RQ5 ますます複雑で分散的かつ異種なコンピューティング環境を管理できる熟練した人材を維持するためには、どのような制度的および教育的モデルが必要か？

主な発見

• プロセッサのクロック周波数の上昇からマルチコアおよびアクセラレータベースのコンピューティングへの移行は、パフォーマンス向上を維持するための広範なコード並列化を必要とする。
• 分散型HTCおよびHPCモデルは依然として不可欠であるが、データおよび計算要件の重複が増加するため、ハイブリッドアプローチとHPCセンターによるデータ集約的ワークロードのより良い統合が求められる。
• 長期的なデータ保持の観点から、テープストレージは最もコスト効率の良い選択肢であり、ストレージ階層において優先されるべきである。
• ディスクストレージの容量/コスト改善は、消費者市場の縮小および物理的技術的限界のため、鈍化しており、効率的なデータライフサイクル管理の必要性が高まっている。
• ソフトウェア開発は深刻なボトル neck である：大規模なレガシーコードベースは再設計を必要とし、現在の人材は将来の要請を満たすのに十分な教育を受けていない。
• 引き続き投資が行われる限り、今後5–10年間はネットワーク性能が主要なボトル neck とはならないが、ネットワークコストのトレンドが歴史的な低下に従わない可能性があるため、事前の計画が不可欠である。