[논문 리뷰] Roadmap on Electronic Structure Codes in the Exascale Era

Vikram Gavini, Stefano Baroni외 39명|arXiv (Cornell University)|2022. 09. 26.

Machine Learning in Materials Science인용 수 14

한 줄 요약

이 로드맵은 엑사스케일 컴퓨팅을 앞두고 14개의 주요 전자구조 소프트웨어 코드의 현재 상태와 향후 방향을 개관한다. 대규모 병렬 처리와 하드웨어 가속기로의 확장성 문제를 규명하고, 재료 과학, 화학, 장치 물리학 분야에서 더 큰 규모이자 더 정확한 시뮬레이션을 가능하게 하기 위한 개발 우선순위를 제시한다.

ABSTRACT

Electronic structure calculations have been instrumental in providing many important insights into a range of physical and chemical properties of various molecular and solid-state systems. Their importance to various fields, including materials science, chemical sciences, computational chemistry and device physics, is underscored by the large fraction of available public supercomputing resources devoted to these calculations. As we enter the exascale era, exciting new opportunities to increase simulation numbers, sizes, and accuracies present themselves. In order to realize these promises, the community of electronic structure software developers will however first have to tackle a number of challenges pertaining to the efficient use of new architectures that will rely heavily on massive parallelism and hardware accelerators. This roadmap provides a broad overview of the state-of-the-art in electronic structure calculations and of the various new directions being pursued by the community. It covers 14 electronic structure codes, presenting their current status, their development priorities over the next five years, and their plans towards tackling the challenges and leveraging the opportunities presented by the advent of exascale computing.

연구 동기 및 목표

• 재료 과학, 화학, 장치 물리학 분야에서 전자구조 계산의 증가하는 계산 요구를 해결하기 위해.
• 특히 대규모 병렬 처리와 이질적 가속기 기반의 엑사스케일 시스템이 초래하는 아키텍처적 및 알고리즘적 과제를 규명하기 위해.
• 다음 세대 초고성능 컴퓨터에서 효율성과 확장성을 극대화하기 위해 전자구조 소프트웨어 공동체가 개발 로드맵을 조율하도록 이끌기 위해.
• 엑사스케일 시대에 지속 가능하고 상호운용성이 확보된 소프트웨어 생태계를 조성하기 위해 14개 주요 코드 간의 유기적인 협력을 촉진하기 위해.

제안 방법

• 엑사스케일 아키텍처에서의 높은 병렬 효율성 확보 전략을 분석하기 위해 14개의 주요 전자구조 코드를 조사하였다.
• 작업 기반 및 데이터 기반 병렬 처리 기법을 포함한 엑사스케일 아키텍처에서의 고성능 병렬 처리 전략을 평가하였다.
• GPU 및 특수화된 AI 가속기와 같은 하드웨어 가속기를 활용하기 위한 이행 전략을 분석하였다.
• 성능 이식성 프레임워크(예: Kokkos, RAJA) 및 부하 균형을 위한 런타임 시스템을 포함한 소프트웨어 스택 혁신을 탐색하였다.
• 계산 비용을 줄이기 위한 선형 스케일링 방법, 혼합 기저 접근법, 적응형 정밀도와 같은 알고리즘적 발전을 검토하였다.
• 진화하는 하드웨어와 과학적 요구에 대응하기 위해 모듈형이고 확장 가능한 소프트웨어 설계의 필요성을 강조하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대규모 병렬 처리와 이질적 가속기를 갖춘 엑사스케일 아키텍처에 전자구조 코드를 효율적으로 확장하는 방법은 무엇인가?
• RQ2 다양한 엑사스케일 시스템 간 성능 이식성을 확보하기 위해 직면하는 주요 소프트웨어 및 알고리즘 과제는 무엇인가?
• RQ3 엑사스케일 시대에 주요 전자구조 코드들이 공통으로 수립하고 있는 개발 우선순위와 아키텍처 전략는 무엇인가?
• RQ4 빠르게 변화하는 하드웨어 환경 속에서 전자구조 소프트웨어의 장기적 지속 가능성과 상호운용성을 보장하기 위해 공동체는 어떻게 해야 하는가?
• RQ5 새로운 프로그래밍 모델과 런타임 시스템은 효율적이고 이식 가능한 엑사스케일 시뮬레이션을 가능하게 하기 위해 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 조사된 14개 코드 모두 엑사스케일 시스템로의 이식을 적극적으로 추진 중이며, GPU 가속과 작업 기반 병렬 처리에 중점을 두고 있다.
• Kokkos와 RAJA와 같은 성능 이식성 프레임워크는 하드웨어 이질성 관리와 유지보수성 향상에 널리 도입되고 있다.
• 많은 코드들이 계산 비용을 줄이기 위해 선형 스케일링 방법과 혼합 기저 접근법과 같은 알고리즘 혁신에 투자하고 있다.
• 장기적 지속 가능성과 새로운 하드웨어와의 통합을 지원하기 위해 모듈형이고 확장 가능한 소프트웨어 설계에 대한 공통된 강조가 나타나고 있다.
• 소프트웨어 개발 분야에서 공동체 차원의 협력이 필수적임을 로드맵이 규명하였으며, 이는 분열 방지를 방지하고 엑사스케일 자원의 효율적 활용을 보장한다.
• 대규모 시스템과 높은 정확도의 시뮬레이션을 가능하게 하기 위한 상당한 진전이 이루어지고 있으며, 엑사스케일 플랫폼에서 예상되는 시스템 크기 증가와 시뮬레이션 처리량 증가가 기대된다.