Введение
Вычислительные технологии настоящего времени позволяют создавать решения, демонстрирующие очень высокую производительность. Решение многих задач, требовавшее в прошлом времени более суток, сейчас можно осуществить за несколько часов. Большой вклад в увеличение вычислительной мощности внесли параллельные технологии и вычисления на графических картах (графических ускорителях). Однако применение многих современных технологий для решения практических задач в системах промышленного и двойного назначения часто затруднено. Это вызвано жёсткими требованиями со стороны тех условий, в которых спецвычислитель должен эксплуатироваться, проявляющимися прежде всего в ограничении габаритов, потребляемой мощности и выделяемого тепла. Эти ограничения долгое время не давали возможности создать специализированный вычислитель с большой производительностью, необходимый для решения сложных задач в реальном масштабе времени.
ЮБИЛЕЙ СОЗДАТЕЛЯ НИИВК
В мае 2013 года Научно-исследовательский институт вычислительных комплексов отметил 90-летний юбилей своего основателя – Михаила Александровича Карцева.
Будучи крупным специалистом в области вычислительной техники, профессором, доктором технических наук, он обладал большим талантом организатора масштабных работ, а также воспитателя научного и инженерного коллектива. Он сумел превратить небольшую группу специалистов, работавших под его началом, в организацию с большим научным потенциалом и внедренческим авторитетом – Ордена Трудового Красного Знамени Научно-исследовательский институт вычислительных комплексов (НИИВК), образованный в 1967 году.
НИИВК завершил работы, начатые этой группой, по созданию и вводу в эксплуатацию вычислительных комплексов для управления и обработки информации радиолокационных станций, радиолокационных узлов и командного пункта первой очереди системы предупреждения о ракетном нападении (СПРН).
Как инженер и главный конструктор вычислительных машин и комплексов Михаил Александрович Карцев прожил яркую жизнь, посвятив её развитию четырёх поколений вычислительной техники. ■
Получившие в последнее время активное развитие архитектуры промышленных встраиваемых систем, базирующиеся на специализированных высокоскоростных шинах передачи данных, таких как CompactPCI, позволяют создавать вычислительные комплексы небольшого размера, удовлетворяющие жёстким требованиям.
ОАО «НИИВК им. М.А. Карцева» (см. врезку «Юбилей создателя НИИВК») ведёт разработку вычислительных комплексов для различных задач, в том числе двойного назначения, таких как обработка гидроакустической и радиолокационной информации, а также создаёт специализированное программное обеспечение для них. Совместно с компанией ЗАО «НПФ «Доломант» в рамках ОКР «Прорыв» был разработан мультипроцессорный малогабаритный масштабируемый спецвычислитель, предназначенный для использования в перспективных гидроакустических комплексах нового поколения стационарного и мобильного базирования. Эти комплексы отличаются большой дальностью обнаружения и точностью локации обнаруженных источников звука.
Архитектура спецвычислителя
Спецвычислитель представляет из себя шесть вычислительных модулей на базе процессора Intel Core i7 с тактовой частотой 1,5 ГГц и объёмом оперативной памяти 4 Гбайт, соединённых между собой посредством шины CompactPCI (рис. 1).
Эта шина реализована с помощью двух коммутаторов CompactPCI/Ethernet, обеспечивающих надёжную работу внутренней шины за счёт резервирования и передачу данных на скоростях до 10 Гбит/с. Вычислительные модули с исторически сложившимися в ходе выполнения проекта обозначениями МЦП и МП аналогичны по архитектуре, но различаются по выполняемым функциям. МЦП является управляющим модулем, на него поступают обрабатываемые данные, и он распределяет эти данные по процессорным модулям МП, выполняющим их параллельную обработку. Вычислительный комплекс выполнен в конструктиве 6U на основе 16-слотовой стойки фирмы Schroff, которая была выбрана из-за высокой надёжности и хороших эргономических характеристик. Внешний вид комплекса и одного из его процессорных модулей показан на рис. 2.
Основные характеристики процессорного модуля (рис. 2б) следующие:
- процессор Intel Core i7-2610UE (1,5 ГГц, 4 Мбайт, два ядра);
- оперативная память DDR3 SDRAM 4 Гбайт (1333 МГц);
- графический ускоритель Wolf XMC-E6760-VO;
- флэш-диск 4 Гбайт (NAND, до 100 Мбайт/с);
- жёсткий диск 500 Гбайт (SATA II).
Дополнительно в состав комплекса введена мощная рабочая станция, оснащённая графическими ускорителями NVIDEA Tesla с поддержкой технологии CUDA.
Результаты проведённого в ходе ОКР сравнения комплекса с известными его аналогами по производительности и ряду других характеристик сведены в табл. 1.
Разработанный спецвычислитель по своим техническим характеристикам (пиковая производительность, потребляемая мощность, габариты) находится на уровне лучших отечественных и зарубежных систем, а по ряду параметров превосходит их.
Конструкция комплекса дополнительно обеспечивает:
- автоматическое управление режимом работы вентиляторов;
- возможность установки модулей тыльного ввода/вывода;
- время готовности к работе после включения 2 минуты;
- массу не более 50 кг;
- габаритные размеры (Ш×В×Г) 500×450×300 мм.
Отличительной особенностью спецвычислителя является применение графических ускорителей AMD/ATI Radeon E6760, позволяющих не только выводить видеоизображения, но и использовать их для обработки данных параллельно центральному процессору, что значительно увеличивает общую производительность. Применение графических ускорителей в подобных комплексах стало возможно в последнее время благодаря появлению специальной линейки чипов серии Embedded, выпущенной компанией AMD, и специальных плат мезонинного исполнения на их основе. Архитектура и конструкция спецвычислителя позволяют в зависимости от задачи использовать разное количество графических ускорителей – от 0 до 6.
Программное обеспечение спецвычислителя
Для использования спецвычислителя в гидроакустическом комплексе (ГАК) разработано программное обеспечение, реализующее перспективные алгоритмы обработки гидроакустической информации. Отработка алгоритмов проводилась по следующей схеме.
С компьютера-имитатора по оптико-волоконному кабелю на спецвычислитель поступал временной сигнал. Он преобразовывался в частотную область, после чего выполнялась первичная и вторичная обработка. Из-за сложности задачи и большого объёма данных при обработке применялось распараллеливание как на уровне ядер процессора, так и на уровне вычислительных модулей. Такой подход позволил сократить время обработки информации с 40 минут на обычной персональной ЭВМ до приемлемых 2 минут на спецвычислителе с максимальным использованием его возможностей. Окна визуализации результатов первичной и вторичной обработки представлены на рис. 3.
Модуль работал под операционной системой SUSE Linux Enterprise Server 11 SP1 64-bit. Весь процесс работы вычислительного комплекса был цикличный, что являлось имитацией реальных условий, программа останавливалась только по желанию пользователя. Весь процесс приёма и передачи информации можно было наблюдать на экране. Достигнутые показатели времени цикла работы программы оказались достаточными для решения поставленных задач.
Стоит сказать, что на этапе первичной обработки сигнала производилось большое количество операций быстрого преобразования Фурье, а также перемножения и сложения матриц больших размерностей (более чем 1000 на 1000 элементов) при накоплении ковариационной матрицы. Это обстоятельство потребовало задействовать всю мощность используемых графических ускорителей с применением для написания программ библиотеки OpenCL, что дало значительный прирост производительности и оправдало высокую стоимость применяемых ускорителей. Часть программ, которые выполнялись на центральном процессоре, были распараллелены с помощью технологии OpenMP. Наряду с OpenCL для увеличения быстродействия была использована библиотека Intel MKL (Math Kernel Library) для архитектуры x64.
Заключение
Применение описанных в статье программно-аппаратных решений позволило построить мощный спецвычислитель и с его помощью смоделировать и доработать более точные алгоритмы обработки информации для современного гидроакустического комплекса. За счёт высокой производительности вычислитель мог совместно обрабатывать информацию от большого числа гидрофонов, объединённых в сегменте антенны, что позволило повысить точность обнаружения, позиционирования и классификации целей. Подобное стало возможным только благодаря применению распараллеливания и графических ускорителей. Этот факт является подтверждением перспективности использования решений подобной архитектуры с графическими ускорителями. ●
E-mail: niivk@mail.ru
