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Our Green Future « Peur bleue » ou « vie en rose » ? 3 visions Xavier VIGOUROUX Responsable « Educ Research » for HPC in Bull Adam Brown © - http://adambrownfolio.wordpress.com/

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Our Green Future

« Peur bleue » ou « vie en rose » ?

3 visions

Xavier VIGOUROUX Responsable « Educ Research » for HPC in Bull Adam Brown © - http://adambrownfolio.wordpress.com/

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2 Bull Extreme Computing - ©2011

19

96

Ph

D

Who am I

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3 Bull Extreme Computing - ©2011

2007

2010

2014

Revenue Split ROW vs France

2007 2008 2009 2010 2011

2007 2008 2009 2010 2011

HPC experts The largest group of

HPC experts in Europe

Revenue Sustained global

growth with a strong international focus

Bull in Extreme Computing

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m.

Linpack

Ax = b Flops/s

top500.

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top3

10 051 Tflops/s

11 280 Tflops/s

705 024 cœurs sparc

2 566 Tflops/s

4 701 Tflops/s

186 368 cœurs Xeon +

7 168 accélérateurs

1 759 Tflops

2 331 Tflops

224 162 cœurs AMD

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TERA 100 1.25 PetaFlops

140 000+ Xeon cores

256 TB memory

30 PB disk storage

500 GB/s IO throughput

580 m² footprint

CURIE 2 PetaFlops

90 000+ Xeon cores 148 000 GPU cores

360 TB memory

10 PB disk storage

250 GB/s IO throughput

200 m² footprint

IFERC 1,5 PetaFlops

70 000+ Xeon cores

280 TB memory

15 PB disk storage

120 GB/s IO throughput

200 m² footprint

3 petaflop-scale systems

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TERA 100 GPU-based extension 198 bullx B505 accelerator

blades 396 NVIDIA® Tesla™

M2090 GPU processors 202,752 GPU cores

CURIE GPU-based extension 144 bullx B505 accelerator

blades 288 NVIDIA® Tesla™

M2090 GPU processors 147,456 GPU cores

BSC GPU-based system 126 bullx B505 accelerator

blades 252 NVIDIA® Tesla™

M2090 GPU processors 129,024 GPU cores

3 large GPU based systems

#7 – green500

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Rank Site Country Year Rmax Rpeak Effeciency (%)

9 Commissariat a l'Energie Atomique (CEA) France 2010 1050000 1254550 83,70%

27 Bull France 2011 360868 442368 81,58%

28

International Fusion Energy Research Centre (IFERC), EU(F4E) - Japan Broader Approach collaboration Japan 2011 360868 442368 81,58%

36 Forschungszentrum Juelich (FZJ) Germany 2009 274800 308282,88 89,14%

47 Universitaet Aachen/RWTH Germany 2011 219838 270538 81,26%

75 Commissariat a l'Energie Atomique (CEA) France 2011 154000 274560 56,09%

93 Atomic Weapons Establishment

United Kingdom 2010 124600 145152 85,84%

102 Tres Grand Centre de calcul du CEA France 2011 109900 198161,6 55,46%

106 Commissariat a l'Energie Atomique (CEA)/CCRT France 2010 108500 129998 83,46%

110 Bull France 2011 106998 124416 86,00%

114 Barcelona Supercomputing Center Spain 2011 103200 182881,44 56,43%

148 Bull France 2010 87470 104602 83,62%

149 Commissariat a l'Energie Atomique (CEA) France 2010 87470 104417 83,77%

154 University of Cologne, Regional Computing Centre Germany 2010 85900 100171 85,75%

459 Commissariat a l'Energie Atomique (CEA) France 2006 52840 63795,2 82,83%

#1

1,13 Pflops

1,36 Pflops

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Bull #5 – x86 world wide

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Bull #1 – x86 in Europe

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17 Bull Extreme Computing - ©2011

Source: “Advanced Scientific Computing Research”, Walter M. Polansky, 27 avril 2010

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Decomposition

Generation Transport and Transformation

Utilization Cooling

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Flop/s/W x56 kei (sparc) x43 tianhe (GPU) x150 Jaguar (AMD)

Considering Peak performance Considering Compute nodes consumption

Where will we find this factor ?

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Get more flops with Vectorization

Non vect

Non vect

Non vect

Vect

Vect

Vect

64b

128b

256b (SSE4)

Non vect Vect 512b (AVX)

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Get more flops with ILP

Source: ISSCC 2010 TRENDS REPORT

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Get more flops with CPU freq

More GHz, more flops…much More Watt

Less GHz, less flops … less watt

CPU should be adjustable according to program needs : Why being fast to wqit for others.

Source: ISSCC 2010 TRENDS REPORT

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Get more flops with more slower cores

Source: ISSCC 2010 TRENDS REPORT

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“A fairly obvious conclusion which can be drawn is that the effort expended on

achieving high parallel processing rates is wasted unless it is accompanied by achievements in sequential processing

rates of very nearly the same magnitude.” Gene M. Amdahl – 1967

http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~n252/paper/Amdahl.pdf

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Dark silicon

Currently, the broader computing community is in consensus that we are in “the multicore era.” Consensus is often dangerous, however. Given the low performance returns assuming conservative (and to some degree ITRS) scaling, adding more cores will not provide suficient benefit to justify continued process scaling. If multicore scaling ceases to be the primary driver of performance gains at 16nm (in 2014) the “multicore era” will have lasted a mere nine years, a short-lived attempt to defeat the inexorable consequences of Dennard scaling’s failure

“Dark Silicon and the End of Multicore Scaling” (ISCA’11), Hadi Esmaeilzadehy Emily Blem, Renée St. Amant, Karthikeyan Sankaralingam, Doug Burger

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Manage the memory hierarchy

Caches

More Caches (non volatile ?)

Local memory

More local memories (non volatile)

Same node memory

Remote node memory

Fast Storage SSD

Fast Storage HDDs

Permanent Disks Storage (HDDs)

… tapes …

Fast

To

Slow

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« Free lunch is over » (2005)

Source: http://www.gotw.ca/publications/concurrency-ddj.htm

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Parallélisme inter-nœud (mémoire distribuée)

Parallélisme intra-nœud (mémoire partagée)

Parallélisme au niveau instruction

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Get less Watt by simplifying

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GPU throuput cores

512 coeurs à 2,1 GHz (1 flop/cycle)

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x86 many cores

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0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

0

2000000

4000000

6000000

8000000

10000000

12000000

Rmax Rpeak Efficiency (%)

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39 Bull Extreme Computing - ©2011

Considering peak performance Considering Data Center Cost Compute nodes consumption

What can we optimize ?

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Decomposition

Generation Transport and Transformation

Utilization Cooling

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42 Bull Extreme Computing - ©2011

Jonathan Koomey. 2011. Growth in data center electricity use 2005 to 2010. Oakland, CA: Analytics Press. July

Get more flops with optimized load

o HPC machine are heavily used,

o Batch scheduler are efficient

o Shutdown/Restart brings small gains even with NVRAM

But,

o Fault tolerance may become an issue and waste energy

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46 Bull Extreme Computing - ©2011

Compute nodes

power = 148,46 x load + 200,78

0 W

50 W

100 W

150 W

200 W

250 W

300 W

350 W

400 W

0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00%

Westmere

When machine is idle

When Machine Is fully loaded

Better utilization

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47 Bull Extreme Computing - ©2011

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500

R422 (W) R421 (W)

boot 421

boot 422

Linpack

Idle

R421: E5472+32Go@800MHz+2xSATAConnectX

R422: E5472+16Go@800MHz+2xSATA+ConnectX

Get less Watt per concentrating

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48 Bull Extreme Computing - ©2011

Joule Effect

Power consumption can be split in two parts:

- 2/3 are dynamic (when gates are chinging their states) and

- 1/3 is static due to leaks

- Voltage has to be high with high frequency (to have clear rising edges)

Sources http://en.wikipedia.org/wiki/CMOS http://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_frequency_scaling « Low voltage, low power VLSI subsystems », Kiat Seng Yeo, Kaushik Roy

Pswitching = Capacitance.Voltage2.frequency

Pstand-by = Ileak . Voltage

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49 Bull Extreme Computing - ©2011

Get less watt with Memory

o Memory is becoming resistive

o Several technologies : PCRAM, memristor (2008)

o High density, very good cyclability

o Side effect,

omemory becomes non-volatile.

o Shudown becomes more efficient (in time and power)

http://agigatech.com/blog/pcm-phase-change-memory-basics-and-technology-advances/ http://julie.grollier.free.fr/memristors.htm

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50 Bull Extreme Computing - ©2011

Get less watt with Transistor innovation

Source: Intel Developper forum 2011 http://www.ece.neu.edu/groups/hpvlsi/publication/2009IMTC_CHO.pdf

o faster (+37%)

o Much less leak

o Lower Voltage

o 50% less power consumption Carbon Nanotubes

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Get more perf Stacking and photonic

Higher Bandwidth,

Lower latency

Efficient data Moving

More performance

http://www.research.ibm.com/photonics/publications/SEMICON_Tokyo_12_1_2010.pdf

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52 Bull Extreme Computing - ©2011

Get less watt with balancing

15% of the energy is lost in UPS

Power supply unit has an efficiency depending on the power

Many transformations ([1] is great)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 50 100 150 200 250 300

%

Load (V)

Efficiency (240V)

82

83

84

85

86

87

88

89

90

91

92

93

0 50 100 150 200 250 300

%

Load (V)

Efficiency (240V)

[1] http://www.thegreengrid.org/~/media/WhitePapers/IssuesRelatingtotheAdoptionofHVdcPowerintheDataCenter_v1.ashx?lang=en

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53 Bull Extreme Computing - ©2011

Get less watt with balancing

1 2

3 4

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54 Bull Extreme Computing - ©2011

Get less watt by removing UPS

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55 Bull Extreme Computing - ©2011

Less Watt with power capping

power consumption for each rack and the whole cluster, with GUI

action launched when power consumption reaches warning/critical threshold (default action is log + mail only, power capping possible).

- log + mail when N temperature upper non critical alerts (WARNING) from distinct hosts are catched by the powerManager in less than P seconds (N=3, P=5 by default).

- log + mail when N temperature upper critical alerts (CRITICAL) are catched by the powerManager in less than P seconds (N=1, P=1 by default).

- a mail is sent when the consolidated value of a rack reaches a customizable threshold (default is 50 °C).

All is configurable

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56 Bull Extreme Computing - ©2011

More power with power capping (2)

Data center has an overall Energy Budget

Energy is spread over components (compute, UPS, cooling, …)

The power capping must ensure the consumption is always less than the budget.

The power capping must ensure the service is as high as possible.

Winter: less cooling, more compute power

Summer: more cooling, less compute power.

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57 Bull Extreme Computing - ©2011

Froid

Steve Iunker

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58 Bull Extreme Computing - ©2011

Less watt with better cooling

“Pollution, we concentrated it or spread it”

We spread it, melt it for a long time.

However, we can have

- Larger fans

- Managed fans

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59 Bull Extreme Computing - ©2011

Less watt with water cooling

T° air front == T° air back

40 kW can be absorbed in stead of 12kW (air)

Many, many, sensors…T° air, T° inlet, T° outlet, pressure, speed, … can be used for « event correlator ».

Gain depends of the context

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60 Bull Extreme Computing - ©2011

Less € with Direct liquid cooling

o Water has closed as possible to the heat source

o Water can be hotter (as delta T is key)

o Room can be hotter (remove CRAC)

o But, maintenability is key !vNo change in maintenance process

oCPU can be changed,

o DIMM can be changed

o Blades can be removed

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62 Bull Extreme Computing - ©2011

Decomposition

Generation Transport and Transformation

Utilization Cooling

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63 Bull Extreme Computing - ©2011

Considering Real peak performance Considering power production Compute nodes consumption

What can we optimize ?

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64 Bull Extreme Computing - ©2011 Source: http://www.ncdc.noaa.gov/sotc/global/

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65 Bull Extreme Computing - ©2011 Source: http://www.ncdc.noaa.gov/sotc/global/

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66 Bull Extreme Computing - ©2011

Generation

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67 Bull Extreme Computing - ©2011 Source: http://epp.eurostat.europa.eu

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68 Bull Extreme Computing - ©2011

Re-Nuclear or Renewable

Cost of Energy in France is lower in 2010 than 1995 (in constant Euro) But, increase in the last two years is higher than inflation

Prediction: +30% in 2016 (for end user)

Nuclear:

- Cost of Maintenance

- Cost of security

Renewable

- Cost of dismantling

- Cost of new plant

- Need complementary energy (wind may vary), production must be equal to consumption.

http://www.assemblee-nationale.fr/12/rapports/r3277.asp

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69 Bull Extreme Computing - ©2011

Nuclear plant efficiency

today EPR coal

No cogeneration in France

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70 Bull Extreme Computing - ©2011

Transport & Transformation

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71 Bull Extreme Computing - ©2011

Leaks and thief

Leaks during transportation is weak, because U is huge

- in France 12TWh (2,5%) is lost here

Leaks during distribution, in 2005, in France,

- 18TWh (5,3%) are lost by distribution

- 2/3 is technical (Pjoule)

- 1/3 is non technical

Pjoule= RI² = R.Pelec²/3U²

http://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_%C3%A9lectrique Jean-Michel Tesseron, « Les pertes des réseaux électriques: estimations et achats », dans ACTU SEE, Société de l'Electricité, de l'Electronique et des Technologies de l'Information et de la Communication, décembre 2006 http://www.rte-france.com/fr/developpement-durable/les-engagements/indicateurs/volet-economique-2/pertes-electriques-du-reseau

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72 Bull Extreme Computing - ©2011

One solution: decentralized production

Enfin, il y a une solution radicale au traitement des pertes, c’est la production décentralisée. L’un des avantages de l’éolien, du

photovoltaïque ou de la petite hydraulique par exemple est d’être produits sur les lieux de consommation réduisant à zéro la longueur des

lignes d’acheminement et donc les pertes créées par celles-ci.

« Perte d’énergie dans les réseaux de distribution d’électricité » Mathias Laffond – Juin 2009 http://mathiaslaffont.files.wordpress.com/2011/01/rdv-tel-27_04_09.pdf

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73 Bull Extreme Computing - ©2011

Tri generation

One engine produces:

- Electricity

- Cold water

- Hot water

Efficient

Local

CCHP

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74 Bull Extreme Computing - ©2011

chiller

Steve Iunker

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75 Bull Extreme Computing - ©2011

Less € with Direct liquid cooling

o Water has closed as possible to the heat source

o Water can be hotter (as delta T is key)

o But, maintenability is key !

o Hot watter can be reused

o I hate free cooling

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83 Bull Extreme Computing - ©2011

Les contraintes font la créativité

“Constraints Feed Imagination” George Perec, OULIPO, 1969

(1936 – 1982)

La disparition 315p - 1969

Les revenentes 1972

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84 Bull Extreme Computing - ©2011

Jacques MONOD

1965: prix nobel de médecine

1970

1910 - 1976

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85 Bull Extreme Computing - ©2011

C’est pas la première extinction

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86 Bull Extreme Computing - ©2011 [email protected]

http://www.bull.com/fr/emploi/recrutement/stages.php