MODELLI E COMPUTER ovvero…. ENEAi giovedì della cultura scientifica

SISTEMI E MODELLI

MODELLI E PROBLEMI Tipo di problema dati trovare Analisi (diretto) E,SR Analisi (diretto) E,SR Sintesi (identificazione) E,RS Sintesi (identificazione) E,RS Controllo S,RE Controllo S,RE

SCATOLE BIANCHE E SCATOLE NERE

Konrad Zuse Z1 – 1936 Il recente sviluppo tecnologico nel calcolo scientifico non è dovuto ad una pianificazione organica, ma è la risultanza di un insieme di tendenze non sempre concordi, tra le quali prevale il technology push. Esiste il reale bisogno di programmare il prossimo decennio per far fronte alle richieste sempre più determinate e stringenti provenienti dalla comunità scientifica.

I TREND 1 CPU speed vs. memory bandwidth

I TREND 2 Network vs computer performance

I TREND 3 Network vs computer performance : computer x 500 networks x 340, computer x 60 network x 4000

Le architetture di calcolo secondo il parametro “latenza” Le architetture di calcolo secondo il parametro “latenza” Metacomputer. Sistemi distinti ed eterogenei, interconnessi via WAN, con latenze dell’ordine di s. Metacomputer. Sistemi distinti ed eterogenei, interconnessi via WAN, con latenze dell’ordine di s. Cluster computer. Collezione di sistemi di calcolo autonomi debolmente accoppiati, tipicamente interconnessi in LAN, con latenze dell’ordine di – s. Cluster computer. Collezione di sistemi di calcolo autonomi debolmente accoppiati, tipicamente interconnessi in LAN, con latenze dell’ordine di – s. Sistemi massivamente paralleli. Sono costituiti da molti elementi interconnessi nella stessa unità di elaborazione con latenze dell’ordine di *10 -6 s. Sistemi massivamente paralleli. Sono costituiti da molti elementi interconnessi nella stessa unità di elaborazione con latenze dell’ordine di *10 -6 s. Sistemi vettoriali. La tecnica del “pipelining” consente latenze dell’ordine di s. Sistemi vettoriali. La tecnica del “pipelining” consente latenze dell’ordine di s.

I TOP 500: i settori di utenza

I TOP 500: i cluster avanzano

IL PROBLEMA DELLA DIVERGENZA Negli ultimi anni il calcolo scientifico è diventato sempre più dipendente da hardware progettato ed ottimizzato per applicazioni commerciali.

USA: LE PROPOSTE oinvestimenti specifici per il supercomputing scientifico (nicchia costosa); ocoinvolgimento delle grandi IT companies; …… in attesa di nuove tecnologie (computer biologici, computer molecolari, computer quantistici)

USA: OBIETTIVI STRATEGICI Potenza di picco di un petaflop/s entro il Potenza di picco di un petaflop/s entro il Efficienza per applicazioni scientifiche del 30-50% Efficienza per applicazioni scientifiche del 30-50%

USA: LE NUOVE ARCHITETTURE 1. Parallelo vettoriale con componenti custom(CRAY e ORNL) 2.ViVA (Virtual Vector Architecture) (IBM, LBNL, LLNL). Blue Planet 3.Tecnologia SOC (System On a Chip) (IBM, LLNL, ANL). Blue Gene

LE GRANDI SFIDE Scienza e ingegneria Scienza e ingegneria Energia e ambiente Energia e ambiente Controllo delle infrastrutture Controllo delle infrastrutture Salute Salute Cambiamenti climatici Cambiamenti climatici Nanotecnologie Nanotecnologie Effetti dell’inquinamento Effetti dell’inquinamento Sicurezza e qualità della vita Sicurezza e qualità della vita Sistema dei trasporti Sistema dei trasporti Impiego delle tecnologie intelligenti Impiego delle tecnologie intelligenti Accesso alle informazioni Accesso alle informazioni Gestione delle realtà “knowledge intensive” Gestione delle realtà “knowledge intensive” Istruzione e formazione Istruzione e formazione