Meddelanden från Åbo Akademi
   | Meddelanden från Åbo Akademi |
   | nr 17 | 24.11.2011 |
Meddelandens pärm

Ralf Östermark fick under hösten 200 000 timmars beräkningstid på superdatorn JUGENE vid Forschungszentrum Jülich i Jülich, Tyskland. Det innebar ett steg framåt för beräkningsplattformen "The Genetic Hybrid Algorithm", GHA.

Tunga beräkningar och snabba datorer

***BILD***
Professor Ralf Östermarks arbete med beräkningsplattformen GHA har varit långvarigt. För tillfället är plattformen kopplad till 17 stödbibliotek med matematiska stödalgoritmer.

• Superdatorer består av en stor samling ihopkopplade datorer och används till att förkorta beräkningstiden i tunga beräkningar. Superdatorn JUGENE består av 294 912 processorkärnor med ett sammanlagt minne på 147 terabyte och en databehandlingskapa- citet på en biljard flyttalsoperationer per sekund. Med andra ord: den är stor och snabb.

– I praktiken är datorn en stor hall med maskiner och kylsystem, för maskinerna går heta, säger Ralf Östermark, professor i finansiell redovisning och optimeringssystem.

Där en vanlig hemmadator använder en eller två processorer, hade Östermark getts tillgång till knappt 70 000 processorer i JUGENE. Målsättningen var att påvisa beräkningsplattformen GHA:s skalbarhet, det vill säga att den är utbyggbar så att prestandan förbättras då antalet processorer ökar.

– Tvåhundratusen timmar låter som en enormt lång tid, men tiden räknas för den totala maskinanvändningen. Tre till fyra en timme långa körningar med drygt 60 000 processorer konsumerar denna kvot.

Han hann påvisa skalbarhet med 65 536 processorer, innan den tilldelade kvoten blev fylld. I själva verket låg den sista testkörningen i kö drygt tre veckor och utfördes först två veckor efter projektets deadline.

– Jag nådde målet att påvisa skalbarhet med ett stort antal processorkärnor, säger Östermark.

– Jag hade gärna testat GHA med alla drygt 290 000 processorer då programmet i sig inte utgör en begränsning. Processorns centralminnesbehov och filanvändning kan göras oberoende av det använda antalet processorer med hjälp av plattformens inbyggda egenskaper. Verktyg för redovisning och finansiering Beräkningsplattformen GHA är ett allmänt verktyg för numeriska beräkningar som Östermark utvecklat för användning i högprestandaberäkningar inom redovisning och finansiering. Riskminimering, optimering och företagsekonomiskt beslutsfattande är områden där tunga beräkningar ofta bör ske snabbt och effektivt. Plattformen kan användas till att uppskatta risker då man beaktar variationen i till exempel priser, räntor, löner och valutakurser.

– Dessutom har jag arbetat på att ta fram en flerperiodisk portföljmodell. Dagens enperiodiska jämviktsmodeller utgår från en förenkling som är omöjlig att upprätthålla i praktiken. Genom att kontrollera portföljens downside-risk med fuzzy logik kan vi beakta fasta och rörliga transaktionskostnader utan att portföljmodellen blir matematiskt ohanterlig, säger Östermark.

– En flerperiodisk modell inbegriper avancerade beräkningsproblem inom tidsserieanalys och optimering.

Förutom i portföljval har Östermarks plattform betydelse i kvantifiering av företagets riskyta, ett allt viktigare område inom redovisning och finansiering.

– Tunga beräkningar där matematisk programmering sammankopplas med till exempel Monte Carlo-simuleringar blir snabbt alltför tidskrävande med endast en processor.

–Sedan år 2005 har Ralf Östermark jobbat med att koppla stödbibliotek inom matematisk programmering och statistik till GHA. Biblioteken är för tillfället 17 stycken och består av matematiska stödalgoritmer, som utvecklats bland annat av Östermark själv och av olika forskargrupper vid universiteten i Stanford, USA, och Bayreuth, Tyskland. En inbyggd acceleratorfunktion har gjort det möjligt att påvisa systemets skalbarhet i olikartade beräkningsproblem.

Plattformens rigorösa uppbyggnad gör att GHA lämpar sig väl också inom till exempel statistik, fysik och teknik.

– Tack vare acceleratorfunktionen kan forskaren fokusera på frågan "hur kan jag lösa detta numeriska problem med hjälp av de bästa algoritmerna som finns i världen?" Det finns inte många program som kan tackla denna fråga.

Östermark kom till Åbo Akademi efter att ha jobbat med bland annat systemutveckling och programmering som kontorschef, budgetchef och företagsanalytiker i olika företag. Grunden för arbetet med parallell programmering lades i samarbete med dåtida KTF:s ingenjörer och experter vid CSC, Center for Scientific Computing.

– Jag har under åren fått stor hjälp från CSC och av datacentralen vid ÅA. Basversionen av plattformen börjar nu vara klar. Det har varit ett oerhört tidskrävande arbete.

GHA

• Beräkningsplattformen GHA har utvecklats på CSC:s superdatorer och vid Åbo Akademis centraldatorer sedan början av 2000-talet. Den består av en flexibel huvudalgoritm och en uppsättning matematiska och statistiska stödbibliotek som kopplas till algoritmen beroende på beräkningsproblemet.

Som en del av arbetet har Ralf Östermark visat att vektorvärderade tidsseriemodeller kan skattas eff ektivt med hjälp av parallella processorer, samt att komplicerade MINLP-problem (Mixed-Integer-Nonlinear Optimization) som uppstår i portföljoptimering kan förenklas. I komplicerade MINLP-problem kan sökträdet bli enormt om man endast har tillgång till en processor.

– MINLP-problem kan förenklas betydligt genom användande av hybrida modeller där artificiell intelligens sammankopplas med matematiska algoritmer för icke-linjär optimering, säger Östermark.

– Om antalet processorer är tillräckligt kan det blandade heltalsproblemet förenklas till lokala icke-linjära optimeringsproblem genom till exempel binär eller så kallad Gray-kodning. Genom Gray-kodning kan man i flera relevanta fall identifiera alla punkter i den Kartesiska sökrymd som optimeringsproblemet representerar och fördela arbetsbördan mellan processorerna.

GHA är en av de få plattformar som får använda alla tillgängliga processorer – för närvarande 4 048 till antalet – på den massivt parallella superdatorn Cray XT i statliga IT-centret för vetenskap CSC i Helsingfors (läs mera här).

Cray XT hör till de 500 effektivaste superdatorerna i världen (läs mera här).

Superdatortesten har utförts inom ramen för PRACE (Partnership for Advanced Computing in Europe). Beräkningskvoten tilldelas av en expertpanel utifrån en ansökan som skall påvisa hög vetenskaplig standard och tidigare skalbarhetsresultat.

TEXT: RALF ÖSTERMARK & NICKLAS HÄGEN
FOTO: NICKLAS HÄGEN