Projekt EGEE w ICM

W ramach projektu EGEE w Interdyscyplinarnym Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego [ICM] został właśnie uruchomiony klaster gridowy serwerów SUN Fire V20z złożony ze 180 procesorów AMD Opteron 250, posiadający 9,6 TB pamięci dyskowej i dysponujący mocą obliczeniową rzędu 295 900 jednostek SPECfp2000.

Celem projektu jest udostępnienie dużych zasobów obliczeniowych badaczom akademickim i przemysłowym, niezależnie od miejsca ich pracy. Projekt EGEE chce także przyciągnąć szeroką grupę nowych użytkowników Gridu.

Grid jest zbudowany w oparciu o Sieć Naukowo-Badawczą UE GEANT i wykorzystuje umiejętności ludzi nabyte w wielu projektach gridowych: narodowych i międzynarodowych (w tym fundowanych przez Unię Europejską).

Klaster jest przeznaczony do pracy w największym europejskim Gridzie obliczeniowym, budowanym w ramach projektu EGEE, Enabling Grids for E-scienceE, w którym ICM UW jest jednym z 70 partnerów.

W tej chwili do wykorzystywania Gridu w swoich badaniach gotowi są naukowcy reprezentujący fizykę cząstek elementarnych, chemię kwantową, nauki biomedyczne, biofizykę, astrofizykę, geologię i meteorologię.

Lista ciągle się powiększa o kolejnych użytkowników z nowych dziedzin, a w perspektywie ogromne możliwości Gridu będą także do wykorzystania w działaniach komercyjnych, np. w przemyśle lotniczym, samochodowym, w ekonomii transportu czy finansach.

Zasoby gridowe zostaną przydzielone użytkownikom pogrupowanym w tzw. wirtualne organizacje, realizującym określone zadania.

Warszawski klaster swoje zasoby udostępni dziewięciu wirtualnym organizacjom, w których udział biorą także polscy naukowcy.

Są to cztery eksperymenty fizyki cząstek elementarnych: CMS, LHC-b, ATLAS i COMPASS, oraz chemia kwantowa, biofizyka, astrofizyka, układy złożone.

Odrębną wirtualną organizacją jest, obecny we wszystkich lokalizacjach w ramach Gridu EGEE, Developers Team, który prowadzi działania administracyjne oraz tworzy i testuje oprogramowanie gridowe.

Klaster w ICM to 90 serwerów SUN Fire V20z, z których każdy wyposażony jest w dwa procesory AMD Opteron 250 o częstości 2,4 GHz. Są to procesory w architekturze 64-bitowej, ale okazują się równie wydajne dla programów kompilowanych przy pomocy procesorów 32-bitowych. Serwery SUN Fire V20z, zarówno w wersji 32-, jak i 64-bitowej doskonale współpracują z Scientific Linux 3. - systemem operacyjnym Gridu EGEE.

Każdy serwer ma pamięć operacyjną 4 GB oraz własny dysk SCSI o pojemności 72 GB. Jest to szybki, nie obciążający procesora dysk, na którym zapisany jest system operacyjny serwera, zajmujący ok. 32 GB, natomiast pozostałe ok. 40 GB pozostawione są do dyspozycji użytkowników.

Niezależnie od serwerów SUN Fire V20z klaster posiada serwer pamięci dyskowej SUN Fire V40z z macierzą StorEdge 3511 RAID, obecnie obsługujący 9,6 TB dysków typu SATA.

Zapis danych jest w systemie RAID 5, zapewniającym ich bezpieczeństwo w razie awarii. Serwer wyposażony jest także w system Hot Swap, który umożliwia wymianę uszkodzonego dysku bez konieczności wyłączania systemu.

Ruch danych wewnątrz klastra jest sterowany przez pięć 48-portowych przełączników Nortel Baystack 5510, pracujących na Gigabit Ethernecie, oraz cztery 24-portowe przełączniki Nortel Baystack 425, pracujące na Fast Ethernecie.

Klaster może być w pełni zarządzany przez mechanizm IPMI, który pozwala na zdalne włączanie i wyłączanie zasilania, diagnozowanie sprzętu, monitorowanie temperatury elementów oraz stanu urządzeń mechanicznych, jak wentylatory.

IPMI daje także zdalny dostęp do pełnej sekwencji podnoszenia i gaszenia systemu.

Grid, do którego włączony zostanie klaster ICM, jest budowany w ramach projektu EGEE, działającego od kwietnia 2004 r.

Do kwietnia 2005r. Grid liczył 14 tysięcy procesorów w 130 lokalizacjach w całej Europie. To jest już więcej niż pierwotnie zakładano na zakończenie pierwszej fazy projektu w marcu 2006 r.

W tej chwili trwają prace przygotowawcze do drugiej fazy EGEE, która jest planowana na lata 2006 - 2008.

Więcej informacji dotyczących klastra w ICM można przeczytać na:
http://spin.fuw.edu.pl/modules.php?name=Local_Resources