Les plans du Royaume-Uni pour l’énergie de fusion d’ici 2040 auront besoin de GPU

L’Autorité britannique de l’énergie atomique (UKAEA) a recruté Intel et l’Université de Cambridge pour les ressources de calcul dont elle a besoin pour développer le prototype de réacteur à fusion nucléaire britannique, y compris la construction d’un “jumeau numérique” de la conception pour faciliter les tests.

Le tokamak sphérique pour la production d’énergie (STEP) est le plan britannique visant à démontrer que l’énergie de fusion peut être économiquement viable et vise à ce que la fusion soit livrée au réseau national d’ici le début des années 2040.

Mais selon l’UKAEA, il n’y a tout simplement pas assez de temps pour tout construire en utilisant un processus itératif traditionnel de conception et de test de tous les sous-systèmes. L’équipe prévoit donc d’utiliser largement des modèles virtuels utilisant le supercalcul et l’IA pour accélérer les choses.

“De la même manière que le secteur aérospatial a déplacé les souffleries dans le monde de la dynamique des fluides computationnelle, ou que le secteur automobile a déplacé le processus de test de collision dans le monde virtuel à l’aide d’éléments finis, nous devons faire de même pour la conception de l’énergie de fusion. usines », a expliqué le directeur des programmes informatiques de l’UKAEA, le Dr Rob Akers, lors d’une conférence de presse mercredi.

Le problème, a-t-il estimé, est qu’un réacteur à fusion est un système incroyablement complexe et fortement couplé et que les modèles de fonctionnement des centrales à fusion sont limités dans leur précision.

“Il y a beaucoup de physique qui couvre l’ensemble de l’assemblage – des forces structurelles aux charges thermiques, en passant par l’électromagnétisme et le rayonnement. C’est vraiment un problème de simulation de grand défi, où le supercalcul et l’intelligence artificielle entrent en jeu”, a-t-il expliqué.

C’est pourquoi l’UKAEA travaille avec Intel et l’Université de Cambridge – non seulement sur le type de technologie exascale nécessaire, mais aussi sur la manière de gérer et de traiter les énormes volumes de données sur lesquels le projet s’appuiera.

Et cela signifie des GPU.

Le supercalculateur actuel du Cambridge Open Zettascale Lab est construit avec des serveurs Dell PowerEdge basés sur les processeurs Intel Sapphire Rapids Xeon Scalable de 4e génération, mais le projet envisage de l’étendre avec les accélérateurs GPU Max du Ponte Vecchio Data Center.

“Les systèmes x86 traditionnels ne nous y mèneront pas – nous devons utiliser la technologie GPU”, a déclaré le directeur des services informatiques de recherche à l’Université de Cambridge, le Dr Paul Calleja.

Les systèmes Ponte Vecchio fournissent un ordre de grandeur plus puissant en termes de performances par watt, a-t-il affirmé. Mais il a noté que dès que vous commencez à déployer des GPU, vous avez un problème avec l’environnement de programmation.

“Comment programmez-vous pour un monde GPU afin de ne pas être enfermé dans une solution de fournisseur unique ? Parce que nous pourrions travailler avec Intel aujourd’hui, mais qui sait ce qui va se passer à l’avenir. Nous ne voulons pas que nos codes soient enfermés dans un vendeur en particulier.”

Pour cette raison, le projet examine également le modèle de programmation oneAPI d’Intel qui prend en charge ce que l’on appelle l’informatique hétérogène. Cela permettra aux applications de fonctionner sur des GPU Intel, ou sur des GPU Nvidia – ou même des GPU AMD – avec un recodage minimal requis, a affirmé Calleja.

Faire face à un déluge de données

Intel a également de la chance, l’Open Zettascale Lab s’installant sur la plate-forme DAOS (Distributed Application Object Storage) du magasin de puces pour gérer le stockage du projet. Calleja a étrangement décrit DAOS comme un nouveau système de fichiers, bien qu’il existe en fait depuis plusieurs années.

“Les goulots d’étranglement des données sont un réel problème lorsque vous essayez d’alimenter des dizaines de milliers de GPU, et ici nous examinons le stockage à semi-conducteurs, le stockage NVMe et les systèmes de fichiers parallèles ne sont traditionnellement pas bons pour exploiter les technologies NVMe”, a déclaré Calleja. , affirmant que DAOS aidera à “déverrouiller les performances cachées dans les lecteurs NVMe”.

L’autre développement clé est que le HPC et l’intelligence artificielle convergent au niveau exascale, selon Akers, permettant à un “jumeau numérique” de STEP d’être utilisé pour le construire.

“Nous devons transformer le HPC en un outil de conception technique grâce au déploiement de ce qu’on appelle des modèles de substitution, où nous synthétisons toutes les informations que nous extrayons de la simulation pour transformer l’ingénierie en un outil pouvant être utilisé pour la conception”, a-t-il expliqué.

“L’espoir est qu’au cours de la prochaine décennie, en exploitant la feuille de route exascale du Royaume-Uni qui a été récemment annoncée et le financement qui a été annoncé dans le récent budget, nous pourrons arriver au point où une version numérique de STEP pourra être développée, avant la véritable centrale elle-même. Ensuite, nous pourrons utiliser cette version numérique de la centrale électrique STEP pour réduire considérablement le besoin de validation dans le monde réel », a déclaré Akers.

Selon Calleja, il n’est pas non plus encore clair quelle forme les capacités exascale du Royaume-Uni pourraient prendre, ou s’il y aura un système central ou un certain nombre d’unités distribuées.

“Il reste à décider à quoi pourrait ressembler l’écosystème exascale – si nous allons avoir un grand système exascale comme une seule machine à un seul endroit, ou devrions-nous avoir une fédération de grandes machines avec différentes technologies à différents endroits, qui, ensemble, forment l’exascale”, a-t-il déclaré, ajoutant : “Personnellement, je crois davantage en une fédération de systèmes exascale avec différentes technologies”. ®