Проектирование и внедрение высокопроизводительной вычислительной системы для задач квантово-химического моделирования
🔹 Заказчик:
Научно-исследовательская лаборатория ведущего технического университета, реализующая государственный грант в области живых систем. Основные направления работы включают численные расчёты в рамках теории функционала плотности, симуляции молекулярной динамики и разработку оригинальных алгоритмов моделирования открытых и связанных квантовых систем.
🔹 Цель проекта:
Создание высокопроизводительной вычислительной среды, оптимизированной под параллельные численные расчёты с интенсивной нагрузкой на CPU/GPU, для решения задач, критичных к латентности и стабильности вычислительных потоков. Важным требованием было полное соответствие грантовым нормативам по срокам, производительности и масштабируемости системы.
🔹 Выполненные работы:
- Проведён анализ целевой нагрузки, архитектуры предполагаемых программных пакетов (GROMACS, Gaussian, ORCA, VASP) и библиотек параллельных вычислений (OpenMPI, CUDA, SLURM), с учётом особенностей планируемых исследовательских проектов.
- Сформирована техническая документация для конкурсной закупки оборудования с полным обоснованием выбранной архитектуры HPC-системы, включая распределённую файловую подсистему, систему управления заданиями и отказоустойчивый стек мониторинга.
- Осуществлён подбор аппаратной платформы на базе высокоплотных серверных узлов с поддержкой вычислительных ускорителей (NVIDIA A100) и быстродействующей межсоединительной сети.
- Реализована сборка, комплексная настройка, тестирование кластера с последующей адаптацией под научную команду: конфигурация шаблонов заданий, деплой специализированного ПО, установка библиотек и оптимизация рабочих сценариев.
- Настроены механизмы учёта вычислительного времени и приоритезации задач, обеспечивающие равномерную загрузку системы и прозрачность распределения ресурсов между исследовательскими группами.
🔹 Результаты проекта:
- HPC-среда введена в эксплуатацию в рамках утверждённого графика без необходимости доработок или повторной конфигурации со стороны заказчика.
- Учёные получили возможность проводить непрерывные серии расчётов с высоким уровнем надёжности и воспроизводимости результатов.
- Достигнут прирост вычислительной эффективности по сравнению с прежней платформой — в среднем ×12 при типичных задачах моделирования.
- Обеспечен надёжный старт всего исследовательского направления, ранее ограниченного отсутствием вычислительных мощностей.
Научные группы могут ждать оборудование годами. И когда оно, наконец, приезжает — оно должно работать. Не «потом», не «сначала обновим», а в день запуска. Мы строим системы, которые начинают науку с первой строки кода.