शियान माउंटेन टेक्निकल इंस्टीट्यूट की एक वैज्ञानिक टीम ने अंतरिक्ष-समय से जुड़े सुपरसोनिक प्रवाह का सबसे बड़ा ज्ञात उच्च-सटीकता सिमुलेशन किया। इस कार्य के हिस्से के रूप में, 33 रॉकेट इंजनों के एक सरणी से गैसों के निकास का अनुकरण किया गया, जिसमें 6.774 ट्रिलियन ग्रिड कोशिकाओं का उपयोग किया गया।
यह कार्य सुगोन कंपनी के हेेटेरोजेनस कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म Sugon 8000 का उपयोग करके किया गया था, जिसमें दर्जनों हजारों घरेलू ग्राफिक्स प्रोसेसर लगाए गए थे। चीनी तकनीकी मीडिया ने 3 अक्टूबर को इस बारे में जानकारी दी।
यह कार्य पुन: प्रयोज्य रॉकेटों के लिए महत्वपूर्ण है, जो अक्सर इंजन क्लस्टर का उपयोग करते हैं। लॉन्च के दौरान और लैंडिंग से पहले रिवर्स बर्निंग के दौरान, दर्जनों इंजनों की सुपरसोनिक, उच्च तापमान वाली धाराएं रॉकेट के आधार पर परस्पर क्रिया करती हैं, जिससे जटिल अशांति और शॉक वेव बनती हैं। ये दबाव दोलन रॉकेट के निकाय और उसके इंजनों की संरचना को खतरे में डालते हैं, और धाराओं के संपर्क बिंदुओं पर थर्मल लोड थर्मल शील्डिंग के предеलों का परीक्षण करते हैं।
चूंकि भौतिक परीक्षण महंगे होते हैं और सीमित संख्या में सेंसर लगाने की अनुमति देते हैं, इसलिए इन इंटरैक्शन को सीधे देखना बेहद मुश्किल है।
कम्प्यूटेशनल दक्षता के परिणाम
प्रस्तुत रिपोर्टों के अनुसार, सिमुलेशन ने 99.01% के स्तर पर कमजोर स्केलिंग दक्षता हासिल की: समानांतर स्केल और कुल ग्रिड आकार दोनों को चार गुना बढ़ाने पर, एक चरण का औसत समय केवल लगभग 1% बढ़ा। मजबूत स्केलिंग दक्षता 73% थी, जबकि एक निश्चित ग्रिड पर संसाधनों को चार गुना बढ़ाने से गति में लगभग 2.92 गुना वृद्धि हुई। ग्रिड अपडेट थ्रूपुट 34.029 ट्रिलियन सेल अपडेट प्रति सेकंड तक पहुंच गया, जो मुख्य कम्प्यूटेशनल पथ पर लगभग 0.249 एक्साफ्लॉप्स प्रदर्शन के बराबर है।
कंप्यूटेशनल फ्लूइड डायनेमिक्स में सामान्य मानक बहु-चरणीय रंगे-कुट्टा समय एकीकरण के बजाय, जिसने प्रत्येक चरण में पूरे प्रवाह क्षेत्र को पढ़ने और लिखने और सीमा डेटा का आदान-प्रदान करने की आवश्यकता होती है, टीम ने अंतरिक्ष-समय से संबंधित WENO-GKS विधि लागू की। इस विधि ने प्रत्येक चरण को एक पास में आगे बढ़ने की अनुमति दी, दोहराए जाने वाले मेमोरी ट्रैफिक को सेल सीमाओं पर स्थानीय गणनाओं में बदल दिया। इसके अलावा, 'स्ट्रक्चर ऐरे' प्रकार के डेटा संरचना, ऑपरेटरों का संयोजन और संचार के साथ गणना का ओवरले ने मेमोरी एक्सेस और इंटर-नोड ट्रैफिक को और कम कर दिया। गणना Sugon द्वारा प्रदान किए गए DTK विकास वातावरण, MPI लाइब्रेरी और जॉब शेड्यूलर द्वारा समर्थित थीं।
इंजीनियरों के लिए, यह सिमुलेशन संरचनात्मक सतहों पर दबाव के इतिहास के बारे में डेटा प्रदान करता है, जो स्थानीय चोटियों और भार वितरण का विश्लेषण करने और परीक्षण सेंसर स्थापित करने के इष्टतम स्थानों को निर्धारित करने में मदद करता है। यह दीवारों पर ऊष्मा प्रवाह, तापमान वितरण और ताप की अवधि की भी गणना करता है ताकि थर्मल शील्डिंग डिजाइन किया जा सके, भौतिक माप बिंदुओं के बीच के अंतराल को भरता है। टीम इंजनों की वास्तविक ज्यामिति और परिचालन स्थितियों को जोड़ने की योजना बना रही है ताकि प्रवाह पर सत्यापित डेटा बनाया जा सके, और फिर इन डेटा का उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित मॉडल के लिए किया जा सके जो डिजाइन मापदंडों को प्रवाह प्रतिक्रिया से जोड़ते हैं। यह भारी और अति-भारी विमानों से लेकर उच्च गति वाले वाहनों पर लैंडिंग मॉड्यूल के निशान और धाराओं की परस्पर क्रिया तक अनुप्रयोग के दायरे का विस्तार करेगा।
सुगोन ने जुलाई में Sugon 8000 का विकास पूरा किया, इसे चीन में 100,000 कार्ड का पहला AI सुपरक्लस्टर बनाया। कंपनी का दावा है कि सिस्टम के सभी घटक - चिप्स, कंप्यूटिंग, स्टोरेज और हाई-स्पीड नेटवर्क - घरेलू हैं, और सिस्टम राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटर इंटरनेट से जुड़ा हुआ है।
