Como a ciência pode roubar placas de vídeo dos gamers

O experimento computacional ALICE ganhou um upgrade para consumir ainda mais placas de vídeo, as mesmas necessárias para games de alta qualidade, que agora servem à ciência. ALICE é um exemplo de como experimentos científicos podem roubar, com um pouquinho de liberdade de expressão, placas de vídeo dos gamers para experimentos computacionais de alto nível.

O CERN (Centro Europeu para Pesquisa Nuclear) é a organização com estruturas de maior poder computacional do mundo. Em Genebra, na Suíça, os pesquisadores iniciaram uma nova fase de pesquisa com o Grande Acelerador de Hádrons LHC (o maior acelerador de partículas e o de maior energia existente). Do LHC faz parte o experimento ALICE, que consumirá ainda mais GPUs para seus experimentos em um novo upgrade.

A ideia é analisar 1 bilhão de colisões de prótons por segundo ou milhares de colisões principais complexas. Com o upgrade da ALICE no LHC, que ocorre até 2023, apenas os computadores (CPUs) não estavam conseguindo realizar a quantidade de cálculos. Assim, foi necessário acrescentar GPUs, unidades de processamento gráfico, placas de vídeo, para ajudar nos cálculos.

GPUs têm processadores mais eficientes, especializados em processamento de imagem e seu design original as destinava para acelerar a renderização de gráficos computacionais em três dimensões. Seu uso foi estudado nos dois últimos anos nos experimentos com LHC, utilizando a Rede Mundial de Grid Computacional (WLCG) e o CERN Openlab, espaços de pesquisa da instituição. Aumentar o uso das GPUs para física nuclear aumenta a qualidade e o tamanho da infraestrutura computacional, e a eficiência energética geral.

“O upgrade ambicioso do programa traz vários desafios computacionais empolgantes; GPUs podem ter um papel importante em apoiar o aprendizado de máquina para resolver muitos problemas”, afirma Enrica Porcari, chefe de TI na CERN. “Desde 2020, o departamento de TI da CERN forneceu acesso a plataformas de GPUs no data center, o que se mostrou excelente para uma série de aplicações. Além disso, o CERN Openlab realiza investigações importantes para o uso de GPUs para aprendizado de máquina com projetos colaborativos de pesquisa e desenvolvimento (P&D) com a indústria e o grupo de Colaborações Computacionais Científicas para transpor e otimizar códigos chaves criado com os experimentos”.

ALICE, uma experiência computacional da ciência pioneira com GPUs

Parte da estrutura do experimento da ciência LHC com duas CPUs AMD Milan 64 núcleos e duas placas NVIDIA Tesla T4 – (Imagem: CERN)

A ALICE (A Large Ion Collider Experiment – Grande Experimento de Colisão de Íons) foi pioneira no uso de GPUs na sua fazenda de servidores de alto nível de ativação online (HLT) desde 2010 e é o único experimento a utilizá-las em maior quantidade até hoje. A nova ALICE, com o upgrade, tem um detector de mais de 12 bilhões de sensores eletrônicos que podem ler continuamente, criando um fluxo de dados de mais de 3,5 terabytes por segundo. Depois do primeiro nível de processamento de dados, há ainda um fluxo de 600 gigabytes por segundo. Os dados são analisados online em uma fazenda de servidores de alto desempenho, onde estão implementados 250 nós, cada um com oito GPUs e duas CPUs com 32 núcleos. A maior parte do software que compila sinais individuais de detecção de partículas em trajetórias (reconstrução de eventos) foi adaptado para funcionar com GPUs.

Especificamente, a reconstrução e compressão dos dados com GPUs online da Câmara de Projeção do Tempo, maior contribuidora ao tamanho dos dados, permite a ALICE reduzir a taxa para um máximo de 100 gigabytes por segundo, antes de armazenar os dados em disco. Sem as GPUs, seria necessário ter oito vezes mais servidores do mesmo tipo e outros recursos para gerenciar o processamento de dados online da colisão de partículas a uma taxa de interação de 50 kHz.

“Todos esses desenvolvimentos ocorrem em um cenário de evolução sem precedentes e diversificação de hardware computacional. As técnicas e habilidades desenvolvidas pelos pesquisadores do CERN enquanto aprendem como melhor utilizar GPUs são a plataforma perfeita para compreender as arquiteturas do amanhã e como usá-las para maximizar o potencial da física para eventos atuais e futuros”, de acordo com Vladimir Gligorov, que gerencia o projeto de Análise em Tempo Real do LHCb, outro experimento do LHC.

With a number of upgrades being completed in preparation for #restartingLHC, CERN’s data processing demands are is rocketing, so the four large #LHC experiments are increasing their use of #GPUs.

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— CERN (@CERN) February 8, 2022