Hệ thống tính toán hiệu năng cao - nền tảng cho các nghiên cứu về mô phỏng, điều khiển tự động và AI tại Viện Công nghệ HaUI

Bài viết giới thiệu về hệ thống HPC thuộc Lab Mô phỏng và Tính toán hiệu năng cao tại Viện Công nghệ HaUI, một số kết quả đạt được và hướng nghiên cứu trong thời gian tới.

Tác giả: ThS. Phạm Việt Anh, TS. Lê Xuân Hải
Lab Mô phỏng và Tính toán Hiệu năng cao, Viện Công nghệ HaUI

ĐẶT VẤN ĐỀ:

Trong suốt nhiều thập kỉ qua, những tiến bộ về Khoa học và Công nghệ đã mang đến những thay đổi lớn trên nhiều lĩnh vực và đóng góp một tầm ảnh hưởng vô cùng quan trọng tới mọi mặt đời sống của con người. Một trong những tiến bộ đó có thể nói tới đó là việc các thiết bị phần cứng ngày nay đang trở nên hoàn hảo và đáp ứng được khả năng tính toán mạnh mẽ trước những yêu cầu phức tạp mà con người đề ra. Tính toán hiệu năng cao (High Performance Computing-HPC) trên cơ sở các hệ thống siêu máy tính là một trong những thành phần cốt lõi trong sự phát triển đó và nó đã đánh dấu cho sự thay đổi trong bước chuyển hóa về nghiên cứu dựa trên những công cụ tính toán lớn. HPC được coi là một siêu máy tính tập hợp bởi nhiều máy chủ với sự kết hợp về sức mạnh tính toán giúp hiệu năng có sự vượt trội hơn rất nhiều so với một chiếc máy tính truyền thống. Nhìn thấy được tầm quan trọng và ý nghĩa của HPC, ngày 01/07/2019, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội đã thành lập phòng Lab Mô phỏng và Tính toán Hiệu năng (S-HPC) cao thuộc Viện Công nghệ HaUI, tạo nên một cơ sở nền móng thu hút và phát triển các nghiên cứu và ứng dụng đa lĩnh vực tại Viện theo hướng chuyển đổi số và cách mạng công nghiệp 4.0.

THÀNH PHẦN HỆ THỐNG

Với tính chất cơ bản của một HPC, hệ thống HPC của phòng mô phỏng và tính toán hiệu năng cao được chia thành ba thành phần chính cùng đảm nhiệm và thực hiện các nhiệm vụ khác nhau. Các thành phần hệ thống được mô tả trong hình 1 bao gồm thành phần quản lý, thành phần lưu trữ và thành phần tính toán.

- Thành phần quản lý: Thành phần này được đảm nhiệm bởi máy chủ Head Node, được gọi là máy chủ trung tâm. Tại đây, Head Node có nhiệm vụ quản lý cấu hình, license các phần mềm, bộ nhớ và các thông tin của toàn bộ hệ thống HPC. Head Node kiểm soát và thực hiện công việc quản lý trên toàn cụm cho phép người dùng chạy các ứng dụng.

- Thành phần lưu trữ: Thành phần lưu trữ được đảm nhiệm bởi máy chủ NFS (Network File System) với dung lượng ổ cứng lớn được tích hợp và sử dụng để lưu trữ tập trung tất cả dữ liệu tính toán cũng như phần mềm, thư viện dùng chung cho toàn bộ hệ thống. NFS cung cấp một giao thức truy cập dễ dàng, cấu hình và các thiết lập quản lý được sử dụng phổ biến trong môi trường HPC [5]. NFS của phòng Lab HPC là một máy chủ cỡ lớn được trang bị CPU 8 lõi 16 luồng cùng ổ cứng với dung lượng lên tới hơn 46 TB đáp ứng mọi điều kiện lưu trữ về dữ liệu lớn và xử lý phân luồng dữ liệu nhanh chóng tới các máy chủ tính toán.

Hình 1. Tổng quan thành phần hệ thống HPC tại Viện

- Thành phần tính toán: Thành phần tính toán của hệ thống HPC tại phòng Lab bao gồm thành phần tính toán CPU và thành phần tính toán GPU.

+ Thành phần tính toán CPU: Thành phần này bao gồm ba máy chủ với bộ vi xử lý mạnh có khả năng tính toán đa luồng được sử dụng để giải quyết các bài toán về mô phỏng cũng như các bài toán yêu cầu một khả năng tính toán phức tạp. Với 14 lõi vật lý và 28 luồng trên mỗi máy chủ CPU, có thể thấy các điều kiện được đặt ra về tính ổn định cũng như thời gian xử lý luôn được đảm bảo một cách rất tốt.

+ Thành phần tính toán GPU: Một trong những điểm mạnh của thành phần tính toán là việc máy chủ GPU được tích hợp thêm 02 card đồ họa hiệu năng cao Nvidia Tesla P100 của Nvidia cho phép xử lý các bài toán trên GPU với một sức mạnh vượt trội so với các máy chủ tính toán CPU, không chỉ với các bài toán mô phỏng do khả năng render hình ảnh vượt trội, mà có sự hiệu quả cao trong việc xử lý các bài toán về dữ liệu lớn với số lượng chiều phức tạp, cũng như rút ngắn được thời gian một cách đáng kể trong việc xây dựng các mô hình mạng học sâu trong trí tuệ nhân tạo AI.

KHAI THÁC VÀ SỬ DỤNG HPC TRONG CÁC HOẠT ĐỘNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TẠI VIỆN

Hiện nay, quá trình sử dụng và tiếp cận hệ thống HPC vẫn có những hạn chế nhất định do người dùng vẫn phải cần tới một số kiến thức nền tảng về công nghệ thông tin, đặc biệt là những kiến thức về mạng máy tính và hệ điều hành. Quá trình sử dụng HPC thông thường sẽ làm việc trên các dòng lệnh phức tạp mà hệ điều hành Linux đặt ra từ việc kết nối đến hệ thống thông qua giao thức SSH tới việc đẩy bài toán và thực hiện tính toán trên các tài nguyên được chỉ định. Một số dòng lệnh có thể phức tạp và cần sự linh hoạt để triển khai một số bài toán cụ thể trên máy chủ HPC và chính điều này sẽ dẫn tới việc tốn thời gian và không hiệu quả khi sử dụng. Phần lớn người sử dụng đã quá quen với việc thao tác trên một máy tính có giao diện đồ họa người dùng (Graphical User Interface-GUI) như Window và khi phải làm việc trên cửa sổ dòng lệnh sẽ gây ra những trải nghiệm khó khăn. Một nhược điểm nữa có thể nói tới là việc không thể hiển thị được quá trình mô phỏng cũng như tính toán trong giai đoạn xử lý bài toán, cùng với đó, người dùng phải tải kết quả từ máy chủ về máy tính cá nhân để có thể trực quan hóa quá trình tính toán và mô phỏng cho bài toán của mình.

Hình 2. Quá trình kết nối tới HPC theo giao thức SSH

Nắm bắt được những khó khăn và thách thức trong bước đầu triển khai hệ thống, nhóm nghiên cứu của phòng Lab Mô phỏng và Tính toán Hiệu năng cao đã có những khảo sát, đánh giá và đưa ra các nghiên cứu để mở rộng hướng tiếp cận sử dụng hệ thống một cách linh hoạt và dễ dàng. Một trong số những giải pháp đó có thể nói tới là việc cài đặt và tích hợp Window ảo cho phép người sử dụng có thể kết nối theo phần mềm Remote desktop thông qua tài khoản được cung cấp bởi người quản trị phòng Lab. Sự cải tiến này đã mang đến những kết quả vô cùng tích cực khi từng bước thu hút những giảng viên và nhà nghiên cứu trong trường đến thăm quan, làm việc tại phòng Lab.

Một điểm không thể không nói tới của việc mở rộng đó là quá trình cài đặt các phần mềm mô phỏng chuyên dụng để hướng đến sự thuận tiện, đơn giản khi sử dụng của người dùng. Người sử dụng có thể dễ dàng theo dõi quá trình tính toán cũng như mô phỏng trực tiếp trên máy tính cá nhân của họ ở bất cứ nơi đâu. Việc thiết lập và cài đặt phần mềm trên máy ảo của máy chủ tính toán giúp cho việc sử dụng phần mềm được linh hoạt hơn rất nhiều do khả năng đáp ứng được số lượng máy của người dùng tại một thời điểm.

MỘT SỐ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ ĐÀO TẠO SỬ DỤNG HPC

- Đào tạo sử dụng các phần mềm Qform, Ansys được trang bị phục vụ cho mô phỏng và tính toán đa lĩnh vực.

Hình 3. Đào tạo sử dụng phần mềm Ansys tại phòng HPC

- Luận văn của thạc sĩ Nguyễn Hồng Hạnh với nội dung dựa trên nền tảng tính toán tối ưu của phần mềm JEPLUS+EA và thuật toán giải thuật di truyền được cài đặt trực tiếp trên hệ thống HPC đã được hội đồng chấm luận văn thạc sĩ trường Đại học Công nghiệp Hà Nội đánh giá rất cao và thu hút sự quan tâm của những chuyên gia về tiết kiệm năng lượng trong tòa nhà.

Hình 4. Quá trình mô phỏng trong bài toán tối ưu năng lượng trong tòa nhà trên phần mềm JEPLUS+EA

- Đề án thiết kế, chế tạo khuôn ép chảy nhôm định hình thuộc Chương trình Phát triển Công nghiệp Hỗ trợ 2019-2020). Hình 5 là kết quả mô phỏng quá trình đùn nhôm sử dụng phần mềm Qform phục vụ tối ưu kết cấu khuôn và quá trình.

Hình 5. Mô phỏng quá trình đùn nhôm trên máy chủ CPU

- Đề tài Giám sát năng lượng trong các công trình xây dựng hiện hữu thuộc Bộ Xây Dựng đều được thực hiện trực tiếp trên hệ thống HPC. Hình 6 mô tả quá trình xử lý dữ liệu năng lượng tòa nhà trong việc giao tiếp với các thiết bị thu nhận dữ liệu của máy chủ CPU. Các thiết bị sẽ truy cập theo địa chỉ IP của máy chủ CPU để kết nối tới các service đã được thiết lập.

Hình 6. Quá trình kết nối và xử lý dữ liệu trên máy chủ CPU

- Đề tài nghiên cứu xây dựng hệ thống nhận diện và điểm danh khuôn mặt của Ths Phạm Việt Anh đã góp phần vào việc thúc đẩy khả năng khai thác một cách có hiệu quả hệ thống HPC và đặt tiền đề trong việc phát triển các nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo tại Viện Công nghệ HaUI. Đề tài đã dựa vào khả năng mạnh mẽ của GPU để tiến hành xử lý và huấn luyện số lượng lớn dữ liệu ảnh nhằm xây dựng một mô hình học sâu có khả năng tích hợp vào các máy tính nhúng để tạo ra sản phẩm có thể áp dụng trực tiếp trong việc giám sát và quản lý sinh viên trong nhà trường.

Hình 7. Hệ thống nhận diện khuôn mặt được xây dựng dựa trên quá trình tính toán của HPC

HƯỚNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG TẠI LAB THEO XU THẾ CỦA CÔNG NGHỆ

- Nhóm nghiên cứu tại phòng Lab HPC đã đặt những mục tiêu cụ thể trong việc tiếp cận những nghiên cứu mang tính xu thế của công nghệ hiện đại. Các nhóm nghiên cứu về điều khiển thông minh và tính toán AI được dẫn dắt bởi TS. Lê Xuân Hải đã mang đến một bầu không khí sôi động và tràn đầy nhiệt huyết đam mê.

Hình 8. Nghiên cứu tích hợp các thuật toán về trí tuệ nhân tạo và điều khiển thông minh trên robot tại phòng Lab HPC