太震撼!天翼云拿下“宇宙级”超算大项目!

广告        2019-08-09   来源:笔上有魂

国家天文台FAST超算中心

被誉为“中国天眼”的FAST(Five-hundred-meter Aperture Spherical radioTelescope,500米口径球面射电望远镜),是世界最大单口径射电望远镜。

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FAST对庞大太空数据的采样及分析,需要快速、高效的高性能计算能力。

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因此,国家天文台采用中国电信天翼云的超算中心服务,整合并分析海量高速存储数据和高速计算单元,为FAST提供了强有力的技术保障。

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超强“天眼大脑”解锁浩瀚宇宙

著名科幻小说《三体1:地球往事》中,主人公凭借射电望远镜,就可向宇宙深处发出人类信号,还因此引发了一系列与三体人的故事。

这样的科幻故事原本只是人类的想象,如今科技已将其变为现实。

FAST是由中国科学院国家天文台主导建设的射电望远镜。

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它与被评为人类20世纪十大工程之首的美国Arecibo 300米望远镜相比,综合性能提高了约10倍。

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FAST建成并试运行1年多以来,就已经发现了多颗被称为“宇宙神奇天体”的脉冲星,这是中国人第一次使用自己的望远镜找到新的脉冲星。

脉冲星在基础科学研究领域具有极其重要的学术意义,此举无疑为我国进一步探索宇宙打了一针“强心剂”。

这样的科研成果绝不是“一蹴而就”,其背后是体量庞大的采样分析和精密的数据计算的结果。

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预计到2025年,数据采集量将达到每年上亿TB。庞大的数据体量,在收集、存储、分析等各环节,都带来了巨大的技术难度。

因此,国家天文台决定与天翼云来一场“跨界合作”。

一个是云计算“国家代表队”,一个是国家天文台,两者的合作会碰撞出哪些火花?

天翼云无疑在其中扮演了一个“超级计算大脑”的角色。

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国家天文台通过天翼云物理及服务、GPU云主机、分布式存储、infiniband网络等技术,迅速搭建起了拥有“超级计算大脑”的超计算中心服务。

该超计算中心服务采用的是唯一支持上百Gb的Infiniband网络和基于该网络的Lustre高性能并行文件处理系统。其单个OSS存储节点读写带宽最高可达到2TB/s。表现优良的数据传输速率,以及强大的数据扩容能力,适用于众多数据并发、大文件读写的场合。

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不仅如此,超计算中心服务还搭载了堪称“地表最强”的NVIDIA Tesla V100 GPU加速卡,其总体综合能力已经处于业界性能最优行列,不仅可以满足海量的太空数据实时上传、存储、采样分析,还可高效整合高并发量的太空数据和计算单元,让海量的价值数据得到充分利用。

优秀的科学成果,需要严谨的科学技术为保障,每一个太空数据信号和图片视频都是不能错过和丢失的。

中国电信天翼云得到了工信部数据中心联盟可信云认证,数据存储持久性达到13个9。

数据的安全存储,让FAST焕发出真正的价值。此外,作为全球最大的光纤网络运营商的中国电信,在各天文台之间建立起数据传送的“VIP通道”,让各天文台实现了云端数据的共享及便捷读取。

FAST的诞生,标志着我国在射电望远镜领域已经达到世界一流水平。而国家天文台和天翼云的跨界合作,则让这个“观天利器”有了更便捷、更优质的应用场景。当中国科研跑在了云端,迎来的必定是一个中国自主大科学装置的发现时代。

户痛点

  • FAST射电望远镜每天24小时进行观测工作,海量的观测数据需要实时进行高并发存储和读取。

  • FAST需要与多个天文台地点的数据进行互传,因此需要上百G以上的高性能传输网络,确保数据传输的可靠性。

  • FAST所观测到海量数据和图片具有高研发价值,需要超高性能的服务器来进行高性能计算服务,高性能计算服务采用唯一支持上百Gb的Infiniband网络以及基于该网络的Lustre高性能并行文件处理系统,还搭载了NVIDIA Tesla V100 GPU加速卡,用以整合和分析科学数据。

解决方案

  • FAST设备7*24小时不间断工作,对观测数据实时进行高并发存储和读取,平均每天查询读取次数约1亿次。

  • FAST采用天翼云物理及服务、GPU云主机、分布式存储、infiniband网络等技术,快速搭建云上超计算中心服务,用以整合海量高速存储和高速计算单元。

  • FAST采用天翼云高性能传输网络实现与多个天文台地点的数据互传,确保数据可靠性。

  • FAST采用1000以上高性能GPU服务器进行HPC计算,计算能力达650万次/天。

户收益

  • 降低国家天文台对于FAST研发基础设施的投入成本,将更多资金投入科学研究。

  • 有利于FAST海量的价值数据被最大程度的利用,深挖太空数据背后的价值。

  • 满足了FAST海量数据存储和计算的需求,在天文数据计算技术方面实现了实质性突破。

  • 云计算与科学领域的跨界融合,解决了科研过程中数据方面的瓶颈问题,以推动科学发展。

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