基于InfiniBand的油藏數(shù)值模擬集群的建設(shè)與應(yīng)用

◆李志剛 韓慶時

(中海油研究總院信息數(shù)據(jù)中心 北京 100028)

基于InfiniBand的油藏數(shù)值模擬集群的建設(shè)與應(yīng)用

◆李志剛 韓慶時

(中海油研究總院信息數(shù)據(jù)中心 北京 100028)

為解決油田數(shù)值模擬并行計算性能低問題，分析了并行計算集群基礎(chǔ)架構(gòu)中對數(shù)值模擬計算速度的影響因素，對基于InfiniBand交換機(jī)和千兆以太網(wǎng)的并行機(jī)的計算性能進(jìn)行了實例測試，根據(jù)測試結(jié)果，證明對于石油勘探開發(fā)過程中油藏模擬應(yīng)用的科學(xué)計算的環(huán)境，構(gòu)建具有高速互連網(wǎng)絡(luò)的并行集群是計算效率最高的方案。

高性能集群（HPC Cluster）；油田數(shù)值模擬；InfiniBand ；刀片服務(wù)器

0 引言

近年來，隨著計算機(jī)硬件和軟件技術(shù)的發(fā)展，油藏數(shù)值模擬技術(shù)也不斷地發(fā)展和提高，Eclipse軟件被廣泛應(yīng)用于各大油田的數(shù)值模擬中，包括黑油、組分和流線等三個數(shù)值模擬器，是油田開發(fā)不可或缺的軟件之一。精細(xì)油藏數(shù)值模擬是利用計算機(jī)模擬地下流體流動的規(guī)律，探討地下剩余油分布，更準(zhǔn)確地調(diào)整井的定位、更好地進(jìn)行井產(chǎn)量分配[1]。非均質(zhì)油藏的精確描述，取決于模型網(wǎng)格數(shù)量和模型復(fù)雜度，網(wǎng)格數(shù)目越多，模擬出的結(jié)果越精細(xì)。計算量與復(fù)雜度成正比，與網(wǎng)格數(shù)成倍數(shù)關(guān)系，網(wǎng)格數(shù)目越多計算的時間會越長,這對高性能計算提出了更高的要求[2]。有效解決方法之一是使用價格昂貴的高性能并行機(jī)。在油田投入有限的前提下，李波、曹福毅、王祥鳳等認(rèn)為通過整合多臺網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)而提升計算能力，性價比較高，已經(jīng)逐漸成為主流方式[3]。

隨著基于X86架構(gòu)的刀片服務(wù)器性能的提高和價格的降低，以及InfiniBand 互聯(lián)技術(shù)的不斷成熟，構(gòu)建具有高速互連網(wǎng)絡(luò)的高性能集群是目前性價比最高的解決方案。通過對油氣礦藏模擬的ECLIPSE Parallel解決方案進(jìn)行分析研究，基于不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的刀片集群系統(tǒng)的并行效率，分析和對比兩種架構(gòu)的運(yùn)行效果，提出了比較適合Eclipse數(shù)值模擬并行計算的高性能集群解決方案，實現(xiàn)總體架構(gòu)的合理性和資源利用的高效性，確保高性能集群能夠發(fā)揮更大的效益。

1 刀片式集群并行系統(tǒng)建設(shè)

1.1 總體架構(gòu)

高性能計算集群建設(shè)必須具備兩個條件，一保證其強(qiáng)大的計算能力，多個CPU的并行計算。二計算節(jié)點之間的消息傳遞與數(shù)據(jù)交換對網(wǎng)絡(luò)傳輸具有極高的要求。硬件設(shè)備IBM HS22的問世為油藏模擬建造高性能計算集群系統(tǒng)帶來契機(jī),同時，Infiniband是一種高速互連網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)，被廣泛地用于大規(guī)模并行系統(tǒng)的互連網(wǎng)絡(luò)設(shè)計[4]，其標(biāo)準(zhǔn)有效的解決了PCI等傳統(tǒng)I/O結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的通信傳輸瓶頸[5]。通過infiniband網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在組建地震勘探高速網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用,分析IB網(wǎng)絡(luò)目前具有的諸多特點和組建地震勘探高效網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢,闡述IB網(wǎng)絡(luò)前沿技術(shù)在地震勘探中的應(yīng)用前景。InfiniBand作為高速連接技術(shù),在高速計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)組建方面發(fā)揮了獨(dú)特優(yōu)勢,同時也推動了高速網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展[6]。

應(yīng)用軟件Eclipse是基于Scali MPI的分布內(nèi)存并行算法，它支持infiniband高速互聯(lián)架構(gòu)，能在共享內(nèi)存架構(gòu)服務(wù)器或集群服務(wù)器上運(yùn)行，每個計算進(jìn)程獨(dú)享一段連續(xù)的內(nèi)存空間，集群中的每臺計算機(jī)內(nèi)部可以是共享內(nèi)存架構(gòu)。面向油氣礦藏模擬的ECLIPSE Parallel解決方案，能夠全面滿足油氣礦藏勘探信息系統(tǒng)在性能方面的需求。Eclipse是通過調(diào)用Scali MPI進(jìn)行并行運(yùn)算的，并增加了算法復(fù)雜度調(diào)節(jié)控制，以盡可能真實地模擬實際應(yīng)用。

該架構(gòu)由5個核心部分組成：

（1）刀片倉：IBM BladeCenter H刀片機(jī)箱；

（2）計算節(jié)點：刀片服務(wù)器IBM HS22；

（3）網(wǎng)絡(luò)：千兆以太網(wǎng)交換機(jī)，Voltaire 40Gb QDR Infiniband交換機(jī)；

（4）存儲：NAS架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)儲存；

（5）操作系統(tǒng)及并行軟件：RedHat Linux6.6、并行計算軟件Eclipse。

刀片服務(wù)器是構(gòu)成整個計算機(jī)系統(tǒng)架構(gòu)的核心，多臺 IBM HS22刀片計算機(jī)通過內(nèi)部高速網(wǎng)絡(luò)連成一個高性能計算集群系統(tǒng)，系統(tǒng)每個節(jié)點安裝RedHat LINUX6.6操作系統(tǒng)、Eclipse并行軟件，計算機(jī)資源管理、任務(wù)調(diào)度、性能監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)文件共享，由管理節(jié)點統(tǒng)一管理。

圖1 集群系統(tǒng)架構(gòu)模型

1.2 技術(shù)關(guān)鍵點

根據(jù)油藏模擬的應(yīng)用需求，在節(jié)點的部署、高速互連網(wǎng)絡(luò)，以及集群管理和通訊，三個方面做出如下配置：

（1）節(jié)點的部署：整個集群構(gòu)成為管理節(jié)點-計算節(jié)點模式，管理節(jié)點是用戶訪問整個集群的門戶，在管理節(jié)點上用戶可以編輯程序，提交、取消和監(jiān)控作業(yè)，計算節(jié)點主要承擔(dān)并行計算任務(wù)。

（2）互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)：網(wǎng)絡(luò)是計算節(jié)點之間的數(shù)據(jù)交換基礎(chǔ)，其性能直接影響了整個系統(tǒng)對高性能計算（HPC）的效率。油藏模擬數(shù)值計算任務(wù)是通信密集型的計算，InfiniBand技術(shù)的優(yōu)勢是由硬件承擔(dān)了原來由CPU完成的許多I/O通信工作，因此，在處理并發(fā)的多路通信任務(wù)時沒有通信協(xié)議所固有的額外開銷，大大改善系統(tǒng)的帶寬、延遲和可靠性等問題。

（3）作業(yè)管理：油氣開發(fā)油藏數(shù)模專業(yè)應(yīng)用采用Scali公司的基于Linux操作系統(tǒng)的集群管理軟件，用戶可以對集群每個節(jié)點計算機(jī)進(jìn)行任務(wù)分配，采用數(shù)模并行作業(yè)管理軟件，建立作業(yè)隊列和作業(yè)調(diào)度控制，根據(jù)定義的集群調(diào)度策略，將用戶提交作業(yè)進(jìn)行排隊，直到任務(wù)需要的資源（CPU數(shù)量，許可數(shù)量，內(nèi)存大小等）滿足條件才分配到合適的計算節(jié)點上運(yùn)行，以實現(xiàn)在滿足不同用戶需求和最大化利用率之間達(dá)到一種動態(tài)平衡，合理調(diào)配資源。

2 數(shù)值模擬計算性能對比

2.1 系統(tǒng)性能測試-網(wǎng)絡(luò)模式不同

針對相同的硬件計算節(jié)點，采用不同的網(wǎng)絡(luò)模式，同一個油藏數(shù)值模擬作業(yè)的黑油模型網(wǎng)格數(shù)為125462個（16個CPU）進(jìn)行模擬計算。計算環(huán)境包括刀片服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)、軟件及操作系統(tǒng)：

表1 油田數(shù)模集群硬件配置表

計算模式一：千兆網(wǎng)絡(luò)，ONEM1模型的并行計算情況作如下測試：

表1 計算節(jié)點之間采用千兆以太網(wǎng)絡(luò)

計算模式二：Infiniband網(wǎng)絡(luò)，ONEM1模型的并行計算情況作如下測試：

表3 計算節(jié)點之間采用Infiniband網(wǎng)絡(luò)

圖2 兩種網(wǎng)絡(luò)模式下作業(yè)完成時間對比

從作業(yè)完成時間曲線能夠發(fā)現(xiàn)，同一個作業(yè)在分別選在2個節(jié)點時，耗時略有差距，從4個節(jié)點以后，Infiniband網(wǎng)絡(luò)模式計算耗時明顯少于TCP/IP網(wǎng)絡(luò)，針對16個CPU的計算模型，infiniband集群優(yōu)勢明顯。

2.2 系統(tǒng)性能測試-計算節(jié)點不同

傳統(tǒng)單臺并行機(jī)在某種程度實現(xiàn)多顆 CPU的并行計算，然而受到計算機(jī)架構(gòu)設(shè)計的限制，只能滿足一定數(shù)量CPU個數(shù)的并行計算作業(yè)的運(yùn)算。集群模式在計算速度和擴(kuò)展性方面突破傳統(tǒng)并行機(jī)的限制。針對Eclipse油藏模型的數(shù)值計算速度進(jìn)行分析，并行機(jī)（IBM P 575）與集群系統(tǒng)的運(yùn)行時間對比：

表4 并行機(jī)與集群硬件指標(biāo)配置表

圖3 并行機(jī)與集群系統(tǒng)的并行計算對比

同IBM P575并行機(jī)相比，同一個模型在P575并行機(jī)上16個CPUs計算需要7122s,即119分鐘約2小時，而在集群系統(tǒng)上16個CPUs計算2602s,即43分鐘即可完成?？梢娪嬎闼俣忍岣吡?倍。

然而，針對組分模型，集群模式針對同一個作業(yè)計算情況如何？

組分模型使用MPIE300模擬器在集群系統(tǒng)上的測試：

表5 組分模型在集群的計算表

圖4 多CPU在集群耗時情況圖

對于組分模型來說，8、16、32、64或更多的CPUs作并行計算的時間受很多因素影響，比如網(wǎng)格數(shù)、層數(shù)、加入生產(chǎn)井、熱采、化學(xué)驅(qū)、混相驅(qū)等數(shù)值模擬。從測試結(jié)果分析，計算節(jié)點不是越多計算越快，至于使用多少個CPUs計算合適，要根據(jù)實際的情況而定。并行作業(yè)的花費(fèi)時間=計算時間+進(jìn)程之間的通信時間之和，進(jìn)程越多（作業(yè)的CPU越多）通信的時間就越多，如64個進(jìn)程，通信時間肯定多，通信多，也會影響到其它的作業(yè)的通信，數(shù)模計算消耗時間就會增加，反而會影響作業(yè)完成時間。

3 結(jié)論

通過對油藏數(shù)值模擬作業(yè)在基于千兆網(wǎng)絡(luò)和Infiniband網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的集群系統(tǒng)下的并行計算，進(jìn)行了測試和對比分析，得出以下結(jié)論：

（1）通過對數(shù)值模擬集群的測試分析，組建集群來取代大型并行機(jī)的計算任務(wù)，能夠?qū)崿F(xiàn)獲得最優(yōu)性價比的目標(biāo)；

（2）并行效率不隨CPU個數(shù)的增加而呈線性增加，油藏數(shù)值模擬并行計算過程中應(yīng)用 MPI消息傳遞接口進(jìn)行通訊，需要克服節(jié)點間通信時間、內(nèi)存訪問遠(yuǎn)慢于處理器計算等因素。

構(gòu)建集群的關(guān)鍵是解決集群互連網(wǎng)絡(luò)通訊和系統(tǒng)層、應(yīng)用層、物理層之間的連接關(guān)系。

[1]馮光夏, 田繼東, 牛小亮. 并行計算在油藏數(shù)值模擬中的應(yīng)用[J]. 石油工業(yè)計算機(jī)應(yīng)用, 2009.

[2]張軍華, 臧勝濤, 單聯(lián)瑜,等. 高性能計算的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢[J]. 石油地球物理勘探, 2010.

[3]李波, 曹福毅, 王祥鳳. 高性能計算技術(shù)發(fā)展概述[J].沈陽工程學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版), 2012.

[4]蘇陽明, 李鶴, 張鵬,等. 基于Infiniband的大規(guī)模并行系統(tǒng)互連網(wǎng)絡(luò)的建模與仿真[C]// 全國理論計算機(jī)科學(xué)學(xué)術(shù)年會，2009.

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