Booster de simulation pour la nanoélectronique
Deux groupes de recherche de l'ETH Zurich ont développé une méthode qui simule de manière réaliste, rapide et efficace les nanocomposants électroniques et leurs propriétés. Une lueur d'espoir pour l'industrie et les exploitants de centres de données. Hier, les chercheurs ont reçu le Gordon Bell Prize for Supercomputing pour leur performance.
![Auto-échauffement dans un transistor dit à effet de champ Fin (FinFET) à haute densité de courant. Chaque atome de silicium est coloré en fonction de sa température (photo : Jean Favre, CSCS).](/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2019/11/gordon-bell-luisier-hoefler/_jcr_content/news_content/fullwidthimage/image.imageformat.930.576028176.jpg)
Les fabricants de puces électroniques installent des transistors dont la taille ne dépasse pas quelques nanomètres. Leur diamètre ne représente même pas un millième d'un cheveu humain, qui mesure environ 20'000 nanomètres pour les cheveux fins. Le besoin de supercalculateurs toujours plus puissants pousse l'industrie à développer des composants encore plus petits et en même temps plus performants.
L'équipe de l'ETH reçoit le prix Gordon Bell
Outre les lois physiques qui compliquent la construction des minuscules transistors, le problème de l'augmentation de l'auto-échauffement pousse toutefois de plus en plus les fabricants dans leurs retranchements - notamment parce que les besoins en refroidissement et, par conséquent, les besoins en énergie augmentent énormément. Dans certains centres de calcul, le refroidissement des ordinateurs représente déjà jusqu'à 40 pour cent des besoins en électricité, écrivent les groupes de recherche des professeurs de l'ETH Torsten Hoefler et Mathieu Luisier dans une étude actuelle, avec laquelle ils veulent fournir une approche d'amélioration. Grâce à leur étude, les chercheurs ont reçu hier le prestigieux ACM Gordon Bell Prize, le prix le plus important dans le domaine du calcul à haute performance, décerné chaque année lors du congrès Supercomputing (SC) aux Etats-Unis.
Afin de rendre les nano-transistors actuels plus efficaces, le groupe de recherche de Luisier de l'Institut des systèmes intégrés (IIS) de l'ETH Zurich simule des transistors à l'aide du logiciel "OMEN", un simulateur de transport quantique.
Le LUS permet une résolution atomique du transistor proche de la réalité au niveau de la mécanique quantique. La simulation permet de voir comment le courant électrique circule dans le nanotransistor et comment les électrons interagissent avec les vibrations du cristal. Les chercheurs peuvent ainsi identifier les endroits où la chaleur est produite. La simulation donne ainsi de précieuses indications sur les possibilités d'amélioration.
Jusqu'à présent, les méthodes de programmation traditionnelles et les supercalculateurs ne permettaient que de simuler l'échauffement de transistors composés d'environ 1000 atomes, car la communication des données entre les processeurs et les exigences de mémoire rendaient impossible la simulation réaliste d'objets plus grands.
La plupart des programmes informatiques consacrent une grande partie de leur temps à déplacer des données entre les processeurs, la mémoire principale et les interfaces externes. Ils ne calculent qu'une petite partie du temps. Selon les scientifiques, il existait également dans le LUS un goulot d'étranglement prononcé dans la communication, qui réduisait les performances. "Le logiciel est aujourd'hui utilisé dans l'industrie des semi-conducteurs, mais il a un grand potentiel d'amélioration au niveau des algorithmes numériques et de la parallélisation", explique Luisier.
La simulation optimisée améliore les transistors
Jusqu'à présent, la parallélisation du LUS avait été conçue en fonction de la physique du problème électrothermique, explique-t-il. Désormais, le doctorant Alexandros Ziogas et le postdoc Tal Ben-Nun, sous la direction de Torsten Hoefler, qui dirige le Scalable Parallel Computing Laboratory de l'ETH Zurich, se sont penchés non pas sur la physique, mais sur les dépendances entre les données.
Ils ont réorganisé les opérations de calcul en fonction de ces dépendances, quasiment sans tenir compte de la physique. Pour optimiser le code, les chercheurs ont bénéficié du soutien de deux des superordinateurs les plus puissants du monde, le "Piz Daint" du Centre suisse de calcul scientifique (CSCS) et le "Summit" du Oak Ridge National Laboratory aux États-Unis. Selon les chercheurs, le code optimisé donne des résultats de simulation aussi précis que le logiciel original OMEN.
Grâce au nouveau code appelé DaCe-OMEN, il serait pour la première fois possible de simuler de manière réaliste des transistors dix fois plus grands, composés de 10'000 atomes, sur le même nombre de processeurs - et ce jusqu'à quatorze fois plus vite que la méthode initiale ne le faisait pour 1000 atomes. Au total, DaCe-OMEN est deux fois plus efficace que le LUS : lors du "Summit", un transistor réaliste a notamment pu être calculé jusqu'à 140 fois plus vite avec une puissance de calcul continue (sustained performance) de 85,45 pétaflops par seconde. Et ce sur 4'560 nœuds de calcul avec une double précision (double precision). Cette accélération extrême du processus de calcul a valu aux chercheurs le page externePrix Gordon Bell un .
Programmation centrée sur les données
Les scientifiques sont parvenus à l'optimisation en utilisant les principes de la programmation parallèle centrée sur les données que le groupe de recherche de Hoefler a développés. L'objectif est de réduire au maximum le transport des données et donc la communication entre les processeurs. "Avec ce type de programmation, nous pouvons déterminer très précisément à différents niveaux d'un programme où cette communication peut être améliorée", explique Ben-Nun, "mais aussi comment nous pouvons accorder des sections spécifiques à forte intensité de calcul, appelées noyaux de calcul, au sein du calcul d'un état unique". Cette vision à plusieurs niveaux permet d'optimiser une application à tous les niveaux sans devoir la réécrire à chaque fois, ajoute-t-il.
Le mouvement des données est ainsi optimisé sans modifier le calcul initial - et ce pour n'importe quelle architecture informatique. "Lorsque nous optimisons le code pour l'architecture cible, nous ne le modifions que dans l'optique de l'ingénieur de performance, et non plus dans celle du programmeur, c'est-à-dire du chercheur qui formule le problème scientifique dans le code", explique Hoefler. Une interface simple s'établit ainsi entre les informaticiens et les programmeurs multidisciplinaires, poursuit-il.
L'application de DaCe-OMEN a montré que la plus grande chaleur se produit près de l'extrémité du canal d'un nanotransistor, comment elle se propage à partir de là et agit sur l'ensemble du système. Les scientifiques sont convaincus qu'ils pourront utiliser cette nouvelle méthode de simulation de tels composants électroniques de manière polyvalente, par exemple pour la construction de batteries au lithium, dont la surchauffe peut réserver de mauvaises surprises.
Ce texte de Simone Ulmer est paru en anglais sur le site du page externeCSCS.
Référence bibliographique
Ziogas AN, Ben-Nun T, Fernández GI, Schneider T, Luisier M & Hoefler T : A Data-Centric Approach to Extreme-Scale Ab initio Dissipative Quantum Transport Simulations, Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC19), novembre 2019.