Simulazione per la nanoelettronica

I produttori di chip utilizzano transistor che hanno dimensioni di pochi nanometri. Il loro diametro non è nemmeno un millesimo di un capello umano, che per i capelli fini misura circa 20.000 nanometri. La necessità di avere supercalcolatori sempre più potenti spinge l'industria a sviluppare componenti sempre più piccoli e potenti.

L'ETH ha ricevuto il premio Gordon Bell

Oltre alle leggi fisiche che rendono più difficile la costruzione di minuscoli transistor, il problema del crescente autoriscaldamento mette sempre più in difficoltà i produttori, anche perché il fabbisogno di raffreddamento e di conseguenza il fabbisogno energetico aumentano enormemente. In alcuni centri di calcolo, il raffreddamento dei computer rappresenta già fino al 40% del fabbisogno energetico, scrivono i gruppi di ricerca dei professori dell'ETH Torsten Hoefler e Mathieu Luisier in uno studio attuale, con il quale intendono fornire un approccio migliorativo. Con il loro studio, i ricercatori sono stati premiati ieri con il prestigioso ACM Gordon Bell Prize, il più importante premio nel campo dei supercalcolatori, che viene assegnato ogni anno alla Supercomputing Conference (SC) negli USA.

Per rendere più efficienti gli attuali nano-transistor, il gruppo di ricerca di Luisier dell'Istituto dei sistemi integrati (IIS) dell'ETH di Zurigo simula i transistor con l'aiuto del software "OMEN", un cosiddetto simulatore di trasporto quantistico.

OMEN consente una risoluzione atomica realistica del transistor a livello di meccanica quantistica. La simulazione visualizza come la corrente elettrica fluisce attraverso il nanotransistor e come gli elettroni interagiscono con le vibrazioni del cristallo. I ricercatori possono così identificare i punti in cui viene prodotto il calore. La simulazione fornisce quindi informazioni preziose sui potenziali miglioramenti.

Con i metodi di programmazione convenzionali e i supercomputer, in passato era possibile simulare solo il riscaldamento di transistor composti da circa 1000 atomi, poiché la comunicazione dei dati tra i processori e i requisiti di memoria rendevano impossibile simulare realisticamente oggetti più grandi.

La maggior parte dei programmi per computer passa la maggior parte del tempo a spostare dati tra processori, memoria principale e interfacce esterne. Solo una piccola parte del tempo è dedicata al calcolo. Secondo gli scienziati, OMEN presentava anche un evidente collo di bottiglia nella comunicazione che riduceva le prestazioni. "Il software è ora utilizzato nell'industria dei semiconduttori, ma ha un grande potenziale di miglioramento in termini di algoritmi numerici e parallelizzazione", afferma Luisier.

La simulazione ottimizzata migliora i transistor

In precedenza, la parallelizzazione di OMEN era stata progettata in base alla fisica del problema elettrotermico, spiega il ricercatore. Ora, il dottorando Alexandros Ziogas e il postdoc Tal Ben-Nun, sotto la supervisione di Torsten Hoefler, che dirige il Laboratorio di calcolo parallelo scalabile dell'ETH di Zurigo, hanno esaminato le dipendenze tra i dati piuttosto che la fisica.

Hanno riorganizzato le operazioni di calcolo in base a queste dipendenze, praticamente senza tenere conto della fisica. Per l'ottimizzazione del codice, i ricercatori si sono avvalsi del supporto di due dei più potenti supercomputer del mondo, "Piz Daint" del Centro nazionale svizzero di supercalcolo (CSCS) e "Summit" dell'Oak Ridge National Laboratory negli Stati Uniti. Secondo i ricercatori, il codice ottimizzato porta a risultati di simulazione altrettanto precisi rispetto al software OMEN originale.

Con il nuovo codice, chiamato DaCe-OMEN, è possibile per la prima volta simulare realisticamente transistor dieci volte più grandi, composti da 10.000 atomi, con lo stesso numero di processori - e fino a quattordici volte più velocemente rispetto al metodo originale richiesto per 1.000 atomi. Complessivamente, DaCe-OMEN è due ordini di grandezza più efficiente di OMEN: a "Summit", per esempio, è stato possibile calcolare un transistor realistico fino a 140 volte più velocemente, con una prestazione sostenuta di 85,45 petaflop al secondo. Questo risultato è stato ottenuto su 4.560 nodi di computer a doppia precisione. Questa estrema accelerazione del processo di calcolo ha permesso ai ricercatori di pagina esternaPremio Gordon Bell su.

Programmazione centrata sui dati

Gli scienziati hanno ottenuto l'ottimizzazione utilizzando i principi della programmazione parallela centrata sui dati sviluppati dal gruppo di ricerca di Hoefler. L'obiettivo è ridurre al minimo il trasporto dei dati e quindi la comunicazione tra i processori. "Con questo tipo di programmazione, possiamo determinare in modo molto preciso a diversi livelli di un programma dove questa comunicazione può essere migliorata", dice Ben-Nun, "ma anche come coordinare sezioni specifiche ad alta intensità di calcolo, i cosiddetti kernel computazionali, all'interno del calcolo di un singolo stato". Questa visione multilivello consente di ottimizzare un'applicazione a tutti i livelli senza doverla riscrivere ogni volta.

Il movimento dei dati viene ottimizzato senza modificare il calcolo originale - per qualsiasi architettura di computer. "Quando ottimizziamo il codice per l'architettura di destinazione, lo cambiamo solo dal punto di vista dell'ingegnere delle prestazioni e non più dal punto di vista del programmatore, cioè del ricercatore che formula il problema scientifico nel codice", spiega Hoefler. In questo modo si crea un'interfaccia semplice tra gli informatici e i programmatori interdisciplinari".

L'applicazione di DaCe-OMEN ha mostrato che il calore maggiore viene generato in prossimità dell'estremità del canale di un nanotransistor, e che da lì si diffonde e influenza l'intero sistema. Gli scienziati sono convinti di poter utilizzare il nuovo metodo per simulare tali componenti elettronici in diversi modi, ad esempio nella costruzione di batterie al litio, il cui surriscaldamento può causare spiacevoli sorprese.

Questo testo di Simone Ulmer è apparso in inglese sul sito web del pagina esternaCSCS.