Lenovo внедрила суперкомпьютер в Иркутскую нефтяную компанию
Lenovo завершила проект по внедрению HPC-кластера Иркутской нефтяной компании (ИНК). Цель проекта — усиление ИТ-инфраструктуры для ускорения проведения геологических исследований.
Иркутская нефтяная компания — крупный независимый производитель углеводородного сырья в России. Группа компаний ИНК занимается геологическим изучением, разведкой и добычей углеводородного сырья на месторождениях и участках недр в Восточной Сибири — в Иркутской области, Республике Саха (Якутия) и Красноярском крае.
До реализации проекта специалисты ИНК использовали в работе графические станции, на которых проводили инженерно-геологические вычисления, однако они обладают ограничениями по объему расчетов с использованием цифровых моделей месторождений, связанными с их производительностью. Использование этих решений было неэффективным с точки зрения затрат времени, которое необходимо для выполнения расчетов на отдельной станции. Сложные модели с большим количеством ячеек рассчитывались долго, что приводило к низкой оперативности принятия бизнес решений высокой стоимости. Появилась необходимость в объединенной территориально распределенной системе.
Специалисты Lenovo предложили подключить графические рабочие станции каждого объекта к единому HPC-кластеру, в котором будет происходить обработка огромных массивов данных. Коммуникацию между Lenovo и ИНК, логистику, доставку и монтаж оборудования осуществлял Сибирский центр информационных технологий (ISIB).
Кластерный вычислительный комплекс Lenovo Scalable Infrastructure оснащен 6 вычислительными узлами с гибридной архитектурой GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units), 120 вычислительными ядрами CPU, 3 840 — CUDA, 30 720 — Tensor. Суммарная ёмкость оперативной памяти TruDDR4 2666MHz — 1 152 GB, а оперативная память на ядро CPU — 9.6 GB.
Благодаря внедрению суперкомпьютера Иркутская нефтяная компания увеличила вычислительные мощности. Специалисты ИНК отмечают рост производительности отдельных моделей до 7 раз. Кроме того, HPC-кластер обеспечил гибкость и масштабируемость системы, а также упростил обслуживание 19 месторождений.
Теперь в зависимости от сложности задачи специалисты могут использовать ресурсы как отдельного узла, так и целого кластера. Следовательно, при помощи HPC удалось снять ограничения по размерности цифровых моделей.