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MARCHÉ DES SUPERCALCULATEURS
Un univers en expansion
Par Bertrand Garé - Copyright L'Informaticien, tous droits réservés
Les ordinateurs pour le calcul intensif sortent peu à peu des centres de recherche pour gagner les entreprises. Si le coût de telles solutions est encore largement au-dessus des moyens de nombreux industriels, certains y voient un réel avantage économique en les utilisant pour réaliser de la simulation et réduire les cycles de mise sur le marché de nouveaux produits sophistiqués. En toute discrétion, le marché des supercalculateurs dépasse de loin en croissance celui de ses petits frères serveurs de gestion. Un ordre d’idée : le marché a doublé entre 2002 et 2007 !
Les parts de marché des constructeurs de supercalculateurs (Source IDC, décembre 2007)
En premier lieu, tout le monde n’utilise pas le calcul intensif pour son activité. En dehors de très grandes entreprises industrielles et des centres de recherche, les utilisateurs ne se bousculent pas pour mettre en œuvre de telles solutions. Quand l’étude de Forrester indique que le secteur soulève de l’intérêt mais pas dans la majorité des entreprises, on a envie de dire que l’auteur découvre la Lune !
Une caractéristique du secteur est aussi de ne pouvoir répéter une installation à l’identique d’un projet à l’autre. Dans le calcul intensif, les applications sont tellement différentes sur des sujets, et tellement distincts, qu’un constructeur ou un offreur de solutions ne peut aller voir un client et lui dire « Je l’ai fait dans telle entreprise, je vais refaire la même chose chez vous ». Au mieux, ce qu’il a réalisé auparavant servira de vitrine sur ses capacités pour un projet qui peut sembler proche.
En dehors de la communication autour de la performance réalisée, il n’est donc pas possible de réaliser un véritable plan marketing pour vendre de la solution à tout-va.
Un secteur dynamique
Cependant, la croissance est bien là ! Selon IDC, le marché des supercalculateurs a bondi de 15,5 % en 2007, bien loin devant la croissance moyenne du secteur des serveurs (3,4 %). Le volume global de chiffre d’affaires du secteur s’est élevé à 11,6 milliards de dollars pour l’année dernière. Il devrait atteindre les 18 milliards en 2012.
Des chiffres qui feraient pâlir d’envie bien des secteurs de l’industrie informatique, en ces temps de disette d’investissements, en particulier aux États-Unis. Ce sont principalement les solutions de milieu de gamme qui ont connu une embellie. Lors du dernier trimestre de l’année dernière, le segment départemental ou HPC de division d’entreprise a culminé à 19,9 % de croissance.
L’entrée de gamme reste modeste en raison des arguments déjà développés, et le haut de gamme reste l’apanage de très grandes entreprises avec des projets de taille gigantesque. Ces derniers sont la partie émergée de l’iceberg, on en parle beaucoup, mais ils ne représentent pas la réalité du marché du HPC.
Des différences géographiques
L’étude de Forrester met en exergue des différences géographiques devant l’intérêt des solutions de HPC et de Grid computing. L’Asie est nettement en tête devant le continent américain et l’Europe.
Cette différence provient principalement de la délocalisation des centres de recherche vers cette zone, de la moindre importance des systèmes d’information existants, autorisant un recours plus fréquent à de nouvelles solutions, comme du calcul intensif. Rien de nouveau sous le soleil levant !
De plus, l’absence de possibilités d’industrialisation des solutions de HPC implique une verticalisation forte des systèmes mis en œuvre. C’est aussi le cas pour les solutions de Grid.
Intel / IBM : une domination sans partage… ou presque
Dans le calcul intensif, il n’existe pas comme ailleurs d’analyse au doigt mouillé. Le principal étalon est le Top 500 des supercalculateurs, ou l’équivalent des 500 plus gros ordinateurs dans le monde. Ce classement est le baromètre du secteur ; il est réactualisé deux fois par an. La prochaine livraison sera rendue publique lors du salon spécialisé ISC, qui se tiendra en juin prochain à Dresde, en Allemagne. Dans ce classement, IBM et Intel se taillent la part du lion : 70 % des supercalculateurs présents fonctionnent sur des processeurs Intel.
D’autres essaient de s’immiscer comme NVidia avec l’utilisation des possibilités des puces graphiques dans le secteur du HPC. Matthieu Poujol, consultant spécialisé sur les questions d’infrastructure chez Pierre Audoin Consultants, est cependant très dubitatif sur la réussite des fondeurs du monde graphique : « Ce n’est pas une révolution mais une évolution. Le GPU computing peut très bien compléter le HPC traditionnel. Il lui reste cependant à faire la preuve de la pertinence en termes de coûts de ces solutions face aux fondeurs de CPU, mais aussi de mettre en place un véritable réseau de partenaires pour appuyer la stratégie des acteurs de ce domaine. »
Pour IBM, cela ressemble à de la chasse gardée. Le constructeur d’Armonk en place quatre dans les dix premiers, 37 dans les cent premiers. Au bilan, plus du tiers de ce Top 500 est repeint en bleu avec les deux machines les plus rapides aux États-Unis et en Europe (un BlueGene/P à l’institut Juelich, en Allemagne).
De la même manière, malgré les efforts de Microsoft pour entrer sur ce marché, Linux et les OS Unix propriétaires sont quasiment indétrônables dans le secteur. Éric Nataf, chef de produit HPC chez Microsoft, explique que « pendant longtemps, le secteur a été dominé par les Unix propriétaires. Devant le coût, les utilisateurs se sont tournés vers Linux. Nous avons assisté à une première vague de migration vers ce système. Arrivé tardivement sur le secteur, Microsoft n’a pas profité de ce mouvement. Mais les premiers résultats sont plutôt encourageants et nous sommes en discussion sur différents projets d’envergure. »
En fait, le problème est de nature économique : les supercalculateurs sont un ensemble de différents composants, processeurs, mémoire, contrôleurs d’entrée/sortie, applications spécifiques développées pour être utilisées en parallèle… Le coût des machines est très important. Il devient impensable d’y ajouter des coûts de licence d’OS. Pour avoir un ordre d’idée, une machine d’un demi-petaflop fonctionnant sur des processeurs Barcelona d’AMD consommant 50 MW coûte, au bas mot, 600 millions de dollars ! Un prix modeste comparé à certaines machines dans le monde, dépassant de loin le milliard de dollars. Ces prix s’entendent sans les efforts à fournir pour le développement d’une solution applicative optimisée afin de profiter des différents cœurs des processeurs du Barcelona ! Car la clé des solutions à venir va être dans le développement d’applications optimisées, exploitant des architectures massivement parallèles que laisse présager la tendance actuelle.
Des acteurs spécialisés
Si les grands trustent les premières places du marché, il faut compter aussi sur de nombreux acteurs spécialisés. Ainsi, l’Allemand Transtec fournit des clusters de calcul pour un rapport qualité/prix intéressant. Récemment, Carri Systems, un petit constructeur, a réalisé une belle performance en installant une plate-forme à Supelec, et en s’imposant face à de grands noms du secteur. D’autres se spécialisent sur les points sensibles comme le développement d’applications en parallèle. On peut ainsi citer l’éditeur RapidMind qui propose un atelier de développement et un runtime pour les principales plates-formes présentes sur le marché.
Des usages multiples
Les usages du calcul intensif sont aujourd’hui plus larges. Philippe Bricard, en charge des produits de calcul intensif chez IBM pour l’Europe du Sud, indique : « On cite beaucoup le monde de la finance comme terrain important. Mais il y a encore beaucoup de choses à faire dans le secteur des universités et dans le secteur public. » Philippe Miltin, vice-président produits et systèmes chez Bull, ajoute : « Il existe de nombreux projets partout en Europe et au Moyen-Orient. Nous regardons aussi la pertinence d’une présence au Moyen-Orient du fait des besoins en recherche sismique et simulations pour la production pétrolifère. À 90 % d’ailleurs les besoins sont dans ces simulations pour augmenter les capacités des puits existants. »
On peut citer aussi l’automobile, l’aéronautique, la chimie-pharmacie, la biologie, la médecine, la météorologie… Dans ces domaines, il est toujours moins cher de prévenir que de guérir ou de réaliser physiquement les expériences. Le domaine du nucléaire suffira à nous convaincre de la justesse de ce point de vue. La démocratisation du HPC dans de nouveaux domaines, comme Internet, se fait sans bruit. Souvent aux limites de l’industrie informatique, le HPC se met maintenant au service des entreprises et de nos vies. Se fera-t-il omniprésent ?
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PUISSANCE PROCESSEURS
La frontière du Petaflop
Tous les constructeurs de solutions de HPC se heurtent aujourd’hui à un mur : le petaflop ou le nombre d’opérations à la seconde du niveau du petaflop. Pour y parvenir, ils fourbissent tous leurs armes avec en point de mire l’optimisation de chaque élément qui compose le supercalculateur. Dans ce contexte, de nouvelles pistes se dessinent comme la spécialisation de certains processeurs ou l’utilisation de processeurs graphiques ou ASIC.
Chez Sun, on fait le pari du multi-cœur et du parallélisme avec la génération de processeur Rock.
Les accès mémoire, d’entrée/sortie, de bande passante entre les processeurs, l’optimisation du développement de l’application tournant sur cet environnement sont autant de goulets d’étranglement d’une solution de calcul intensif. L’autre versant du problème concerne l’équation économique d’une telle solution en termes de consommation électrique, de stockage, de refroidissement… divers éléments à prendre en compte.
Dépasser les contraintes
Les fans de puzzles sont habituellement assez enthousiasmés devant les contraintes d’une solution de calcul intensif. À tous les niveaux, l’optimal est à rechercher pour tirer le meilleur de l’installation.
En fait, on peut composer une solution de HPC comme un empilement de goulets d’étranglement : processeurs, mémoire… Le plus intéressant est que ces goulets changent à chaque cas ! Philippe Bricard, en charge des solutions de calcul intensif chez IBM, pour l’Europe du Sud, explique que « chaque cas est un nouveau défi à relever en termes de performances avec à chaque fois de nouveaux goulets d’étranglement. Généralement, ça bloque sur quelque chose de différent, même sur des cas réputés petits. »
Pour parvenir à leurs fins, les différents constructeurs de solution de HPC s’appuient désormais sur des briques minimales, des serveurs lames, et optimisent ces blocs en apportant de la versatilité à la fois aux processeurs et aux accès mémoire. Chez SGI, IBM, Dell, HP, les solutions offertes proposent des clusters de serveurs lames pour atteindre une densité de processeurs ahurissante. La multiplication de processeurs est nécessaire du fait du nombre limité de transactions que peut réaliser chaque cœur de processeur. D’où l’idée de spécialiser certains processeurs pour certaines tâches précises pour alléger les processeurs de calcul ou remplacer ces processeurs de calcul par des processeurs utilisant mieux les possibilités du parallélisme.
Des HPC hybrides
Un des derniers exemples d’un HPC de type hybride est celui fourni par Bull sur un cluster de serveur Novascale pour le CEA. Il associe 1 068 nœuds de huit cœurs chacun de processeurs Intel pour une puissance de 103 teraflops et un complexe de 48 nœuds supplémentaires de GPU (puces graphiques) de 512 cœurs développant 192 teraflops. Pour fonctionner sur ces complexes de processeurs, les applications ont accès à 25 To de mémoire. Le stockage pour les applications est de 1 petaoctet.
Sur cette présentation des principales caractéristiques techniques, on peut comparer les puissances des CPU classiques et des GPU lorsqu’elles ont été orientées vers le calcul intensif.
La puissance complémentaire fournie dépasse même la puissance des processeurs principaux.
La différence enregistrée s’explique d’abord par le nombre de cœurs présents dans les puces graphiques. Chez NVidia, les puces présentes dans ce supercalculateur, les processeurs utilisent 128 cœurs avec un accès direct à la bande passante de la mémoire pour effectuer des opérations simples que nécessite la gestion de millions de pixels dans un environnement graphique.
De la même manière, certains constructeurs souhaitent utiliser des puces ASIC pour effectuer de nombreuses opérations simples en les prototypant à partir de FPGA (field-programmable gate array, réseau de portes programmables in-situ). Ceux-ci servent d’accélérateur pour les opérations de calcul. Leur principal intérêt provient du ratio performance/consommation électrique bien supérieur à celui des CPU classiques. À première vue, la solution pour rapidement arriver à des niveaux d’opération par seconde exceptionnels est donc simple. Il suffit d’utiliser d’autres types de processeurs et d’utiliser leurs très nombreux cœurs. La réponse n’est pas aussi évidente… Ces puces ne s’expriment que dans des contextes applicatifs fortement parallélisés ou pour des environnements applicatifs demandant l’exécution rapide d’instructions simples. Hors de ces contextes spécifiques, les CPU restent supérieures. D’où les architectures actuelles combinant ces différents processeurs pour répondre à la plupart des besoins. Il s’agit d’apporter une sorte de versatilité aux solutions pour leur permettre de répondre à des besoins souvent très différents.
Le deuxième avantage est de pouvoir profiter de différentes sortes d’accès à la mémoire, certains plus directs comme dans les GPU.
Dans les environnements avec CPU, chaque processeur doit pouvoir communiquer avec ses pairs pour exécuter les opérations en parallèle et accéder à la mémoire où se trouvent stockées les données. Plus la bande passante pour réaliser ces échanges est large et plus les opérations peuvent s’effectuer rapidement. Il s’agit donc d’optimiser ce réseau interne. Chez SGI, on pense à spécialiser des processeurs pour cette opération et décharger les puces de calcul de ces opérations.
Cette spécificité fait, qu’aujourd’hui, seuls Infiniband, PCI Express, Interconnect ou Gigabit Ethernet sont utilisés dans les architectures, car proposant les solutions les plus rapides avec une latence faible.
Pour les mémoires, les architectures à mémoire partagées supplantent désormais les architectures à mémoire distribuée.
Il convient ensuite de mettre en œuvre les systèmes d’alimentation et de refroidissement adaptés. Ceux-ci deviennent de plus en plus sophistiqués. Ainsi, IBM travaille sur des systèmes de refroidissement par eau pour les zones chaudes des solutions de calcul intensif.
Intel et Cray développent de nouvelles technologies
Le fondeur de processeurs et l’acteur historique du HPC ont signé un accord pour développer des technologies nouvelles – sortie d’une gamme de serveurs sur processeurs Intel dans le cadre du HPC adaptatif – en vue du programme Cascade. Ce programme, qui est partiellement soutenu par une subvention de l’agence pour les projets de recherche avancée de la Défense américaine, la Darpa, est une tentative d’employer des méthodes multiples de types de processeurs et de calculs dans un supercalculateur « hybride ». Les recherches vont porter sur l’utilisation intensive des multicœurs et des solutions d’interconnexion avancées. Ce partenariat est aussi un petit pavé dans la mare, du fait que Cray avait tout d’abord misé sur les processeurs d’AMD pour répondre à ce programme. Une petite victoire pour Intel qui ne semble pas remettre en cause cependant le partenariat avec AMD.
Un technicien d’IBM au centre de Poughkeepsie met en place un système de refroidissement par eau.
Lorsque tous ces éléments hardware ont été optimisés, il s’agit de faire de même pour l’application qui va fonctionner sur cette architecture. Une typologie assez simple se dessine entre les applications demandant la répétition de la même instruction rapidement et les applications demandant de répondre à une problématique.
Dans le premier cas, la capacité de calcul est le plus important. Il s’agit par exemple des applications Web ou Web 2.0 qui demandent des opérations très rapides. En revanche, dans la recherche pétrolière, une seule application utilisant beaucoup de données apporte un seul résultat par exemple la simulation du nombre de barils encore à extraire dans des puits.
Le premier type d’application demande de la capacité, l’autre type réclame une capacité à gérer rapidement toutes les données et exécuter l’application. Les machines répondant à ces deux besoins sont différentes. Pour le premier type de besoins, les clusters classiques répondent bien aux attentes des utilisateurs, pour l’autre type, des machines très spécifiques, comme les BlueGene/P ou L d’IBM, sont à préconiser.
Afin que les opérations soient effectuées rapidement, les applications doivent être développées pour profiter de tous les éléments optimisés de l’architecture. La principale difficulté réside dans la programmation parallèle pour profiter des nombreux cœurs des processeurs et du maximum d’accès mémoire.
Dans le domaine, certains langages de programmation dominent : Fortran, C, Linux… D’autres arrivent dans le but de profiter des environnements hybrides. NVidia propose son langage CUDA, qui se présente comme un SDK et un compilateur qui permet de rendre les applications compatibles avec la structure des processeurs graphiques et de profiter des multiples cœurs présents. Le choix du langage dépend là-aussi du type d’applications que nous avons défini.
Le Blue Gene est reconnaissable à sa forme particulière pour mieux répartir le refroidissement du serveur.
Depuis peu, notre pays réalise un effort important dans le domaine des supercalculateurs. Il est vrai qu’il est très en retard comparé aux autres pays développés, et ce, même à l’échelle européenne. Il existe pourtant un acteur important qui a fait du sujet une priorité stratégique : Bull. Celui-ci s’en tire d’ailleurs bien et présente dans le domaine des résultats intéressants pour se placer dans le peloton de tête en Europe en termes de puissance de calcul fournie.
Il reste que les solutions de HPC sont chères en rapport à la faible capacité d’investissement des entreprises françaises. Il apparaît alors intéressant de partager la puissance installée pour en faire profiter d’autres entreprises. En mutualisant ainsi la plate-forme de HPC, le coût se trouve réduit en optimisant l’utilisation des installations.
Le CEA (Commissariat à l’énergie atomique) avait déjà ouvert ses supercalculateurs au secteur privé et aux autres scientifiques, mais la capacité était loin de répondre à tous les besoins. Néanmoins, peu à peu, cette pratique se généralise.
Le 15 avril dernier, HP, en partenariat avec la Chambre de commerce et de l’industrie de l’Essonne, a mis en place un supercalculateur déployé sur la Genopole d’Évry. Le superordinateur sera mis au service des centres de recherche et des PME/PMI du département. Au total, ce seront près d’un million d’heures de calcul qui seront ainsi « offertes » aux petites entreprises de l’Essonne. Seule la consommation effective sera facturée. La puissance des 9 téraflops du supercalculateur peut être mise à disposition sous 24 heures. Le constructeur avait mené la même opération dans la région grenobloise il y a quelques mois.
Un centre dédié au calcul Intensif
À l’image d’autres constructeurs, IBM vient d’ouvrir un centre de compétence dédié au calcul intensif dans les locaux de son centre de Montpellier. Ce centre est développé en partenariat avec Intel et Cisco. Il accueille un cluster de niveau départemental qui va permettre aux clients des solutions IBM de tester leurs solutions, et ce, à distance en se connectant au HPC de Montpellier.
En appui avant-vente, le centre de compétences HPC de Montpellier propose aux clients et aux partenaires d’IBM de prendre en charge l’ensemble du projet de calcul intensif de l’avant-projet jusqu’à la visualisation. Pour en profiter, il suffit de s’inscrire sur un portail dédié et d’y configurer les besoins en ressources pour mettre en place le test de la solution. Après cette inscription réalisée par un client ou un partenaire IBM, des outils de provisionning automatiques (Tivoli, Director) réservent sur les serveurs du centre les ressources nécessaires et envoient en retour les codes et mots de passe pour réaliser le test. Si la configuration présentée lors de la visite du centre est plutôt pour des tests de petites ou de moyennes tailles, il n’existe pas de limites réelles aux ressources proposées. Le centre de Montpellier peut être connecté à ses homologues de Pékin et de Poughkeepsie, aux États-Unis, pour fournir une force de frappe impressionnante !
S’appuyant sur des environnements BladeCenter qui fonctionnent sur des puces Intel avec un switch haute capacité de Cisco, la configuration présentée est cependant déjà fort puissante et contenterait la plupart des entreprises ! Techniquement, la solution s’appuie sur 256 cœurs Harpertown d’Intel sur des blades HS21, des blades x3950 M2 avec 16 cœurs SMP Tingerton d’Intel et un switch Infiniband DDR de Cisco.
Le principal intérêt est de pouvoir profiter du centre à distance du fait d’une large automatisation. Jusqu’à présent la prestation ne coûtait qu’un prix moyen calculé sur un planning s’appuyant sur le nombre de tests de l’année précédente. Ce modèle devrait évoluer pour aller vers une facturation sur un mode projet. Pas d’inquiétude, ce n’est pas encore pour tout de suite !
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CLOUD COMPUTING
Une informatique quelque part
Avatar du Grid, fort prisé au début des années 2000, le Cloud Computing fait son chemin. Il correspond à une vision différente de l’infrastructure informatique misant sur la fourniture d’une plate-forme à la demande sans en supporter la gestion quotidienne. Le dernier pas avant le Graal de l’Utility Computing ?
Son nom vient du petit nuage qui représente Internet dans la plupart des diagrammes ou présentations Powerpoint de par la Planète ! Sur le devant de la scène depuis seulement quelques mois, il reprend et enrichit les premiers pas effectués sur le Grid il y a quelques années. Son adoption est rapide dans l’industrie et quelques grands noms sont désormais associés à son utilisation : Google, IBM, Salesforce, Amazon et plus récemment Microsoft qui se lance dans l’aventure avec son programme Albany. Le Cloud Computing peut se définir comme un centre de données mutualisé et disponible via Internet. Il devient un sous-ensemble du concept de PaaS (Platform as a Service). Celui-ci propose une plate-forme avec outil de développement pour utiliser les applications à partir d’Internet. La plate-forme s’appuie sur une infrastructure ou architecture, le Cloud Computing. Il se compose de clusters de serveurs virtualisés reposant sur un moteur de Grid pour travailler en parallèle. Différents clusters peuvent ainsi travailler en étendant les possibilités du Grid.
La puissance ainsi offerte permet de répondre à des besoins importants comme pour les applications du Web 2.0. D’où l’attrait de cette solution pour les grands acteurs du Web comme Google ou Amazon.
Des besoins de plus en plus importants
La fourniture d’une infrastructure par Internet par les grands de l’informatique correspond à des besoins en forte hausse souvent en décalage complet avec les possibilités financières des entreprises qui souhaiteraient s’offrir de telles architectures. Il suffit de quelques chiffres pour s’en convaincre.
Ainsi, l’imagerie médicale occupera près de 30 % des capacités de stockage de par le monde aux alentours de 2010 ! La moitié des échanges financiers se fera sur la base automatique d’algorithmes à cette date. Dans le même temps, le nombre d’abonnés à la téléphonie sera multiplié par 4 avec 4 milliards de personnes. Les trois quarts vivront dans ce qu’on appelle aujourd’hui les pays émergents, comme la Chine ou l’Inde. Bref c’est demain !
Dans la même période, le coût d’achat des serveurs et leur installation sera à peu près stable. En revanche, les coûts de gestion et de supervision vont s’envoler ainsi que ceux de la fourniture d’énergie et de refroidissement. Les DSI d’aujourd’hui vont rapidement se trouver face à une équation insoluble pour continuer à fournir l’infrastructure nécessaire. On voit d’ores et déjà l’intérêt de disposer d’une architecture et d’une plate-forme sous forme de service. Les points douloureux comme l’administration et les coûts associés d’électricité et de climatisation seront compris dans une prestation proposée par un prestataire. Le plus, cette architecture pourra être accessible de n’importe quel terminal.
À quand l’informatique
comme « utilité » ?
Avec cette proposition, la plupart des offreurs de services font un pas décisif vers le concept d’Utility Computing. Si le temps n’est pas encore arrivé de fournir l’informatique comme l’eau ou l’électricité, on s’en rapproche à grands pas. Il suffit d’en convaincre les entreprises. Si les coûts d’exploitation ne les convainquent pas avant !
Le nuage se pose en Irlande
Vu la météorologie de l’île, il n’est pas surprenant qu’un nuage choisisse l’Irlande ! IBM et l’agence de développement industriel irlandaise viennent de s’associer pour mettre en œuvre un centre de Cloud Computing à Dublin. Le centre va servir de hub pour d’autres centres satellites en Europe, en Afrique et au Moyen-Orient. Il va proposer un nouveau service s’appuyant sur les technologies 2.0 pour découvrir de nouvelles applications sur l’infrastructure fournie. Le premier client du centre est français, le groupe Sogeti, pour créer de nouvelles solutions de service. L’implantation de Dublin vient compléter tout un réseau déjà existant en Chine et aux États-Unis. D’autres centres de ce type vont être ouverts dont un au Brésil et un au Moyen-Orient.
Techniquement, l’infrastructure s’appuie sur des environnements Open Source fonctionnant sur des mainframes de classe Z10 et sur la stack logicielle d’IBM (Lotus, Websphere, Rational, Tivoli) et sur des logiciels libres (Eclipse, Apache).
ÉCURIE RED BULL
Grid et HPC pour faire la course en tête
Héritière de l’écurie Jaguar Racing, l’écurie Red Bull s’appuie sur des infrastructures de pointe pour optimiser ses véhicules. Petite visite du centre de développement d’une bête de course.
Vue d’une étude d’aérodynamisme sur la voiture de l’écurie Red Bull obtenue à partir du système d’information s’appuyant sur un cluster et une grille de calcul.
Une optimisation continue
Pour une écurie de F1, la problématique est somme toute assez simple : construire la meilleure voiture possible pour obtenir les meilleures performances sur les circuits dans le cadre contraignant des règlements de la FIA (la Fédération internationale pour le sport automobile) et de la sécurité des pilotes. De ce constat de base, et avec les moyens à disposition (budgets, équipes, techniciens, designers…), il s’agit d’optimiser le travail effectué en continu. Chez Red Bull, les conditions sont loin d’être mauvaises avec un budget aux alentours de 200 millions d’euros et de grands noms dans son équipe technique.
Particularité de Red Bull, la voiture est directement construite d’après les données de design (CAO). L’exactitude et la performance du système de CAO est donc fondamental dès la conception du véhicule. L’informatique devient donc stratégique dans le processus. Pour optimiser les ressources informatiques et la puissance de calcul, l’écurie s’appuie sur un cluster IBM, sur BladeCenter fonctionnant sous SuSe Linux avec le moteur de Grid de Platform Computing. Les points d’optimisation passent, par exemple, par l’intégration des processeurs inemployés dans des clusters virtuels pour fournir plus de tâches à travers le système. Le système fourni aussi des rapports précis pour l’optimisation des stations de travail.
Des applications de pointe
Le système est utilisé pour les analyses de structure et d’aérodynamisme. Ces points sont fondamentaux dans la réussite du véhicule. Dans certaines conditions de course le véhicule est soumis à de fortes pressions. Ainsi, des enchaînements de virage comme sur le circuit de Spa imposent des forces de 3 g dans un sens et de 4 g dans le sens inverse quelques secondes plus tard. À l’extrême, certaines pièces du véhicule se déforment de 50 mm dans ces conditions.
Tout est ensuite testé sur un simulateur qui reprend les données des circuits et cela sans endommager un seul véhicule. Les coûts seraient trop importants si des véhicules devaient subir ces tests en réel. Cette méthode permet à l’écurie de se limiter à la construction de cinq voitures pour toute la saison.
Des bénéfices apréciables
Le DSI de Red Bull est enthousiaste : « Le nouveau système soutient véritablement notre croissance. La solution nous a apporté près de 20 % d’amélioration dans les travaux d’analyse aérodynamique du véhicule. De plus, Platform Computing est un outil unique qui vient en remplacement de plusieurs logiciels maison. Pour nous, cet éditeur est véritablement un partenaire plus qu’un simple fournisseur de solution. Sincèrement, la solution a dépassé nos attentes. » Le système permet ainsi de mieux gérer le pic d’activité – de septembre à mars. Les dernières performances de l’écurie, qui se classe désormais régulièrement dans les points, démontrent le chemin parcouru grâce au système mis en place.
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