Мы используем cookies для корректной работы сайта и подключаем аналитику, чтобы понимать, что улучшать
Для АО «СМНГ-Центр» мы внедрили высокопроизводительный вычислительный кластер на базе Lenovo NeXtScale System. Решение позволило заказчику на 30% сократить время обработки сейсмических данных, интегрироваться в существующую ИТ-инфраструктуру без увеличения энергопотребления и ускорить циклы цифровой обработки геофизической информации.

АО «СМНГ-Центр» является геофизическим подрядчиком, предоставляющим широкий спектр и полный комплекс услуг от планирования и проведения полевых сейсморазведочных работ, контроля качества, включающего супервизию и полевую обработку, до цифровой обработки современного уровня и геологической интерпретации скважинных и сейсмических данных.
Основные направления деятельности АО «СМНГ-Центр»:
Цифровая обработка 2D/3D сейсмических данных требует значительных вычислительных ресурсов. Для обеспечения приемлемых сроков обработки данных с требуемой точностью и высокой дискретностью используются высокопроизводительные вычисления - High Performance Computing (HPC). Возрастающий объем данных и вычислительные требования диктовали необходимость увеличения вычислительных мощностей.
Задачей проекта стало внедрение нового вычислительного кластера с высокими показателями эффективности в высоконагруженных системах.
На этапе проработки технического задания помимо ключевых требований к решению, таких как, высокая производительность, гибкая архитектура и др., присутствовало обязательно требование, продиктованное извне, – максимальная энергоэффективность решения. Обусловлено оно ограничениями выделенной электрической мощности со стороны поставщика энергоуслуг.
Для решения задач проекта оптимальным стало решение Lenovo NeXtScale System: шасси Lenovo NeXtScale n1200 с установленными в него вычислительными нодами Lenovo NeXtScale nx360 M5 в количестве 9 штук. Общее количество ядер 324, производительность 5.6 терафлопс.

Компания «СИНТО» выполнила все требования заказчика, достигнув выдающихся результатов:
✔ Сокращение общего времени выполнения критичных задач, таких как: временная миграция до суммирования по алгоритму Кирхгофа, регуляризация сейсмических данных, высокоразрешающее подавление кратных волн методом Радона на 30%/
✔ Уменьшение количества итераций по полному циклу цифровой обработки за счет увеличенного объема оперативной памяти на ядро/
✔ Интеграция кластера в существующую ИТ-инфраструктуру Заказчика без существенного увеличения показателей энергопотребления/