Technologia NVIDIA CUDA znacznie przyspiesza tempo badań naukowych

 
 

Jens Neuschaefer
Product PR Manager, Central/Eastern Europe
NVIDIA GmbH
jneuschaefer@nvidia.com
+49 89 628350015

Informacje prasowe publikuje:

Katarzyna Kapłon, Ewa Rudkowska
Tabasco s.c.
ul. Stolarska 8/2
53-205 Wrocław, POLAND
tabasco@tabasco.pl
tel.: +48 (71) 3632947, +48 (71) 3632223

Using NVIDIA CUDA Technology, a GeForce GTX 280 GPU runs SETI@home nearly 10 times faster than an AMD Phenom 9950 multi-core consumer CPU.

“NVIDIA CUDA technology opens up processing power for scientific research that was previously unavailable and impossible for researchers to afford.”
Dr. David Anderson, Research Scientist U.C. Berkeley Space Sciences Laboratory and founder of BOINC

"Running GPUGRID on NVIDIA GPUs innovates volunteer computing by delivering supercomputing class applications on a cost effective infrastructure which will greatly impact the way biomedical research is performed."
Dr. Gianni De Fabritiis, researcher at the Research Unit on Biomedical Informatics at the Municipal Institute of Medical Research and Pompeu Fabra University in Barcelona

Technologia NVIDIA CUDA znacznie przyspiesza tempo badań naukowych

Aplikacje obliczeń rozproszonych wykorzystują GPU NVIDIA do badań biomedycznych, eksploracji kosmosu oraz poszukiwań pozaziemskich inteligentnych form życia

SANTA CLARA, Kalifornia—17 Grudnia 2008— Jednostki przetwarzania graficznego (GPU) NVIDIA® GeForce® wyposażone w technologię CUDA™ zwykło się kojarzyć z grami komputerowymi. Ich moc docenił jednak świat zaawansowanych obliczeń komputerowych. Berkeley’s Open Infrastructure for Network Computing (BOINC), jedna z wiodących platform rozproszonych obliczeń na świecie, używa technologię NVIDIA CUDA wykorzystując moc masowego przetwarzania równoległego GPU NVIDIA do osiągnięcia oszałamiających rezultatów, które mogą zmienić tempo odkryć naukowych poprzez takie projekty jak GPUGRID, czy Einstein@home. Przełomem okazała się zoptymalizowana pod GPU aplikacja kliencka SETI@home, która analizuje dane 8-krotnie szybciej niż procesor główny.

“Technologia NVIDIA CUDA dała badaniom naukowym moc obliczeniową, która wcześniej nie była dostępna dla naukowców – fizycznie i finansowo,” powiedział Dr. Davis Anderson, założyciel BOINC i naukowiec U.C Berkley Space Science Laboratory. “Technologia CUDA sprawia, że naukowcom jest łatwo zoptymalizować projekty BOINC pod GPU NVIDIA i tworzyć aplikacje stosowane do dynamiki molekularnej, przewidywania struktur proteinowych, modelowania klimatu i pogody, wizualizacji medycznych oraz wielu innych zadań.”

BOINC stanowi unikalne podejście do super computingu, w którym wiele komputerów łączonych jest poprzez Internet, a ich łączna moc obliczeniowa jest używana do rozwiązywania obszernych zadań obliczeniowych. BOINC dostarcza platformę obliczeń rozproszonych dla szerokiego wachlarza projektów naukowych obejmujących pomoc w leczeniu poważnych chorób, problem globalnego ocieplenia, odkrywania pulsary i wykonują wiele innych odkryć naukowych na domowych komputerach.

SETI@Home
Naukowcy zajmujący się projektem SETI otrzymali wielki przyrost mocy obliczeniowej, kiedy NVIDIA i BOINC wypuściły zoptymalizowaną aplikację kliencką, która pozwala SETI@home korzystać z GPU GeForce. SETI@home, największy projekt BOINC obejmujący ponad 200000 aktywnych użytkowników, polega na wyszukiwaniu śladów pozaziemskiej inteligencji przy pomocy radioteleskopów wykrywających sygnały radiowe docierające do nas z kosmosu. Wydajność GPU GeForce GTX 280 w SETI@home jest ponad 2 razy większa niż w przypadku najszybszego, wielordzeniowego procesora konsumenckiego (Intel Core i7 965 3.2Ghz) oraz prawie 8 razy większa niż w przypadku przeciętnego, dwurdzeniowego procesora (Intel Core2 Duo E8200 2.66Ghz).

GPUGRID
GPUGRID to pierwszy z projektów BOINC, wykorzystujących moc technologii obliczeniowej CUDA wraz z GPU NVIDIA GeForce. Używa on kart graficznych NVIDIA zaangażowanych w projekcie komputerów do obliczeń wysoce skomplikowanych symulacji struktur bio-molekularnych. Umożliwienie aplikacji korzystania z mocy GPU NVIDIA spowodowało, iż 1000 kart graficznych zapewnia ten sam poziom mocy obliczeniowej co 20000 CPU w tych samych projektach. Jest to aż 20-krotne przyspieszenie.

"Symulacje molekularne wykonywane w ramach społecznościowych projektach obliczeniowych są jednymi z najczęstszych typów obliczeń wykonywanych przez naukowców, są również niezwykle skomplikowane obliczeniowo i często wymagają użycia superkomputera,” powiedział Dr. Gianni De Fabritiis, naukowiec Jednostki Rozwojowej w oddziale informatyki biomedycznej w Municipal Institute of Medical Research i uniwersytetu Pompeu Fabra w Barcelonie.

Wykorzystanie mocy GPUGRID na GPU NVIDIA stanowi innowację w dziedzinie społecznościowych obliczeń komputerowych poprzez dostarczenie zaawansowanych aplikacji ze świata super computingu dla ekonomicznych rozwiązań komputerowych. Wywrze to znaczny wpływ na sposób przeprowadzania badań biomedycznych.”

Einstein@Home
Technologia NVIDIA CUDA już wkrótce wesprze również trzeci co do wielkości projekt BOINC, Einstein@home, który wykorzystuje moc współdzielonych sieci obliczeniowych do poszukiwania wirujących gwiazd neutronowych (zwanych również pulsarami) poprzez wykorzystanie danych z wykrywaczy fal grawitacyjnych.

„Oczekujemy, że konwersja Einstein@home na GPU zwiększy przepustowość naszych systemów obliczeniowych o rząd wielkości,” powiedział Bruce Allen, dyrektor Instytutu Fizyki im. Maxa Plancka i przewodniczący Einstein@home w towarzystwie naukowym LIGO. „Pozwoliłoby to na bardziej dogłębne i dokładniejsze poszukiwania ciągłych źródeł fal grawitacyjnych.”

„Przetwarzanie równoległe jest kluczem do obliczeń wizualnych w domu, biurze, czy też laboratorium rozwojowym. GPU wykorzystujące technologię CUDA są motorem napędowym tego trendu. Obliczanie rozproszone jest idealnym rozwiązaniem dla przetwarzania równoległego, nie jest więc niespodzianką, iż wykorzystujące je aplikacje czerpią korzyści z niezrównanej mocy obliczeniowej GPU” powiedział Michel Steele, główny menadżer ds. konsumenckich rozwiązań wizualnych w NVIDIA. „Procesory GPU NVIDIA zmieniają sposób w jaki pracujemy, bawimy się, gramy i odkrywamy.”

W celu ściągnięcia aplikacji klienckiej NVIDIA SETI@home odwiedź http://setiathome.berkeley.edu/cuda.php. Aby uzyskać więcej informacji o BOINC odwiedź http://boinc.berkeley.edu/. Więcej informacji o projekcie Einstein@Home jest dostępnych pod adresem http://einstein.phys.uwm.edu, a o GPUGRID pod http://www.gpugrid.net/.

O firmie NVIDIA
NVIDIA (Nasdaq: NVDA) jest światowym liderem technologii obliczeń wizualnych i twórcą GPU (procesora graficznego), układu o wysokiej wydajności oferującego nowoczesną, interaktywną grafikę w stacjach roboczych, komputerach osobistych, konsolach do gier i urządzeniach przenośnych. NVIDIA oferuje produkty z serii GeForce dla zastosowań rozrywkowych i domowych, Quadro® na rynku profesjonalnego projektowania i wizualizacji oraz Tesla™ dla rynku obliczeń o wysokiej wydajności. Siedziba firmy NVIDIA mieści się w Santa Clara w Kalifornii, z biurami w Azji, Europie i w obu Amerykach. Więcej informacji można znaleźć w internetowej witrynie firmy pod adresem www.nvidia.pl.

Pewne oświadczenia przedstawione w tej informacji, w tym, ale nie ograniczając się do: zalet, wpływu, wydajności, mocy oraz możliwości GPU NVIDIA z technologią CUDA, współpracą NVIDIA i BOINC i jego projektów, jak też wpływ na projekty SETI@home, GPUGRID oraz Einstein@ghome na obszary badań, w których są wykorzystywane są oświadczeniami wybiegającymi w przyszłość i jako takie są obciążone ryzykiem i niepewnością, przez co stan faktyczny może znacząco się różnić od oczekiwań. Ryzyko to i niepewność dotyczą, ale nie są do nich ograniczone, możliwości produkcyjnych firm trzecich w zakresie produkcji, montażu i testowania naszych produktów, problemów projektowych, produkcyjnych lub programowych, opracowania szybszych lub bardziej wydajnych procesorów graficznych, wpływu postępu technologicznego konkurencji, zmian w preferencjach i wymaganiach klientów oraz innych czynników ryzyka wyszczególnianych w pewnych okresach czasu w raportach firmy NVIDIA przesyłanych do Securities and Exchange Commission (Komisja Papierów Wartościowych i Giełd), w tym dokumencie. Form 10-K za okres finansowy zakończony 26 października 2008. Kopie dokumentów dostarczonych Komisji są dostępne bezpłatnie na stronie internetowej firmy NVIDIA. Te wybiegające w przyszłość oświadczenia obowiązują tylko w chwili ich opublikowania i, z wyjątkiem przypadków przewidzianych przez prawo, firma NVIDIA nie podejmuje żadnych zobowiązań dotyczących aktualizacji tych wybiegających w przyszłość oświadczeń.
###
© 2008 NVIDIA Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone. NVIDIA, logo NVIDIA, GeForce, Tesla, Quadro i CUDA są znakami towarowymi i/lub zarejestrowanymi znakami towarowymi w Stanach Zjednoczonych i pozostałych krajach. Wszystkie nazwy firm i/lub produktów mogą być nazwami handlowymi, znakami towarowymi i/lub zastrzeżonymi znakami towarowymi ich prawnych właścicieli. Funkcjonalność, ceny, dostępność i specyfikacje mogą ulec zmianie bez powiadomienia

Uwaga dla dziennikarzy: jeśli są Państwo zainteresowani dodatkowymi informacjami na temat firmy NVIDIA, prosimy odwiedzić stronę http://www.nvidia.com/page/press_room.html

Bazując na ciągłej i powtarzalnej pracy SETI@home. Czas obliczeń jest mierzony i im jest mniejszy, tym lepiej. System bazujący na NVIDIA® GeForce® GTX 280 jest oparty na płycie z chipsetem NVIDIA nForce® 780i SLI™, karcie NVIDIA GTX 280, procesorze Intel Core2 Duo E8200, 2GB DDR2 pamięci i był obciążony pracą przez 317 sekund. Dwurdzeniowy system przetwarzał dane przy użyciu procesora na płycie opartej na i był obciążony pracą przez 2447 sekundy.



 
 
 
 
FacebookTwitterGoogle+Nasza KlasaLinkedIn