Ирина Шеховцова
Российские
ученые все чаще обращаются к суперкомпьютерам на базе GPU для
решения научных задач, и сегодня Московский государственный
университет имени М.В. Ломоносова оснащает свой суперкомпьютер
«Ломоносов» графическими процессорами NVIDIA Tesla, чтобы
превратить его в одну из самых быстрых в мире вычислительных
машин.
NVIDIA открыла миру мощь компьютерной графики с изобретением GPU
в 1999 году. С тех пор компания периодически устанавливает новые
стандарты в области визуальных вычислений, позволяя создавать
захватывающую интерактивную графику на различных устройствах –
от планшетных ПК и медиаплееров до ноутбуков и рабочих станций.
Опыт NVIDIA в создании программируемых GPU привел к прорывам в
области параллельных вычислений, сделав суперкомпьютеры
недорогими и широко доступными. Компания обладает более 1800
патентами по всему миру, включая те, что легли в основу
современных вычислений.
Гибридное расширение «Ломоносова» состоит из 1554 графических
процессоров NVIDIA Tesla X2070 и такого же числа четырехъядерных
CPU, обеспечивая всю систему пиковой производительностью 1.3
петафлопс, что делает ее самым быстрым суперкомпьютером в России
и одной из самых быстрых вычислительных систем в мире.
Суперкомпьютерные ресурсы МГУ используется в первую очередь для
выполнения фундаментальных научных исследований, предполагающих
ресурсоемкие вычисления. Среди таких задач масштабные работы по
глобальному изменению климата и динамике мирового океана,
постгеномной медицине, механизмам формирования галактик и др.
«Для наших исследований требуются огромные вычислительные
ресурсы, и мы должны обеспечить необходимую производительность
максимально эффективным способом, — отметил Виктор Садовничий,
академик РАН, ректор Московского государственного университета.
— Единственно возможный способ добиться этих целей одновременно
— использование гибридных вычислительных систем на базе GPU/CPU».
Сегодня суперкомпьютерные центры во всем мире ищут способы
существенно повысить производительность систем, оставаясь в
существующих границах по уровню энергопотребления. Графические
процессоры обеспечивают высокую производительность на Ватт, и
именно это их преимущество широко используется во многих
исследовательских центрах России, включая Институт прикладной
математики им. В.М. Келдыша, Нижегородский государственный
университет имени Н.И. Лобачевского и Научно-образовательный
центр параллельных вычислений при Пермском государственном
университете..
В Институте прикладной математики имени В.М. Келдыша
используется вычислительная мощь 192 процессоров NVIDIA Tesla
C2050 для исследований в области атомной энергетики,
авиастроения и нефтедобычи. Государственный университет в Нижнем
Новгороде — это первый Исследовательский центр CUDA в России,
активно использующий GPU в проектах по изучению живых систем,
которые предполагают активное математическое моделирование и
масштабные вычислительные эксперименты. В этом году в
университете будет установлен кластер на базе GPU с пиковой
производительностью в 100 терафлопс, а к концу 2012 года его
мощность будет увеличена до 500 терафлопс.
«Системы на базе GPU/CPU имеют ошеломляющий потенциал, который
активно используется в нашем университете для решения многих
научных задач в разных областях: изучение живых систем,
биофотоника, видеокомпьютинг, вычислительная математика и не
только, — отмечает Виктор Гергель, декан факультета
вычислительной математики и кибернетики ННГУ, директор
Научно-исследовательского института прикладной математики и
кибернетики. — В сотрудничестве с NVIDIA мы сможем предоставить
нашим студентам и исследователям доступ к вычислительным
ресурсам, которые значительно ускорят ход их работ».
