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CC2-Audio 396: Superchips für Supercomputer
Die von NVIDIA vorgestellte Tesla-K40-GPU soll nach Herstellerangaben der bisher schnellste Beschleuniger sein, der jemals gebaut wurde. Gedacht nicht zur Ausstattung von Grafikkarten sondern für eine Vielzahl wissenschaftlicher, ingenieurswissenschaftlicher, High-Performance-Computing-(HPC)- und Enterprise-Anwendungen.
Der neue Chip bietet im Vergleich zum Vorgänger Tesla K20X die doppelte Speichermenge und eine bis zu 40 Prozent höhere Leistung. Mit der NVIDIA-GPU-Boost-Technologie der K40 können Anwender die Leistung nochmals erhöhen, wovon viele Applikationen profitieren.
Basierend auf der NVIDIA-Kepler-Architektur übertrifft die K40 andere Beschleuniger bei den zwei gängigen Maßeinheiten in der Rechenleistung: Maximal 4,29 Teraflops Gleitkommaleistung einfacher Genauigkeit und 1,43 Teraflops doppelter Genauigkeit.
So plant das Texas Advanced Computing Center (TACC) der University of Texas in Austin die Entwicklung von „Maverick“, einem neuen, interaktiven Remote-Visualisierungs- und Datenanalysesystem, das mit NVIDIA-Tesla-K40-GPUs betrieben wird. Maverick ist voraussichtlich bereits im Januar 2014 voll einsatzfähig.
Aber auch in Europa setzt man auf GPUs bei neuen Supercomputern. Der europäische Supercomputer „Piz Daint“ schafft es mit 6,2 Petaflops Rechenleistung auf Platz sechs der aktuellen Top500-Liste der Supercomputer weltweit. Darüber hinaus stellt Piz Daint das erste Petascale-System dar, das die die 3 Gigaflops-pro-Watt-Grenze durchbricht (3,11 Gigaflops/Watt). Dies bedeutet eine um 50 Prozent höhere Energieeffizienz als der nächstplatzierte Rechner der energieeffizientesten Petaflops-pro-Watt-Systeme.
Auf der anderen arbeiten NVIDIA und IBM an GPU-beschleunigten Versionen von IBMs Software-Applikationen auf IBM-POWER-Systemen für das Enterprise-Segment. Damit kommt Supercomputing-Technologie auf GPU-Basis erstmals im innersten Bereich von Enterprise-Rechenzentren zum Einsatz. IBM-Kunden können große Streaming-Datenmengen schneller verarbeiten, sichern und analysieren.
Die Firmen planen, die gemeinsamen Processing-Möglichkeiten der GPUs und der POWER-Prozessoren zu verknüpfen. Dadurch wird es für viele Unternehmen leichter und effizienter, Supercomputing-Hardware zu verwenden, die vorzugsweise von wissenschaftlichen und technischen Communities genutzt wird, um den Weltraum zu erkunden, menschliche Gene zu entschlüsseln oder Produkte schneller auf den Markt zu bringen.
Das Projekt POLCA, das steht für „Programming Large Scale Heterogeneous Infrastructures“, hat zum Ziel, die Nutzbarkeit und Energieeffizienz moderner Rechensysteme durch optimierte Programmierung deutlich zu verbessern.
Parallelisierung und Spezialisierung sind ein Problem für das Hochleistungsrechnen, also den Einsatz von Supercomputern. Die Entwickler dieser Rechensysteme haben hier vor allem mit der Kombination vielfältiger hochspezialisierter Recheneinheiten zu kämpfen, die notwendig ist, um immer spezielleren Anforderungen gerecht werden zu können. Moderne Supercomputer sind nicht mehr so homogen. Das macht eine effiziente Programmierung umständlich und aufwändig. Weltweit gibt es nur eine Handvoll Experten, die das überhaupt noch können. In dem Projekt wollen die Wissenschaftler nun Methoden und Frameworks entwickeln um auch Supercomputer schnell und effizient programmieren zu können.
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