Технология NVIDIA CUDA существенно ускоряет научные исследования

 
 

Графические процессоры NVIDIA используются приложениями для распределенных вычислений в области биомедицинских исследований, космической разведки и при поиске внеземного разума.

За дополнительной информацией обращайтесь:

Алексей Лагуненко
NVIDIA Corporation
Тел: +7 495 981 03 00 ext 10739
ALagounenko@nvidia.com

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

СРОЧНО В ВЫПУСК:

САНТА КЛАРА, КАЛИФОРНИЯ – 17 ДЕКАБРЯ 2008 ГОДА – Сегодня графические процессоры NVIDIA® GeForce® с поддержкой технологии CUDA™, о которых ранее думали как о технологиях, применимых исключительно в компьютерных играх, используются в такой серьезной области, как научные вычисления. Возможности широкого параллелизма NVIDIA GPU применяются в Открытой Инфраструктуре для Распределенных Вычислений университета Беркли (Berkeley’s Open Infrastructure for Network Computing, BOINC), одной из ведущих в мире платформ для распределенных вычислений, и уже показывают ошеломляющие результаты, способные изменить скорость научных открытий в рамках таких проектов, как GPUGRID и Einstein@home. Последним прорывом стал выпуск оптимизированного клиента, который позволит SETI@home проводить анализ SETI (Поиск внеземного разума, Search for Extraterrestrial Intelligence) данных за приблизительно одну десятую того времени, которое требовалось при работе с CPU .

«Технология NVIDIA CUDA обеспечивает научные исследования той вычислительной мощью, которая была недоступна ранее и которую исследователи просто не могли себе позволить», – считает доктор Дэвид Андерсон (Dr. David Anderson), научный исследователь в лаборатории изучения космоса университета Беркли, штат Калифорния, и основатель проекта BOINC. – «Технология CUDA позволила ученым и исследователям оптимизировать их BOINC-проекты под NVIDIA GPU намного более простым способом. Они уже используют ее в приложениях для предсказания структуры белков, моделирования климатических и погодных условий, работы с молекулярной динамикой, медицинскими изображениями и во многих других областях».

Проект BOINC – это уникальный подход к супервычислениям, в рамках которого множество пользовательских компьютеров соединены посредством сети Интернет, и их совместная производственная мощь позволят браться за самые тяжелые вычислительные задачи. BOINC предоставляет сеть для распределенных вычислений в самых разных научных проектах, призванных помочь в излечении болезней, изучении глобального потепления, нахождении пульсаров и проведении многих других типов научных исследований на домашних ПК.

SETI@Home
Сегодня с выпуском совместно разработанного NVIDIA и BOINC оптимизированного клиента, который позволит ускорение SETI@home на графических процессорах GeForce, ученые в области SETI получили непревзойденный прирост вычислительной производительности. В рамках SETI@home, самого масштабного проекта BOINC, насчитывающего почти 200000 активных участников, ведется поиск внеземного разума с использованием радиотелескопов для прослушивания узкополосных радио сигналов, поступающих из космоса. Скорость выполнения приложения SETI@ на графическом процессоре GeForce GTX 280 почти в 2 раза превышает скорость работы самого быстрого пользовательского многоядерного CPU (Intel Core i7 965 3.2 ГГц) и почти в 10 раз больше показателей двуядерного CPU (AMD Phenom 9950 2.66 ГГц) среднего уровня.

GPUGRID
GPUGRID, первый проект BOINC с поддержкой вычислений на графических процессорах NVIDIA GeForce с технологией CUDA, задействует видеокарты NVIDIA, установленные на компьютерах-участниках для проведения высокоэффективного биомолекулярного моделирования для научных исследований. Благодаря поддержке NVIDIA GPU, 1000 активных GPU теперь обеспечивают такую же вычислительную мощь, как 20000 CPU в схожих проектах, позволяя достигать ускорения вычислений в среднем в 20 раз.

«Молекулярное моделирование в рамках нашего добровольного вычислительного проекта представляет собой один из самых распространенных типов моделирования, проводимого учеными. Но также оно одно из самых вычислительно тяжелых и обычно требует использования суперкомпьютера», – утверждает доктор Джанни де Фабритис (Dr. Gianni De Fabritiis), работник отдела исследований в области биомедицинской информатики в Муниципальном институте Медицинских исследований и университета Помпеу Фабра в Барселоне. – «Возможность GPUGRID вычислений на NVIDIA GPU привносит много нового в проект добровольных вычислений, обеспечивая работу приложений для супервычислений на экономичной инфраструктуре, что окажет значительное влияние на методы проведения биомедицинских исследований».

Einstein@Home
Вскоре NVIDA CUDA будет применяться и в третьем наиболее популярном проекте BOINC под названием Einstein@Home. Данный проект использует распределенные вычисления для поиска вращающихся нейтронных звезд (также называемых пульсарами), основываясь на данных, полученных при помощи детекторов гравитационных волн.

«Мы ожидаем, что портирование Einstein@Home на GPU повысит эффективность наших вычислений на порядок», – сказал Брюс Аллен (Bruce Allen), заведующий отделением Гравитационной физики в институте Макса Планка и лидер направления Einstein@Home в обществе научного сотрудничества LIGO. – «Благодаря этому, мы сможем проводить более глубокий и чувствительный поиск источников незатухающих гравитационных волн».

«Параллельная обработка информации – это ключ к визуальным вычислениям, не важно, находитесь вы дома, в офисе или исследовательской лаборатории. Графические процессоры с CUDA-ускорением являются движущим механизмом этого тренда. Идеальным применением параллельных вычислений стала распределенная обработка информации, и не стоит удивляться тому, что эти потрясающие программы уже используют непревзойденную мощь GPU», – утверждает Майкл Стил (Michael Steele), управляющий директор подразделения визуальных потребительских решений компании NVIDIA. – «Графические процессоры NVIDIA изменяют то, как люди работают, играют, живут и делают открытия».

Чтобы загрузить клиент NVIDIA SETI@home, посетите http://setiathome.berkeley.edu/cuda.php. Более подробную информацию о BOINC вы найдете по адресу: http://boinc.berkeley.edu/. Для получения дополнительной информации о проекте http://einstein.phys.uwm.edu. Подробнее о GPUGRID читайте по адресу: http://www.gpugrid.net/.

О компании NVIDIA
Компания NVIDIA (Nasdaq: NVDA) – лидер в области технологий программируемой графики и изобретатель GPU - высокопроизводительного процессора, который генерирует захватывающую интерактивную графику на рабочих станциях, персональных компьютерах, игровых приставках и мобильных устройствах. NVIDIA поставляет свои GeForce® GPU продукты на рынок развлечений и потребительский рынок, продукты Quadro GPU предназначены для рынка профессионального дизайна и визуализации, а компьютерные решения Tesla™ поставляются на рынок вычислений, требующих высокой производительности. Главный офис NVIDIA расположен в Санта-Клара, Калифорния, а филиалы компании находятся в Азии, Европе и Америке. Подробнее на сайте www.nvidia.ru.

Отдельные заявления данного пресс-релиза, включая, но не ограничиваясь ими, упоминающие о преимуществах, влиянии, производительности, мощности и возможностях графических процессоров NVIDIA GeForce с технологией CUDA, совместной работе NVIDIA и BOINC, а также их проектах, влиянии BOINC, SETI@home, GPUGRID и Einstein@Home на соответствующие области знаний приводятся с расчетом на будущее и могут изменяться в результате обстоятельств и рисков, приводящих к результатам, материально отличным от ожидаемых. Такие обстоятельства и риски включают разработку более быстрой или эффективной технологии, влияние технологического развития и конкуренции, конструкторские, производственные или программные ошибки, изменения в предпочтениях и требованиях покупателей, изменения в стандартах отрасли и интерфейсах, неожиданное снижение производительности наших продуктов или технологий при интеграции в системы, а также другие риски, указываемые время от времени в отчетах, которые NVIDIA отсылает в Комиссию по ценным бумагам и биржевым операциям, включая отчет по форме 10-Q за финансовый период, закончившийся 26 октября 2008 года. Копии отчетов для SEC опубликованы на нашем сайте и доступны у NVIDIA бесплатно. Данные, относящиеся к будущему заявлению, не относятся к будущей производительности, а только к текущему моменту, и, кроме случаев, установленных законом, NVIDIA не несет ответственность за обновление таких заявлений, чтобы отразить будущие события или обстоятельства.


###

Авторское право NVIDIA® Corporation, 2008. Все права защищены. NVIDIA, логотип NVIDIA, GeForce, Tesla и Quadro являются товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками корпорации NVIDIA в США и других странах. Все другие названия компаний и/или продуктов могут являться товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками соответствующих владельцев. Возможности, цена, доступность и спецификации могут меняться без предупреждения.

Вниманию редакторов: если вы заинтересованы в дополнительной информации о компании NVIDIA, посетите секцию для прессы на сайте http://www.nvidia.ru/page/press_room.html

___________________________
i На основании данных о постоянной и повторяемой нагрузке при работе с SETI@home. Время вычислений измерено, и более низкие показатели предпочтительны. Основанная на NVIDIA® GeForce® GTX 280 система работает с нагрузкой на NVIDIA GPU, конфигурация включает материнскую плату семейства NVIDIA nForce® 780i SLI™, NVIDIA GTX 280 GPU, Intel Core i7 965 CPU, 2 Гб DDR2 DRAM. Данные обрабатываются за 391 секунду. «Самая быстрая пользовательская система, основанная на нескольких CPU,» обрабатывает информацию на CPU, конфигурация включает ATI Radeon HD4870 GPU, материнскую плату семейства Intel x58, Intel Core i7 965, 3 Гб DDR3 DRAM. Показатель такой системы составил 670 секунд. «Система, основанная на двуядерном CPU среднего уровня,» также обрабатывает данные при помощи CPU, конфигурация включает ATI Radeon HD4870 GPU, AMD Phenom 9950 CPU (двуядерный 2.66 ГГц), 2 Гб DDR2 DRAM. И ее показатели составляют 3777 секунд.

ii На основании данных о постоянной и повторяемой нагрузке при работе с SETI@home. Время вычислений измерено, и более низкие показатели предпочтительны. Основанная на NVIDIA® GeForce® GTX 280 система работает с нагрузкой на NVIDIA GPU, конфигурация включает материнскую плату семейства NVIDIA nForce® 780i SLI™, NVIDIA GTX 280 GPU, Intel Core i7 965 CPU, 2 Гб DDR2 DRAM. Данные обрабатываются за 391 секунду. «Самая быстрая пользовательская система, основанная на нескольких CPU,» обрабатывает информацию на CPU, конфигурация включает ATI Radeon HD4870 GPU, материнскую плату семейства Intel x58, Intel Core i7 965, 3 Гб DDR3 DRAM. Показатель такой системы составил 670 секунд. «Система, основанная на двуядерном CPU среднего уровня,» также обрабатывает данные при помощи CPU, конфигурация включает ATI Radeon HD4870 GPU, AMD Phenom 9950 CPU (двуядерный 2.66 ГГц), 2 Гб DDR2 DRAM. И ее показатели составляют 3777 секунд.



 
 
 
 
VKontakteMail.ruOdnoklassniki.ruGoogle+Facebook