Новости IT-рынка 15 ноября 2011 года
Сочетание технологии NVIDIA SLI, которая позволяет включать в систему несколько GPU, и новых материнских плат на базе платформы X79 позволяет геймерам обновить свой ПК, установив до четырех графических процессоров NVIDIA GeForce® GTX, включая самые быстрые модели с поддержкой DX11 GeForce GTX 580 и GTX 570. Технология SLI, лицензированная ведущими мировыми производителями материнских плат, включая Intel, ASUS, ASRock, EVGA, Foxconn, Gigabyte и MSI, играет важную роль для сегодняшних графически насыщенных игр, таких как недавно вышедший шутер Battlefield 3 и готовящийся к выходу Batman: Arkham City, позволяя установить максимальный уровень детализации, разрешения и других настроек.
«Вся настольная линейка Falcon перейдет на Sandy Bridge-E, и технология NVIDIA SLI является важной составляющей каждой нашей модели», - сказал Кельт Ривз (Kelt Reeves), президент Falcon Northwest. «Для нас важно предоставить нашим клиентам решения на базе нескольких GPU, а сочетание огромной мощи новых CPU на базе архитектуры Sandy Bridge и огромной графической мощи SLI дарит геймерам и энтузиастам плавный геймплей и лучшие игровые возможности».
Технология NVIDIA SLI доступна для всех потребительских настольных и мобильных платформ, включая предыдущие версии процессоров Intel Core i7, Core i5, Core i3, Core 2 Quad и Core 2 Duo, а также процессоры AMD Bulldozer и Phenom II.
Графические процессоры NVIDIA DX11 созданы, чтобы обеспечить в играх DX11 высочайшую производительность и являются единственными потребительскими решениями с несколькими движками тесселяции для передового рендеринга графики. GPU NVIDIA GeForce предоставляют геймерам уникальные возможности, отсутствующие в других дискретных решениях, такие как технология NVIDIA PhysX® для большего погружения в игру и технология NVIDIA 3D Vision™, обеспечивающая стереоскопический 3D режим на одном или трех мониторах для еще более захватывающего игрового процесса.
Подробнее о технологии NVIDIA SLI смотрите здесь.
Ближайшей целью установки в BSC первой масштабной системы на базе этой технологии NVIDIA станет повышение энергоэффективности вычислений в два-пять раз по сравнению с самыми эффективными системами на сегодня. BSC впервые публично продемонстрирует систему на конференции SC11, которая пройдет с 14 по 17 ноября в Сиэтле, штат Вашингтон, на стенде № 235.
Конечной целью BSC станет экзафлопная производительность при потреблении энергии в 15-30 раз меньше по сравнению с современными супервычислительными архитектурами. В данном проекте, названном EU Mont-Blanc Project, будут применяться высокопроизводительные вычислительные архитектуры, а также будет создано портфолио экзафлопных приложений, которые эффективно работают с данными экономичными, интегрированными мобильными технологиями.
«В самых современных системах только центральные процессоры потребляют львиную долю энергии, часто 40% и более», - сказал Алекс Рамирез (Alex Ramirez), руководитель проекта Mont-Blanc. «В отличие от них, архитектура Mont-Blanc использует энергоэффективные процессоры ARM, применяемые во встроенных и мобильных устройствах, обещая прирост энергоэффективности в 4-10 раз к 2014 году».
Для поддержки растущего спроса во всем мире на подобные инициативы на базе ARM, NVIDIA также объявила о планах по разработке нового пакета для разработчиков приложений. Набор с аппаратным обеспечением от SECO включает четырехъядерный ARM CPU NVIDIA Tegra 3 и для ускорения дискретный GPU NVIDIA. Появление на рынке данного решения ожидается в первой половине 2012 года. Решение получит поддержку набора инструментов параллельного программирования NVIDIA CUDA.
В знак признания превосходной работы центра с использованием графических процессоров NVIDIA и технологии CUDA и с целью дальнейшего развития образования и исследовательских программ BSC получил от NVIDIA статус CUDA Center of Excellence. Данная программа поощряет учреждения, находящиеся в авангарде параллельных вычислений, и стимулирует их сотрудничество с ведущими организациями в глобальном сообществе CUDA.
BSC присоединяется к 14 институтам, которые распространяют применение параллельных вычислений и позволяют ученым и научным работникам проводить революционные исследования. Подробнее о программе CUDA Center of Excellence смотрите здесь.
Разработанный PGI, Cray и NVIDIA при поддержке CAPS новый открытый стандарт параллельного программирования OpenACC создан, чтобы упростить миллионам программистов доступ к преимуществам вычислительной мощности гетерогенных систем, созданных на базе GPU и CPU.
Использование OpenACC позволит программистам с помощью директив давать «подсказки» компилятору, какие участки кода следует ускорить, при этом исчезает необходимость в модификации самого кода. Перепоручая компилятору задачу ускорения за счет распараллеливания, директивы позволяют ему распределять вычисления по ресурсам акселератора.
Предполагается, что от внедрения OpenACC выиграют разработчики, создающие программы для моделирования процессов в химии, биологии, физике, анализе данных, прогнозировании погоды и климата, разведке и многих других областях знания. Ожидается, что в существующих компиляторах от Cray, PGI и CAPS поддержка OpenACC появится с первого квартала 2012 года. Стандарт OpenACC полностью совместим с архитектурой параллельного программирования NVIDIA® CUDA®, которая создана для контроля ускорителя и максимальной производительности.
Директивы позволяют переносить код между платформами и оборудованием от разных поставщиков, позволяя продолжить инвестирование в существующие приложения и обеспечивая легкий путь миграции к ускоренным вычислениям. По последним данным, большинство разработчиков сообщают об увеличениях производительности приложений от 2 до 10 раз в двухнедельный срок при использовании существующих компиляторов с поддержкой директивной модели программирования.1
Более подробная информация о стандарте OpenACC, а также спецификации OpenACC в настоящее время доступны на www.OpenACC-standard.org. Стандарт OpenACC основан на моделях программирования ускорителей PGI и Cray. NVIDIA, Cray, PGI и CAPS являются членами подкомитета OpenMP по ускорителям и намерены продолжать работу в рамках этой организации для создания единого стандарта.
Разработчики, заинтересованные в работе с директивной моделью программирования, могут получить месяц бесплатного пользования компиляторами PGI Accelerator Fortran/С на странице NVIDIA или связавшись с Cray.
Статус CUDA Center of Excellence – это самая высокая награда, которую может получить институт за передовые достижения, полученные с использованием графических процессоров NVIDIA и технологии NVIDIA® CUDA®. Удостоенные этого звания учреждения получают от NVIDIA оборудование на базе GPU и гранты.
Барселонский Суперкомпьютерный Центр при Политехническом Университете Каталонии, проводящий исследования с помощью высокопроизводительных вычислений, - это институт национального масштаба в Испании. Здесь расположен один из самых мощных суперкомпьютеров Европы - MareNostrum. Также недавно в Центре развернули один из самых быстрых кластеров с 256 графическими процессорами NVIDIA Tesla™ M2090 и четырехъядерными CPU, что обеспечивает пиковую производительность системы в 186 терафлопс. Научные проекты Центра охватывают вычислительные науки, бионауки и землеведение. Вычислительными ресурсами системы Центра сегодня пользуются сотни исследователей из более чем 40 стран мира.
Помимо курсов и тренингов по параллельным вычислениям, BSC заявил о планах по созданию первого в мире гибридного ARM CPU/GPU суперкомпьютера на базе энергоэффективных ARM CPU NVIDIA Tegra™ и высокопроизводительных GPU NVIDIA CUDA.
Московский Государственный Университет им. М.В. Ломоносова – это один из крупнейших в мире суперкомпьютерных центров, направляющий вычислительные ресурсы на решение важных научных задач. В МГУ учатся свыше 40 000 студентов и аспирантов и работают более 5000 исследователей. В вычислительном центре университета установлены четыре супервычислительных кластера, включая суперкомпьютер «Ломоносов», который занимает 18-ое место в списке самых мощных в мире суперкомпьютеров Top500.
Свыше 500 научных групп из МГУ, институтов РАН и других исследовательских учреждений России используют супервычислительный центр МГУ для научных исследований в различных дисциплинах. МГУ спонсирует исследования в следующих областях: магнитная гидродинамика, квантовая химия, сейсмология, создание лекарств, геология, материаловедение и другие.
В список CUDA Center of Excellence входят следующие институты: Университет Джона Хопкинса, Стэнфордский Университет, Гарвардский Университет, Институт Технологии Производства при Китайской Академии Наук, Национальный Тайванский Университет, Токийский Технологический Университет, Университет Циньхуа (Китай), Кэмбриджский Университет, Университет Иллинойса в Урбана-Кампейн, Университет Мэриленда, Университет Теннесси, Технологический Институт Джорджии и Университет Юта. Подробнее о программе NVIDIA CUDA Center of Excellence смотрите здесь.
CUDA – это архитектура параллельных вычислений NVIDIA, которая обеспечивает значительный прирост скорости вычислений с помощью графических процессоров. GPU NVIDIA CUDA поддерживают все модели программирования на GPU, API и языки, включая CUDA C/C++/Fortran, OpenCL, DirectCompute и недавно представленный AMP Microsoft C++. В более чем 470 университетах и институтов по всему миру проводят обучение модели программирования CUDA. Подробнее о технологии NVIDIA CUDA смотрите здесь.
Графические процессоры Tesla помогут NCSA в реализации проекта Blue Waters, который заключается в установке суперкомпьютера, способного обеспечить производительность в один петафлопс в различных научных и инженерных приложениях реального мира. Проект Blue Waters, поддержанный Национальным Научным Фондом и Университетом Иллинойса, позволит ученым и инженерам в США выполнять передовые научные исследования.
«NCSA очень рад внедрить GPU NVIDIA Tesla в Blue Waters», - отметил Том Даннинг (Thom Dunning), директор Института Передовых Вычислительных Приложений и Технологий и Национального Центра Супервычислительных Приложений при Университете Иллинойса в Урбана-Кампейн. «GPU обеспечивают экстраординарные возможности для ресурсоемких вычислений и недорогой и экономичный способ создания петафлопсных суперкомпьютеров завтрашнего дня». “NCSA ухватился за возможность превратить Blue Waters в еще более замечательный научный инструмент по сравнению с тем, что планировалось изначально», – комментирует Стив Скотт (Steve Scott), технический директор по продуктам Tesla в NVIDIA. «Производительность и широкий доступ к Blue Waters позволят научному сообществу ускорить работу для получения лучших научных результатов».
Суперкомпьютеры экстремальной производительности, такие как Blue Waters, позволяют более точно имитировать природные явления с помощью научных симуляций. Для проведения исследований на суперкомпьютере Blue Waters уже отобрано более 25 команд в таких областях, как молекулярная динамика и астрофизика, инженерная сейсмология и материаловедение.
Графические процессоры NVIDIA Tesla будут ускорять трудоемкие приложения в паре с большим количеством CPU общего назначения в системе Cray. Система Blue Waters станет мощным гибридным суперкомпьютером с более чем 235 стойками Cray XE6 и более чем 30 стойками будущей версии недавно объявленного суперкомпьютера Cray XK6, основанного на GPU NVIDIA Tesla на базе архитектуры Kepler.
Проект Blue Waters нацелен на стабильную петафлопсную производительность для полноценных научных и инженерных задач. NCSA будет тесно сотрудничать с NVIDIA и Cray, чтобы эффективнее использовать соответствующую часть архитектуры Blue Waters для реальных задач.
Графические процессоры Tesla основаны на архитектуре параллельных вычислений CUDA. Разработчики приложений для суперкомпьютера Blue Waters могут ускорять приложений в C, C++ или Fortran с помощью простых директив компилятора или инструментов NVIDIA CUDA. Директивы компилятора – это быстро распространяющийся подход, который позволяет разработчикам быстро дополнить код, «подсказывая» компилятору, как автоматически распараллелить приложение.
Подробнее о GPU Tesla смотрите здесь. Подробнее о CUDA смотрите здесь.
