NVIDIA Tesla dla rosyjskich naukowców

dodano: 2011-06-17 11:34 | aktualizacja: 2011-06-17 16:15
autor: Anita Dąbek | źródło: NVIDIA

Naukowcy z Uniwersytetu Moskiewskiego rozbudowali swój superkomputer Lomonosov o procesory graficzne NVIDIA Tesla, dzięki czemu stał się on jednym z najszybszych superkomputerów na świecie. System wykorzystuje obecnie 1554 procesory NVIDIA Tesla X2070 oraz taka samą liczbę 4-rdzeniowych procesorów centralnych, co pozwala mu na uzyskanie wydajności szczytowej 1,3 PetaFLOPS. Tym samym stał się on najszybszym superkomputerem w Rosji i jednym z najszybszych na świecie.

Prosimy o wyłączenie blokowania reklam i odświeżenie strony.

Lomonosov wykorzystywany jest głównie do obliczeń związanych ze zmianami klimatycznymi, modelowaniem pływów oceanicznych, badaniami genetycznymi oraz astrofizycznymi.

- Badania, które prowadzimy, wymagają ogromnej mocy obliczeniowej, którą dodatkowo musimy wykorzystywać jak najbardziej efektywnie - powiedział Victor Sadovnichy, Rektor Uniwersytetu Moskiewskiego. - Jedynym sposobem na osiągnięcie obu tych celów jest wykorzystanie hybrydowego systemu, opartego zarówno na procesorach centralnych (CPU), jak i graficznych (GPU).

Ośrodki superkomputerowe na całym świecie poszukują obecnie sposobów na zwiększenie wydajności bez przekraczania budżetów na energię elektryczną. Procesory graficzne oferują znakomity stosunek wydajności na jednostkę mocy, co wykorzystuje również coraz więcej ośrodków badawczych w Rosji, m.in. Instytut Matematyki Stosowanej w Keldysh, Uniwersytet Łobaczewskiego w Niżnym Nowgorodzie (NNSU), czy Centrum Przetwarzania Równoległego przy Uniwersytecie w Permie.

Instytut Matematyki Stosowanej w Keldysh wykorzystuje 192 procesory Tesla C2050 do badań nad energią atomową, inżynierią lotniczą czy wydobyciem paliw płynnych. NNSU jest pierwszym rosyjskim Centrum CUDA, wykorzystującym procesory graficzne m.in. do matematycznego modelowania żywych organizmów i obliczeń wielkoskalowych. Jeszcze w tym roku NNSU planuje uruchomienie klastra opartego na GPU o wydajności ok. 100 TeraFLOPS. Do końca 2012 r. jego wydajność ma wzrosnąć do 500 TeraFLOPS.