Новости про CUDA и Tesla

CPU против GPU: новый раунд

Плюс прогноз применимости GPGPU для суперкомпьютеров.

В этом году IBM публиковала два исследования, в которых сравнивалась производительность CPU и GPU в математических задачах. В первом случае центральный процессор IBM Power 7 опередил GeForce GTX 285, причём двухпроцессорная система на базе Intel Xeon показала лишь чуть меньший результат, во втором испытании модуль NVIDIA Tesla 2050 опередил всех соперников, но разрыв в производительности составил чуть более двухкратного для Power 7 и не дотянул до четырёхкратного над Xeon. И вот появилось новое исследование, от университетов Оксфорда и Ворвика, Великобритания, в котором системам на базе Xeon были противопоставлены модули Tesla разных поколений и пара «бытовых» видеокарт.

Xeon vs CUDA results

Хотя для исполнения на CUDA использованный тест NAS LU пришлось портировать с Fortran на C, результат представляет немалый интерес. Всего один четырёхъядерный процессор Xeon X5550, работающий на частоте 2,66 ГГц, смог показать лучший результат, чем GeForce 9800 GT с теоретической производительностью 500 GFLOPS. GeForce 8400 GS из-за ограниченного буфера памяти (256 Мб) смогла выполнить лишь один этап из трёх и показала ужасную производительность. Модули Tesla оправдали свою репутацию, но отрыв в производительности не превышал 10-кратного. Любопытно, что включение режима защиты памяти ECC на Tesla 2050 стоило ей 20 % производительности, в том числе из-за потери 16 % объема видеопамяти на контрольные суммы.

Британские учёные не могли хотя бы частично не подтвердить свою репутацию. На основе полученных данных они попытались спрогнозировать производительность суперкомпьютерных систем на базе Tesla, сравнив их предсказанную производительность с хорошо себя зарекомендовавшими системами BlueGene /P от IBM.

Tesla vs BlueGene preview

Согласно предсказанию, традиционный подход к построению суперкомпьютеров выиграет по соотношению фактической производительности на Ватт, и в конечном итоге — по быстродействию вообще. Впрочем, GPU уже сделали заявку на лидерство среди суперкомпьютеров, посмотрим, что сможет на неё ответить та же IBM.

Мир меняется благодаря CUDA

NVIDIA на своём канале YouTube опубликовала примечательный 5-минтуный видеоролик, посвящённый применению CUDA в реальных приложениях.

Логотип NVIDIA CUDA

За 5 минут перед нами выступает семь представителей компаний, использующих в своих продуктах вычислительные мощности NVIDIA Tesla, Quadro и GeForce GPUs.

Сегменты видео:

  • 0:00 – 0:38: Siemens Medical (Roee Lazebnik) — применение CUDA, Quadro и 3D Vision в медицине.
  • 0:39 – 1:19: Kaspersky Lab (Roel Schouwenberg) — ускорение определения вирусов с помощью CUDA и Tesla.
  • 1:20 – 1:42: Muvee (Elvin Low) — применение CUDA и мощностей GeForce для создания видеослайдшоу.
  • 1:43 – 2:30: CyberLink (Tom Vaughan) — улучшенное определение лиц с помощью мощностей CUDA, GeForce, а также просмотр 3D Blu-ray с помощью 3D Vision.
  • 2:31 – 3:20: Agilent (Amolak Badesha) — использование CUDA, Quadro и 3D Vision для улучшения внешнего вида схем.
  • 3:21 – 4:13: Adobe (Karl Soulé) — использование CUDA на картах Quadro, GeForce для ускорения предварительного просмотра, наложения эффектов и рендеринга в новом Premiere Pro.
  • 4:14 – 5:12: MotionDSP (Mike Sonders) — применение CUDA и GeForce для улучшения некачественного видео.

Дистрибутив Yellow Dog Linux обзавёлся поддержкой CUDA

Компания Fixstars, выпускающая достаточно известный дистрибутив Yellow Dog Linux, подготовила специальную версию с интегрированной поддержкой CUDA.

Новая CUDA-редакция Yellow Dog Enterprise Linux поставляется с интегрированными средствами разработки CUDA Toolkit, CUDA SDK и Visual Profiler, а также с предустановленным драйвером NVIDIA и средой разработки Eclipse, для которой Fixstars разработала специальный плагин, приближающий возможности разработки CUDA-программ к известному продукту NVIDIA Parallel NSight для Windows (ранее известного как Nexus). В этой версии Yellow Dog Enterprise Linux обеспечена возможность быстрого переключения между CUDA toolkit и runtimes версий 3.0, 2.3 и 2.2 без необходимости переустановки, для каждого приложения индивидуально через установку переменных среды. Дистрибутив проходит жёсткое тестирование в GPGPU-системах. Согласно распространяемым компанией результатам бенчмарков, оптимизации для GPGPU в дистрибутиве YDEL позволяют добиться до 9% преимущества в производительности в сравнении с другими популярными дистрибутивами Linux.

NVIDIA CUDA logo

Для коммерческих применений Yellow Dog Enterprise Linux поставляется в форме подписки ценой 400 USD в год на компьютер/сервер. Система доступна бесплатно для образовательных целей. Fixstars также предлагает готовые компьютеры и серверы, оснащённые вычислительными модулями NVIDIA Tesla и с предустановленной CUDA-редакцией YDEL.

«Лаборатория Касперского» использует CUDA для поиска вирусов

В сентябре NVIDIA говорила, что будет стараться расширить область применения технологий вычислений общего назначения средствами видеокарт. Среди одной из потенциальных областей примирения CUDA компания назвала антивирусное ПО. Частично это подтверждается уже сейчас: «Лаборатория Касперского» начала использовать в своей работе высокопроизводительные вычислительные системы NVIDIA Tesla S1070.

«Лаборатория Касперского» применяет серверные системы Tesla S1070 для ускорения интеллектуальных служб определения подобия файлов, содержащих угрозы. Эти службы позволяют автоматически определить, является ли поступившая неизвестная программа новым вирусом или же она основана на старых алгоритмах, имеющихся в базе лаборатории.

Внутренние тесты компании говорят о превосходстве системы Tesla S1070 над 2-ядерным процессором Intel Core 2 с частотой 2,6 ГГц примерно в 360 раз. Конечно, алгоритмы определения подобия были значительно оптимизированы для одновременного выполнения сотен и тысяч инструкций. Для этого программистами компании использовалась среда разработки NVIDIA CUDA SDK.

«Постоянное усложнение компьютерных вирусов представляет собой серьезную проблему как для потребителей, так и для корпораций», — отметил Энди Кин, директор подразделения высокопроизводительных вычислений компании NVIDIA. – “Лаборатория Касперского” успешно играет на опережение, применяя прогрессивные стратегии внесения изменений и методы распознания схожести файлов. Использование графических процессоров Tesla от NVIDIA позволяет быстро распознавать новые виды угроз и, соответственно, оперативно обновлять антивирусные продукты».

Интересно, что «Лаборатория Касперского» не собирается останавливаться на достигнутом и продолжит расширять область применения высокопараллельных графических процессоров. Более того, пресс-служба заявляет, что есть вероятность интеграции таких технологий и в защитные продукты компании.

NVIDIA CUDA использовалась для реставрации видео высадки на Луну

К 40-летнему юбилею первой высадки американцев на Луне, компания NASA представила миру реставрированные ролики с лунными записями в HD-разрешении (720p).

Как оказалось, специалисты использовали для реставрации профессиональнее графические процессоры NVIDIA Tesla и технологию CUDA.

Скачать доступные ролики или отдельные изображения можно с официального сайта NASA. В видеоролике удалились шумы, мерцания, осветлялись темные края, изображение делалось более резким и повышалось разрешение. На обычном процессоре такая процедура занимала для каждого кадра от 20 до 45 минут, но благодаря NVIDIA Tesla скорость обработки была увеличена в 100 раз. В результате общее время реставрированного видео экспедиции Аполлон 11 займет 2,5 часа.