Новости про Tesla

Cray запускает в производство суперкомпьютер с GPU NVIDIA Tesla

Вычислительные модули NVIDIA Tesla обеспечат 17 000 GFLOPS.

Известный изготовитель высокопроизводительных компьютеров Cray Ink. объявила о запуске новой линейки вычислительных кластеров CX1000. Наибольший интерес в новой линейке представляет модель CX1000-G, предлагающая использование GPGPU возможностей современных графических процессоров NVIDIA. CX1000-G допускает установку до 9 блоков, каждый из которых содержит два процессора Intel Xeon 5600, до 48 Гб оперативной памяти и два процессора NVIDIA Tesla M1060. С учётом производительности одного модуля Tesla в 933 GFLOPS, общая производительность кластера составит почти 17000 GFLOPS даже без учёта вычислительных возможностей центральных процессоров Intel.

Cray CX1000-G

Надо отметить, что графические процессоры уже прочно «прописались» в мире суперкомпьютеров. В прошлом году в список самых производительных компьютеров TOP500 ворвался китайский компьютер Tianhe-1. Производительность петафлопного уровня и пятое место в списке тогда обеспечили 2560 видеокарт AMD Radeon HD 4870×2.

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.

Дешёвые карты Fermi выйдут в середине года

В то время, когда мы пока ещё теряемся в догадках относительно стоимости первых двух флагманских видеокарт GeForce GTX 480 и GTX 470 на базе архитектуры Fermi, появились сведения о том, что более дешёвые версии таких продуктов стоит ждать летом.

Готовы ли вы к Fermi?

Дэвид Вайт, главный финансовый управляющий NVIDIA отметил, что вначале Fermi выйдет в качестве дорогих флагманских ускорителей серий GeForce и Tesla; где-то в середине года стоит ожидать выхода более дешёвых продуктов, которые выйдут в сериях GeForce, Quadro и Tesla.

Хотя господин Вайт не упомянул самые дешёвые видеокарты на базе Fermi, думается, ожидать их стоит во второй половине 2010 года.

Интересно, что видеокарты NVIDIA нового поколения будут официально выпущены во время конференции, посвящённой не графике, а вычислениям общего назначения, что, по видимому, должно подчеркнуть многофункциональную природу видеокарт компании.

NVIDIA показала настоящую карту Tesla на базе Fermi

Генеральный директор NVIDIA Jen-Hsun Huang показал журналистам образец карты Tesla на базе Fermi.

Иен-Сан-Юань

Собственно, карта:

NVIDIA Tesla fermi-based

Неизвестно, какой именно вариант новых карт Tesla был показан, C2050 или C2070, впрочем, отличия между ними лишь в объеме набортной памяти. Карта имеет 448 вычислительных ядер SPU. Обращает на себя внимание наличие лишь одного 8-контактного разъема усиления питания — 75 Ватт из слота шины в худшем случае плюс 120 Ватт из одного разъема усиления дают лишь 195 Ватт, в то время как TDP для карт заявлено на уровне 190 Ватт. Обычно разъемы усиления делаются с запасом по питанию. Впрочем, из других источников есть информация, что на карте имеется второй 6-контактный разъем усиления наверху.

Напомним, что NVIDIA уже демонстрировала инженерный образец карты Fermi в прошлом году, однако многие обозреватели заподозрили, что в тот раз был показан муляж.

Ускоритель Tesla на базе Fermi

Ускоритель Tesla на базе Fermi

Ускоритель Tesla на базе Fermi

Ускоритель Tesla на базе Fermi

Ускоритель Tesla на базе Fermi

Ускорение поиска лекарств с помощью графических процессоров

Сегодня в отношении высокопараллельных расчётов графические процессоры (GPU) серьёзно превосходят центральные (CPU). Во многих научных областях GPU уже активно используются и сильно помогают специалистам. NVIDIA решила рассказать о ещё одной важной области исследований: ускорение поиска лекарств с помощью мощностей графических процессоров.

Поиск новых лекарств — это сложная и трудоёмкая задача. Биохимики должны проверить миллионы составов прежде чем смогут выбрать те, что наиболее эффективны против определённого вируса или бактерии или те, что вызывают желательную реакцию человеческого тела.

Поиск лекарств

Для ограничения области поиска  учёные используют сложные инструменты высокопроизводительной фильтрации. Однако, на определённом этапе им, всё же приходится тестировать оставшиеся биохимические составы в ручных экспериментах.

Тестирование составов — это многократный процесс, который может длиться пять лет до того, как новое лекарство будет, наконец, обнаружено. Потом пять или более лет идут клинические испытания и прочие процедуры, необходимые для того, чтобы управление по контролю за продуктами и лекарствами одобрило новый препарат. Таким образом, всё, что может ускорить процесс тестирования позволяет приблизить появление на рынке лекарств, которые потенциально могут сохранить жизни.

Поиск лекарств

Компьютерная симуляция биохимических реакций помогает учёным выбрать более продуктивное направление исследования и улучшить продуктивность своей работы. Проблема лишь в том, что подобная симуляция настолько сложная задача, что обычно она вычисляется на суперкомпьютерах и занимает при этом недели или даже месяцы при симуляции лишь одной биохимической реакции. К примеру, чтобы воссоздать процесс, при котором микроскопические клеточные механизмы, называемые рибосомами, работают с протеинами для построения аминокислот, Аламосской национальной лаборатории понадобилось девять месяцев работы суперкомпьютера, хотя в реальности это происходит всего за две наносекунды.

Это лишь один из примеров тех областей исследований, в которых применение вычислений общего назначения средствами графических ускорителей может принести огромные преимущества. Всего по оценкам NVIDIA в мире около 15—20 миллионов исследователей, которые могут серьёзно улучшить продуктивность своей работы благодаря доступу к суперкомпьютерным мощностям. Однако, в мире всего лишь несколько тысяч суперкомпьютеров и многим исследователям приходится заказывать вычислительное время за год вперёд, а многие и вовсе лишены такой привилегии.

В ближайшем будущем множество исследователей получат доступ к огромным вычислительным ресурсам графических ускорителей, что, будем надеяться, приблизит наступление светлого будущего.

Tesla делает жизнь лучше, а волосы шелковистее

NVIDIA постоянно прикладывает усилия к продвижению своих процессоров Tesla в научных областях, где требуются особенно мощные высокопараллельные расчёты.

Оказывается, не только медицина и сообщество наук о жизни могут получить большое преимущество от этой технологии. В результате применения Tesla, многие продукты, используемые повседневно, могут стать более эффективными и дружелюбными к окружающей среде в результате вычисления правильного баланса химикатов.

К примеру, исследователи Университета Темпл разрабатывают систему компьютерной симуляции, которая даст компаниям вроде Procter & Gamble эффективное в денежном отношении и точное средство для улучшения шампуней и жидких моющих средств. Инструмент исследует поведение молекул поверхностно-активных веществ, влияющих на чистящие способности и свойства шампуней, стиральных моющих средств и многих других подобных продуктов. Между прочим, доход рынка только ухода за волосами исчисляется суммой в 10 млрд. $. в  год.

Аксель Кохльмейер из института вычислительной молекулярной науки Университета Темпл отметил, что добавив лишь два ускорителя NVIDIA Tesla C1060 в каждый узел нового кластера, удалось добиться 16-кратного прироста производительности, что приблизило возможности лаборатории к суперкомпьютерным центрам.

Команда исследователей вместе с NVIDIA создали специальный видеоролик, посвящённый теме исследования моющих средств.

NVIDIA сотрудничала с Weta для создания визуальных эффектов в Аватаре

Сейчас на экранах всего мира демонстрируется ожидаемый долгое время фильм Аватар режиссёра Джеймса Камерона. Кассовые сборы фильма уже превысили отметку в 1 млрд. $.

Фильм Аватар

Аватар имеет очень много графически сложных сцен и рассчитан на показ в стереоскопических кинотеатрах, поэтому для его создания требовались огромные вычислительные мощности.

Веллингтонская новозеландская студия Weta Digital была основным создателем эффектов для фильма. Между прочим, она является старым клиентом NVIDIA и уже давно использует профессиональные ускорители NVIDIA Quadro и параллельные процессоры NVIDIA Tesla.

Фильм Аватар

Weta создала и анимировала более 800 полностью компьютерных высокодетализированных персонажей. Weta требовались вычислительные мощности настолько высокие, как никогда ранее, и потому компания снова обратилась к NVIDIA и её мощным графическим процессорам.

Вместе NVIDIA и Weta создали «движок предварительных вычислений» PantaRay, связав его с графическим конвейером Weta VFX.

Фильм Аватар

Благодаря сотрудничеству удалось добиться значительного снижения времени создания сцен и получить возможность визуализации более детализированных и богатых эффектов.

NVIDIA обновила характеристики процессоров Tesla нового поколения

NVIDIA тихо опубликовала спецификации своих продуктов семейства Tesla нового поколения, основанных на чипе Fermi.

Довольно неожиданной новостью стало то, что флагманский процессор Tesla C2070, как, впрочем, и Tesla C2050 будут иметь урезанное количество шейдерных процессоров: 448 вместо 512. Таким образом, NVIDIA отключит 2 из 16 вычислительных блоков чипа Fermi.

Как и сообщалось ранее, NVIDIA Tesla C2050 и C2070 — это одночиповые карты с объёмом GDDR5-памяти 3 Гб и 6 Гб (частоты от 3,6 до 4 ГГц) соответственно (при включении ECC, объём доступной памяти уменьшается до 2,625 Гб для C2050 и до 5,25 Гб для C2070). Производительность процессоров в вычислениях двойной точности составляет 520—630 гигафлоп/с.

Ранее предполагалось, что процессоры Tesla нового поколения будут иметь 512 шейдерных процессоров, ведь чип обладает именно таким количеством параллельных вычислительных блоков. Однако, компания решила урезать карты по каким-то неизвестным причинам. Возможно, в целях уменьшения количества отбракованных кристаллов или же сохранения приемлемого уровня энергопотребления.

Стоимость процессоров Tesla C2050 и C2070 составит в рознице 2500 $ и 4000 $ соответственно. Выход продуктов намечен на вторую четверть следующего года.

«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.