Россия ускоряет научные открытия с помощью супервычислений на gpu
Компания Nvidia сообщила о том, что МГУ и другие научные центры России используют супервычисления на GPU для ускорения исследований. Так, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова оснастил свой суперкомпьютер «Ломоносов» графическими процессорами Nvidia Tesla, чтобы превратить его в одну из самых быстрых в мире вычислительных машин.
Гибридное расширение «Ломоносова» состоит из 1554 графических процессоров Nvidia Tesla X2070 и такого же числа 4-ъядерных CPU, обеспечивая всю систему пиковой производительностью 1,3 петафлопс, что делает ее самым быстрым суперкомпьютером в России и одной из самых быстрых вычислительных систем в мире, говорится в сообщении Nvidia.
Суперкомпьютерные ресурсы МГУ используются, в первую очередь, для выполнения фундаментальных научных исследований, предполагающих ресурсоемкие вычисления. Среди таких задач — масштабные работы по глобальному изменению климата и динамике мирового океана, постгеномной медицине, механизмам формирования галактик и др.
«Для наших исследований требуются огромные вычислительные ресурсы, и мы должны обеспечить необходимую производительность максимально эффективным способом, — заявил Виктор Садовничий, академик РАН, ректор Московского государственного университета. — Единственно возможный способ добиться этих целей одновременно — использование гибридных вычислительных систем на базе GPU/CPU».
По информации Nvidia, графические процессоры обеспечивают высокую производительность на Ватт, и именно это их преимущество широко используется во многих исследовательских центрах России, включая Институт прикладной математики им. В.М. Келдыша, Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского и Научно-образовательный центр параллельных вычислений при Пермском государственном университете.
В Институте прикладной математики им.Келдыша используется вычислительная мощь 192 процессоров Nvidia Tesla C2050 для исследований в области атомной энергетики, авиастроения и нефтедобычи. В свою очередь, государственный университет в Нижнем Новгороде — это первый исследовательский центр CUDA в России, активно использующий GPU в проектах по изучению живых систем, которые предполагают активное математическое моделирование и масштабные вычислительные эксперименты. В этом году в университете будет установлен кластер на базе GPU с пиковой производительностью в 100 терафлопс, а к концу 2012 г. его мощность будет увеличена до 500 терафлопс.
«Системы на базе GPU/CPU имеют ошеломляющий потенциал, который активно используется в нашем университете для решения многих научных задач в разных областях: изучение живых систем, биофотоника, видеокомпьютинг, вычислительная математика и не только, — сообщил Виктор Гергель, декан факультета вычислительной математики и кибернетики ННГУ, директор Научно-исследовательского института прикладной математики и кибернетики. — В сотрудничестве с Nvidia мы сможем предоставить нашим студентам и исследователям доступ к вычислительным ресурсам, которые значительно ускорят ход их работ».
Гибридное расширение «Ломоносова» состоит из 1554 графических процессоров Nvidia Tesla X2070 и такого же числа 4-ъядерных CPU, обеспечивая всю систему пиковой производительностью 1,3 петафлопс, что делает ее самым быстрым суперкомпьютером в России и одной из самых быстрых вычислительных систем в мире, говорится в сообщении Nvidia.
Суперкомпьютерные ресурсы МГУ используются, в первую очередь, для выполнения фундаментальных научных исследований, предполагающих ресурсоемкие вычисления. Среди таких задач — масштабные работы по глобальному изменению климата и динамике мирового океана, постгеномной медицине, механизмам формирования галактик и др.
«Для наших исследований требуются огромные вычислительные ресурсы, и мы должны обеспечить необходимую производительность максимально эффективным способом, — заявил Виктор Садовничий, академик РАН, ректор Московского государственного университета. — Единственно возможный способ добиться этих целей одновременно — использование гибридных вычислительных систем на базе GPU/CPU».
По информации Nvidia, графические процессоры обеспечивают высокую производительность на Ватт, и именно это их преимущество широко используется во многих исследовательских центрах России, включая Институт прикладной математики им. В.М. Келдыша, Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского и Научно-образовательный центр параллельных вычислений при Пермском государственном университете.
В Институте прикладной математики им.Келдыша используется вычислительная мощь 192 процессоров Nvidia Tesla C2050 для исследований в области атомной энергетики, авиастроения и нефтедобычи. В свою очередь, государственный университет в Нижнем Новгороде — это первый исследовательский центр CUDA в России, активно использующий GPU в проектах по изучению живых систем, которые предполагают активное математическое моделирование и масштабные вычислительные эксперименты. В этом году в университете будет установлен кластер на базе GPU с пиковой производительностью в 100 терафлопс, а к концу 2012 г. его мощность будет увеличена до 500 терафлопс.
«Системы на базе GPU/CPU имеют ошеломляющий потенциал, который активно используется в нашем университете для решения многих научных задач в разных областях: изучение живых систем, биофотоника, видеокомпьютинг, вычислительная математика и не только, — сообщил Виктор Гергель, декан факультета вычислительной математики и кибернетики ННГУ, директор Научно-исследовательского института прикладной математики и кибернетики. — В сотрудничестве с Nvidia мы сможем предоставить нашим студентам и исследователям доступ к вычислительным ресурсам, которые значительно ускорят ход их работ».
Ещё новости по теме:
18:20