Благодаря российским ученым игровая видеокарта Nvidia превзошла суперкомпьютер в сто раз

Представление, которое обрадует как ученых, в такой мере и производителей видеокарт, сделали позавчера физики с МГУ. На обычной игровой видеокарте Nvidia («с тех, что можно отовариться в магазине за 300-500 долларов«) старшие научные сотрудники Вовуля Померанцев и Ольга Рубцова сумели получить расчеты, которые обычно выполняются получи и распишись суперкомпьютерах. Вот что рассказал об этом их ученый руководитель профессор Владимир Кукулин:


«Да мы с тобой добились скорости, которая и приглючиться не может. Программа работает беспричинно, что 260 миллионов сложных двойных интегралов возьми настольном компьютере она считает после три секунды. И никакого сравнения с суперкомпьютерами! Мои коллега из Бохумского [с редакции: Рурского] университета в Германии (к сожалению, приставка ново-: новобрачный скончавшийся), лаборатория которого занималась тем но, проводил расчеты с помощью одного с самых больших суперкомпьютеров Германии с известной архитектурой BLUE GENE, отчего на самом деле безмерно дорогое удовольствие. И то, ась? его группа добивается из-за двое-трое суток, наша сестра делаем за 15 минут, никак не потратив ни копейки».

В публикации Московского государственного университета им. Ломоносова сообщаются следующие подробности:

«Уравнения, о которых согласен речь, были сформулированы до сего часа в 60-х годах прошлого века российским математиком Людвигом Фаддеевым. Уравнения описывали действие рассеяния нескольких квантовых частиц, в таком случае есть представляли собой неведомый квантовомеханический аналог ньютоновой теории трех тел. В результате без (оглядки возникла целая область квантовой механики подо названием «физика малочастичных систем». Главной проблемой около решении уравнений рассеяния для того нескольких квантовых частиц было отсчёт интегрального «ядра» – громадной двумерной таблицы, состоящей с десятков и сотен тысяч строк и столбцов, притом каждый элемент такой огромной матрицы был результатом очень сложных вычислений. Да эта таблица представляла собою как бы экран с десятками миллиардов пикселей, и с через хорошего графического процессора ее радикально можно было построить. Воспользовавшись софтом, разработанным в Nvidia, и написав собственные программы, ученые разбили домашние вычисления на много тысяч потоков и смогли обалденно разрешить задачу. Самое удивительное заключается в томик, что и графические процессоры нужного качества, и огромное нажин программного обеспечения к ним существуют уж десять лет , но сверху Западе никто не использовал их про таких расчетов, отдавая достоинство суперкомпьютерам».

В публикации приводится фотомордочкаJUGENE (Jülich Blue Gene) — суперкомпьютера, созданного IBM исполнение) Юлихского исследовательского центра в Германии (см. фотомордочка сверху). Согласно Википедии, симпатия начал работать еще в 2007 году (став шестым в мире и первым в Европе сообразно производительности на то дата), оснащен 65,536 RISC-процессорами PowerPC 450 и имеет мощность в 167 терафлопс. В наши период, когда топовая игровая видеокарта (во, Nvidia GeForce GTX 1080) имеет производительность в 9 терафлопс, подобный суперЭВМ уже не удивишь. Пользу кого сравнения, самый мощный в мире бери сегодня суперкомпьютер, китайский Sunway TaihuLight, имеет 40,960 RISC-процессоров SW26010 (в лоне прочим, китайской разработки) и продуктивность в 93 петафлопс — т.е. в 557 раз больше. Только присутствие этом следует помнить, чего он стоит 270 млн. долларов, занимает весь зал и потребляет 15 мВт электроэнергии — в то время как все та а видеокарта GTX 1080 обойдется какой-либо-нибудь физической лаборатории в $700 из-за референсную версию и имеет TDP на180 Вт. Ну и извес же необходимо принять закачаешься внимание заявленную разницу в скорости вычислений в кругу игровой видеокартой и суперЭВМ JUGENE — возлюбленная является почти стократной.

GTX 1080

О достоинствах многоядерных графических ускорителей в научных вычислениях, где требуется большое цифра параллельных вычислений, неоднократно заявляла и самоё Nvidia. На презентации мобильного процессора Tegra X1 в январе прошлого лета компания сравнила его с суперкомпьютером 1996 годы ASCI Red, который достиг производительности в 1 терафлопс, потребляя присутствие этом 0.5 мВт электроэнергии. Так оно и есть 1 терафлопс Tegra X1 достигается с точностью FP16, если на то пошло как ASCI Red — в FP64, же тем не менее. Большой интерес потенциал ГПУ представляют и при решении задач искусственного интеллекта.

МГУ