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NVidia invente le supercalculateur de bureau
Le constructeur intègre de puissants processeurs graphiques dans des équipements de bureau dédiés au calcul scientifique généraliste. Les temps de traitement peuvent en être divisés par 100.
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Nvidia, le spécialiste des cartes graphiques a présenté, ce matin à la presse, une toute nouvelle gamme d'équipements, baptisée Tesla, pour le marché du calcul scientifique. L'originalité de ces matériels, véritables supercalculateurs
de bureau, consiste à utiliser les processeurs graphiques ou GPU (1) pour le calcul scientifique plutôt que pour des tâches comme l'affichage.
' Les domaines de la géophysique, de l'exploration pétrolière, de la biologie moléculaire, de la recherche génétique ou encore de la modélisation financière ont recours à des algorithmes de calculs massivement
parallèles, gérant simultanément de grosses quantités de données. Les GPU sont très adaptés pour ce type de traitement, contrairement aux CPU, qui disposent d'une éxécution séquentielle des tâches ', argumente
Stéphane Quentin, responsable communication produit pour la France de Nvidia.
Une réduction substantielle des temps de calcul
Résultats, en utilisant les GPU, on réduit considérablement les temps de traitement de certaines applications. Le constructeur donne quelques exemples : 66 à 100 fois moins de temps de traitement pour une base de données
sismique, 45 fois moins pour la simulation d'antenne de portable, 240 fois moins pour la dynamique moléculaire, 100 fois moins pour la simulation neuronale, etc.
La nouvelle gamme comprend trois équipements. Le premier, référencé Tesla C870 GPU Computing Processor, est une carte PCI ressemblant fort à une carte vidéo et venant s'insérer dans une station de travail. Vendue
1 500 dollars, elle comprend 128 coeurs de processeurs, 1,5 Go de mémoire et communique avec le poste grâce à une interface PCI Express 16x. Elle pourra fournir à elle seule une puissance de 518 gigaflops pour une
consommation de 170 Watts, ce qui correspond à la consommation d'une carte graphique haut de gamme.
' Pour l'utiliser, nous livrons également des bibliothèques de fonctions pour le language C, des pilotes pour Windows, Unix et Linux ainsi qu'un compilateur adapté répondant au nom de Cuda
1.0 ', indique Stephane Quentin. Concrètement, pour une application déjà écrite en C, il ' suffira ' d'insérer de nouvelles fonctions spécifiques dans les parties de calcul parallèles et de
recompiler l'ensemble. Selon nos sources, Nvidia proposera bientôt une librairie pour exploiter les cartes Tesla dans l'environnement Matlab de The Mathsworks.
Un boîtier tour et un format rack
Plus intéressante encore, la deuxième référence Tesla est un boîtier de bureau D870 Deskside Supercomputer. Il comprend deux cartes Tesla, soit deux GPU, que l'on raccorde à un PC ou à une station de travail à l'aide d'un cable PCI
Express. Vendu 7 500 dollars, l'ensemble fournit une puissance de calcul de plus de un teraflop (2 x 518 gigaflops).
Pour davantage de puissance, le constructeur propose en troisième référence un rack 1U accueillant jusqu'à quatre cartes Tesla, soit 4 GPU, et offrant une puissance de calcul dépassant les deux teraflops. Ce rack
?" le Tesla S870 GPU Computing Server ?" est facturé 12 000 dollars. Une version à 8 cartes est également en préparation.
(1) Les GPU sont des Graphics Processing Units ?" par opposition aux CPU, Central Proccessing Units. On les trouve généralement sur les cartes graphiques 3D.
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Et concernant la CFD
de
Laurent13170
, posté le 21 juin 2007 à 09h42
Qu'en est-il pour les logiciels de calcul de dynamique des fluides, tel fluent?
Ces dernier doivent-ils subir des modifications pour fonctionner avec ces GPU? Et il est vrai qu'1 Teraflop pour 3500$, c'est largement rentable!!
Ces dernier doivent-ils subir des modifications pour fonctionner avec ces GPU? Et il est vrai qu'1 Teraflop pour 3500$, c'est largement rentable!!
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Bof
de
Zeru
, posté le 22 mars 2008 à 14h36
La force de ce système, ce sont les 150 processeurs de la carte PCI, ce qui veut dire que seul les codes parallèles peuvent vraiment tirer profit de cette puissance. En CFD, un calcul sur 150 n'a en général de sens que si le calcul est très gros, permettant ainsi à chaque proc de gerer un nombre de cellule assez consequent, or qui dit gros calcul dit grosse mémoire, donc à moins d'installer 64Go de ram sur la machine, on sera vite limité par la Ram. Bien sur cela ne s'applique pas aux méthodes explicites, mais quand même, la CFD est par nature assez séquentielle.
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débat
Bof
posté le 22/03/08 à 14:36 par Zeru
Et concernant la CFD
posté le 21/06/07 à 09:42 par Laurent13170
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