GTC 2013 - суперкомпьютерные вычисления

Вполне логично, что на ежегодной конференции GTC 2013 не обошлось без множества упоминаний о суперкомпьютерах, основанных на ускорителях вычислений в виде мощных графических процессоров производства компании NVIDIA. Упоминание решений Titan было неоднократным, ведь графические процессоры сейчас помогают решать множество сложных задач по анализу больших объёмов данных.

GTC 2013 - суперкомпьютерные вычисления К примеру, такие компании, как Shazam, Salesforce.com и Cortexica уже применяют графические процессоры компании для того, чтобы решать всё более массивные задачи анализа и поиска в потребительских и коммерческих приложениях. Указанные выше компании применяют современные GPU при обработке больших массивов данных и в сложных алгоритмах, требующих высокопроизводительных вычислений, они используют графические ускорители NVIDIA Tesla для поиска и анализ аудиоданных, текстовых данных и при распознавании изображений. Всё чаще именно GPU производства NVIDIA занимают место в суперкомпьютерах в качестве ускорителей:

GTC 2013 - суперкомпьютерные вычисления По данным компании, около 20% мощности всего списка быстрейших суперкомпьютеров Top500 обеспечивают именно GPU, включая самый мощный из них — Titan, расположенный в Окриджской национальной лаборатории. Всего в этом суперкомпьютере работает 40 миллионов ядер CUDA и все вместе они обеспечивают производительность в 10 petaflops.

На GTC 2013 был объявлено, что ещё один мощнейший суперкомпьютер будет использовать графические процессоры NVIDIA. Швейцарский суперкомпьютерный центр (CSCS) собирается построить быстрейший в Европе суперкомпьютер Cray XC30, предназначенный для прогнозирования погоды, имеющий не самое благозвучное для русского уха название — Piz Dant (по названию горы в Альпах). В новом европейском суперкомпьютере будут использоваться ускорители вычислений NVIDIA Tesla K20X и это обеспечит ему первое место среди европейских суперкомпьютеров в начале 2014 года.

GTC 2013 - суперкомпьютерные вычисления Прогнозирование погоды и моделирование климата очень сложно и требует огромных вычислительных возможностей. Центр CSCS работает вместе с MeteoSwiss, предоставляющим услуги прогноза погоды с высокой точностью. Швейцарский центр будет использовать мощность в 1 petaflop для ускорения таких вычислений, а также астрофизики и других научных применений. Прогнозирование погоды — идеальная задача для ускорения на GPU, и их применение позволит выполнять соответствующие расчёты быстрее систем исключительно на базе CPU.

Всё большее количество мобильных и коммерческих приложений сталкиваются с проблемами серьёзного роста потребностей в вычислительных мощностях, поэтому разработчики и поставщики услуг используют мощь графических ускорителей для расширения инфраструктуры в соответствии с потребностями рынка. Например, практически все знают мобильное приложение Shazam — одно из самых популярных приложений в Apple Store и Google Play. Но мало кто в курсе того, что эта компания использует графические процессоры NVIDIA для быстрого поиска и распознавания музыкальных композиций по базам данных, содержащим несколько десятков миллионов аудиозаписей. Миллионы пользователей записывают на телефоны и планшеты отрывки звучащих композиций, чтобы узнать их название.

Shazam растёт очень быстро Shazam растёт очень быстро, пользователи ищут более 10 миллионов песен в день, и к сервису постоянно подключаются всё новые и новые пользователи. Чтобы успеть за ростом потребностей, в Shazam решили ускорить процесс поиска и сравнения, используя графические процессоры Tesla. GPU позволяют им обрабатывать огромные объемы данных при сравнительно низких затратах и предоставляют возможность масштабируемого роста — об этом рассказал Jason Titus, технический директор Shazam Entertainment.

Почти то же самое относится и к анализу сообщений Twitter в реальном времени, которое требует огромных вычислительных возможностей. Компания Salesforce.com использует графические процессоры NVIDIA, чтобы помочь крупным брендам с мониторингом и анализом более 500 миллионов ежедневных твитов в поисках упоминаний соответствующих брендов, продуктов и услуг.

современные графические процессоры NVIDIA Именно современные графические процессоры NVIDIA позволяют Salesforce.com получать данные раньше, чем это делают аналогичные системы, использующие исключительно анализ на CPU. Кроме того, графические процессоры позволяют компании быстро и просто масштабировать объём предоставляемых компаниям услуг.

Ещё одним интересным применением GPU в высокопроизводительных вычислениях является мобильное приложение Cortexica. Оно позволяет пользователям находить и покупать понравившиеся им товары по фотографиям. К примеру, пользователь (женского пола, разумеется!) увидела в журнале красивое платье на любимой актрисе и захотела себе такое же. Она может сфотографировать его при помощи своего телефона и дать приложению задание поискать в базе одежды похожие товары, выставленные в Интернет-магазинах.

распознавание и подбор похожей одежды Конечно, распознавание и подбор похожей одежды не всегда идеален, но может серьёзно помочь в таких задачах. И при помощи графических процессоров компании NVIDIA, сервис Cortexica применяет довольно сложные алгоритмы по распознаванию изображений в реальном времени среди миллионов продуктов, используя не слишком сложную серверную инфраструктуру. Генеральный директор компании Cortexica заявил, что графические ускорители NVIDIA справляются с их сложными алгоритмами в десятки раз быстрее, по сравнению с CPU. Немудрено, что GPU-ускорители появляются во всё большем количестве мощных суперкомпьютеров.

Источник: Собственный корреспондент iXBT в Сан-Хосе

#vk

©  iXBT