En regnejobb som superdatamaskinen JUGENE for noen år siden brukte flere dager på, kan i dag utføres på en vanlig pc. PC-en på bildet er vilkårlig valgt. (Foto: FZ Jülich. Montasje: digi.no)

GPU

PC løste tunge beregninger mye raskere enn en fortsatt kraftig superdatamaskin

Det er viktig å velge rett verktøy til oppgaven.

Fysikere ved Statsuniversitetet i Moskva oppdaget nylig at til enkelte typer tunge beregninger kan det være langt raskere, og ikke minst mer energieffektivt, å bruke en pc enn en superdatamaskin. 

Oppgaven som skulle utføres, å løse kompliserte integralligninger i tilknytning til kvantemekanikk, har tidligere bare kunnet gjøres på kraftige superdatamaskiner. Men forskerne i prosjektgruppen som ble ledet av professor Vladimir Kukulin, forsøkte å gjøre dette ved hjelp av en temmelig ordinær, stasjonær pc.

Minst 200 ganger raskere

Pc-en var dog utstyrt med det som i en pressemelding bare omtales som en ny grafikkprosessor (GPU) fra Nvidia som egentlig er beregnet for spillmaskiner.*

Ifølge Kukulin skal prosessoren koste et sted mellom 300 og 500 dollar i butikken, da antagelig montert på et skjermkort. 

– Vi oppnådde en hastighet vi ikke engang kunne ha drømt om, forteller Kukulin. 

– Programmet beregnet 260 millioner komplekse, doble integraler på en stasjonær pc på under tre sekunder. Min kollega ved Universitetet i Bochum, Tyskland, har tidligere utført de samme beregningene ved hjelp av en av de største superdatamaskinene i Tyskland, med den berømte Blue Gene-arkitekturen som faktisk er svært dyr. Og det hans gruppe oppnådde på to til tre dager, gjør vi på 15 minutter uten at det koster en kopek, forteller professoren. 

Litt gammelmodig

Den tyske superdatamaskinen som ble brukt, JUGENE, er riktignok ikke representativ for de aller kraftigste av dagens superdatamaskiner, systemet var verdens tredje kraftigste i 2009. JUGENE ble demontert i 2012, men selv i dag ville den ha vært blant verdens 120 kraftigste datamaskiner. Med en målt ytelse på 825,5 teraflops, var den mer enn dobbelt så kraftig som det NTNUs Vilje er i dag.

JUGENE ble dog bygget på en tid da superdatamaskiner i liten grad utnyttet mulighetene som finnes i grafikkprosessorer til å gjøre parallellprosessering på svært store datasett. Beregningene som forskerne ønsket å få utført, vil nok kunne utføres enda raskere på en superdatamaskin med tusenvis av GPU-er av samme type som i pc-en, eller andre kraftigere GPU-er. Men kostnaden vil også være en helt annen.

Redusert behov for superdatamaskiner?

Kukulin mener at forskergruppens arbeid åpner opp for helt nye måter for analyse av reaksjoner innen kjernefysikk og resonans i kjemien, men også for omfattende beregninger innen mange andre vitenskapelige fagfelt.

– Vi ønsker å arrangere et slags opplæringskurs hvor forskere fra ulike vitenskapsområder ved andre universiteter som ikke har tilgang til superdatamaskiner, kan lære hvordan de kan bruke pc-ene sine til det samme som vi gjør, sier Kukulin.

Enorme oppgaver

De aktuelle ligningene som ble brukt, ble formulert av den russiske matematikeren Ludwig Faddeev allerede på 1960-tallet. Ligningene beskriver spredningen av noen få kvantepartikler. Dette omtales som en kvantemekanisk analogi til trelegemeproblemet innen klassisk mekanikk. 

Det russiske universitetet opplyser at hovedproblemet med å løse spredningsligningene for mange kvantepartikler var beregningen av det som omtales som integralkjernen, en svært stor, todimensjonal tabell med opptil hundre tusenvis av rader og kolonner, hvor hvert element i matrisen resultatet av komplekse beregninger. 

– Men denne tabellen framstod som en pc-skjerm med flere titalls milliarder piksler, og med en god GPU var det fullt mulig å beregne alle disse, skriver universitetet, som er det største og et av de eldste i Russland. 

Forskerne skal ha brukt en kombinasjon av programvare fra Nvidia og egenutviklede programmer for å splitte beregningene opp i tusenvis av strømmer.

En vitenskapelig artikkel om prosjektet er tilgjengelig her.

* Statsuniversitetet i Moskva har i ettertid opplyst til digi.no at PC-en som ble brukt, blant annet inneholder en Intel i7-3770K-prosessor og et skjermkort med GPU-en Nvidia GTX-670. Ingen av delene er så nye som man kunne få inntrykk av av pressemeldingen. Programvaren ble kompilert med Portland Group Fortran compiler 12.10 med CUDA-støtte og CUDA compiler V5.5.

Kommentarer (12)

Kommentarer (12)
Til toppen