nVidia: вычисления на GPU помогают в открытии новых пульсаров

04 марта 2011, 11:00

Пользователь из Великобритании, владелец GPU с nVidia CUDA, стал соучастником открытия нового пульсара в рамках международного волонтерского проекта распределенных вычислений Einstein@Home.

Брюс Аллен

Профессор Брюс Ален, создатель проекта Einstein@Home

Пульсар, впервые обнаруженный в июле 2010 года, получил идентификатор PSR J1952+2630. Его размеры составляют около 15 км в диаметре, а расстояние до Земли – свыше 30 000 световых лет, где он вращается по орбите вместе со звездой-компаньоном, чей вес примерно равен весу Солнца. Это открытие может помочь ученым подробнее изучить процесс эволюции звезд и поведение вещества при очень большой плотности.

В проекте Einstein@Home используется вычислительная мощь компьютеров сотен тысяч пользователей по всему миру для изучения данных от детекторов гравитационных волн и радиотелескопов. Новая версия его программного обеспечения поддерживает GPU nVidia CUDA, чтобы повысить производительность в 20 раз – в результате, всего 10% графических процессоров, которые ежедневно подключаются к проекту, способны обеспечить эквивалентную вычислительную мощь вовлеченных в проект CPU.

С момента старта проекта Einstein@Home в 2005 году количество подключенных компьютеров превысило два миллиона, и каждую неделю к серверам подключаются около 100 000 систем. Если говорить о вычислительной мощи этого проекта как об одной системе, то ее можно было бы внести в список 20 самых быстрых суперкомпьютеров мира.

Проект Einstein@Home, созданный профессором Брюсом Алленом (Bruce Allen), который также возглавляет Институт гравитационной физики Макса Планка в Ганновере (Германия), многими считается одним из самых важных и эффективных научных экспериментов в мире.

«Возрастающее значение графических процессоров в проекте Einstein@Home воодушевляет радиоастрономов. GPU позволяют проанализировать данные всего за один месяц, тогда как для обычных процессоров понадобился бы год, – сказал г-н Аллен. – Это весомые перемены, и я думаю, что GPU будут вносить 90% вклад в проект, а оставшаяся часть ляжет на плечи CPU».

Ранее редакция THG.ru отметила, что видеокарты для рабочих станций всегда отличались от своих игровых аналогов, несмотря на использование одних и тех же GPU. Действительно, только профессиональные линейки Nvidia Quadro и ATI FirePro обеспечат должную производительность в приложениях для рабочих станций. Весной ATI представила модель FirePro V8800 на основе GPU RV870 Cypress, а чуть позже подтянулась и Nvidia с видеокартой Quadro 5000 на основе новой архитектуры Fermi. Какая линейка лучше всего покажет себя в профессиональных приложениях? Об этом вы узнаете по результатам наших тестов в статье «Видеокарты для рабочих станций: Nvidia Quadro 5000 против ATI FirePro V8800».