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 NVIDIA CUDA技術創下FOLDING@HOME重大里程

GPU運算提供超越Petaflop效能等級 NVIDIA稱冠分散式運算應用  

The new family of GeForce® GTX 200 graphics processors (GPUs) go beyond gaming. Vijay Pande, associate professor of chemistry, Stanford University and director of the Folding@home project discusses Stanford University’s distributed computing computational program combines the computing horsepower of millions of consumer GPUs to simulate protein folding to help find cures for diseases such as Alzheimer’s or Parkinson’s.
With the computing processing power of the GeForce GTX family, applications such as Folding@Home and others can run upwards of 140 times faster on an NVIDIA general-purpose parallel processor than on some of today’s traditional CPUs.
Developers are recognizing that the value of a graphics processing unit (GPU) transcends gaming, and an increasing number of applications are being written that use the GPU for straight, non-graphical computational tasks. The Stanford Folding@home project is the latest example in the expanding list of non-gaming applications for GPUs.

2008年8月28日 - 根據上週史丹佛大學公布的統計數據顯示,NVIDIA繪圖處理器(GPU)在史丹佛大學的Folding@home分散運算應用中發揮的運算效能已超越1 petaflop[備註]的效能水準。運作中的NVIDIAR GPU提供超過1.25 petaflop的運算效能,也相等於這項應用的總處理效能之42%。Folding@home計畫旨在瞭解蛋白質如何影響人類的身體。

Folding@home計畫目前有11,370顆NVIDIA GPU貢獻其運算效能,其中達到的petaflop等級效能幾乎佔了整個計畫總處理效能的一半。相較之下,在Windows環境採用208,268顆CPU的執行效能,也只能提供198 teraflop的運算效能──只有這個計畫總處理效能的6%。

  史丹佛大學在6月推出針對NVIDIA GPU編程的Folding@home用戶端程式,因此在短短數月內即可為此計畫創造了突飛猛進的成績。透過NVIDIA CUDA™這個針對多重核心平行運算架構的C語言開發環境,Folding@home客戶端程式中的CUDA port所提供的處理效能,已超越這個計畫自推出以來任何其他架構所達成的成效。

史丹佛大學化學系助理教授暨Folding@home計畫總監Vijay Pande表示:「正如統計數據所顯示,NVIDIA GPU對蛋白質折疊模擬的影響力確實令人非常驚訝。參與這個計畫而且運用NVIDIA繪圖處理器進行折疊模擬運算的隊伍,都體會到NVIDIA GPU對計畫的成效有非常顯著的提升,這理所當然會大幅加快研究計畫的進度。 」

NVIDIA視覺化消費性解決方案部門總經理Michael Steele表示:「像Folding@home這類的應用程式只是一個開端,我們每天都看到有越來越多運算問題皆可藉由CUDA和NVIDIA GPU技術得以解決。我知道自從我們針對GPU發表CUDA技術以來,NVIDIA的所有員工就密切關心Folding@home計畫的進度,我們很高興看到他們為這項具有重大意義的工作,帶來意義非凡的貢獻。」

史丹佛大學的分散式運算計畫Folding@home結合幾百萬顆處理器的運算威力模擬蛋白質的折疊,已成為研究治療癌症、囊腫纖維症、帕金森氏症等致命疾病的重要力量。Folding@home 計畫是GPU在非遊戲領域應用方面最新的應用典範。在NVIDIA GPU上執行Folding@home程式,讓蛋白質模擬的速度比現今傳統CPU要快上140倍。  

統計數據的表格如下:

目前達到的TFLOPS效能

運作處理器數量

處理器總數

Windows

198

208,268

2,134,966

Mac OS X / Power PC

7

8,226

118,817

Mac OS X / Intel

19

6,264

58,856

Linux

61

35,903

325,643

ATI 繪圖處理器

334

3,032

6,148

NVIDIA GPU

1,251

11,370

17,152

PlayStation 3

1,080

38,286

582,800

總計

2,950

311,349

3,244,382

資料來源: http://fah-web.stanford.edu/cgi-bin/main.py?qtype=osstats,2008年8月19日

[備註]一個flop是處理效能的標準量測數量,代表每秒所執行的浮點運算效能。一個 teraflop等於1兆次的浮點運算;1個 petaflop等於每秒1千兆次的浮點運算。

關於NVIDIA

NVIDIA公司(Nasdaq: NVDA)為全球視覺運算技術領導廠商與繪圖處理器(GPU)之發明者。GPU為高效能處理器,可為各種工作站、個人電腦、遊樂器和行動裝置帶來突破性的互動式繪圖技術與效能。NVIDIA GeForceR系列為娛樂與消費性電子市場提供各種產品;而Quadro™系列為專業設計和視覺化繪圖市場提供各種專業級解決方案,而Tesla™系列則鎖定高效能運算市場。NVIDIA總部位於美國加州Santa Clara,並在亞洲、歐洲和美洲等各國設有營運據點。
NVIDIA首屆NVISION 08大會將於8月25-27日假美國加州聖荷西舉行。更多詳細資訊,請瀏覽www.nvidia.com.twwww.nvision08.com網站。

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