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 NVIDIA CUDA技術大幅加速科學研究的步伐

分散式運算應用運用NVIDIA GPU進行生物醫學研究、太空探索、研究外星文明

由於內建NVIDIA CUDA技術,一顆GeForce GTX 280 GPU執行SETI@home的運算速度可以比一顆AMD Phenom 9950多核心消費型CPU快上接近10倍。

「NVIDIA CUDA技術為科學研究開啟了卓越的處理效能,為研究人員提供從前無法取得的運算能力。」
美國加州大學柏克萊分校太空科學實驗室研究科學家和BONIC創辦人David Anderson博士

「透過創新的自發性運算計畫並以NVIDIA GPU來執行GPUGRID,則可運用一個極具成本效益的架構提供超級運算等級的應用,這將大幅改善生物醫學的研究方法。 」
西班牙巴塞隆納的市立醫學研究中心生物醫學資訊研究部與Pompeu Fabra大學研究員Gianni De Fabritiis博士

2008年12月24日 - NVIDIA® GeForce®繪圖運算處理器(GPU)以往被視為僅應用於電腦遊戲,如今搭載CUDA™技術後開始運用在科學運算等正統範疇中。柏克萊的開放式網路運算平台 (BOINC)是全球其中一個主要的分散式運算平台,目前正運用CUDA技術來發揮NVIDIA GPU的密集式平行運算效能,已透過GPUGRID 與Einstein@home等計畫達成許多改變科學探索速度的驚人成果。而最新的突破是推出一個最佳化的客戶端程式,協助SETI@home計畫在分析SETI(研究外星文明)資料時,所耗費時間僅為CPU運算的十分之一(註1)

美國加州大學柏克萊分校太空科學實驗室研究科學家和BONIC創辦人David Anderson博士表示:「NVIDIA CUDA技術為科學研究開啟了卓越的處理效能,為研究人員提供從前無法取得的運算能力。CUDA技術讓科學家與研究人員能輕鬆地在NVIDIA GPU上為BOINC計畫進行最佳化,他們已將CUDA技術運用在分子動力學、蛋白質結構預測、氣象與天氣模型構圖、醫學成像,以及其他眾多領域之應用中。」

BOINC是一種獨特的超級運算方式,可透過網際網路結合多台消費型電腦,並運用這些電腦所匯集的運算效能用來處理大型的運算工作。BOINC為治療疾病、研究全球暖化、發現脈衝星等眾多領域的科學研究計畫提供分散式運算的網格層,以及讓許多其他種類的科學研究可以在家用PC系統中進行。

關於SETI@Home
NVIDIA與BOINC推出一個最佳化客戶端程式,可讓SETI@home的運算速度藉由GeForce GPU進行加速,使現在SETI科學領域的研究人員獲得鉅大的運算效能提升。SETI@home是BOINC計畫中最具規模的,當中實際參與人數逼近20萬,他們利用電波望遠鏡來聽取太空中的窄頻電波訊號,藉此探索外星的文明。一顆GeForce GTX 280 GPU在執行SETI@home的效能比最快的消費性多核心CPU(3.2GHz 的Intel Core i7 965)快上接近2倍,而比一般的雙核心消費型CPU(2.66 GHz的 AMD Phenom 9950)快上接近10倍(註2)

關於GPUGRID
GPUGRID是BOINC計畫中率首運用支援CUDA技術的NVIDIA GeForce GPU來進行運算,將NVIDIA繪圖卡配備在參與計畫的PC系統中進行高效能生物分子模擬演算之科學研究。加入了NVIDIA GPU的支援技術,在許多類似的計畫中,1000顆GPU就能提供至少等同2萬顆CPU的運算能力,提供平均20倍的加速幅度,達到非凡的成效。

西班牙巴塞隆納的市立醫學研究中心生物醫學資訊研究部與Pompeu Fabra大學研究員Gianni De Fabritiis博士表示:「我們自發性的運算計畫中之分子模擬運算是一些科學家最常用的運算形態,但它們也是極需龐大運算處理效能的工作,通常需要超級電腦來執行。透過創新的自發性運算計畫並以NVIDIA GPU來執行GPUGRID,則可運用一個極具成本效益的架構提供超級運算等級的應用,這將大幅改善生物醫學的研究方法。 」

關於Einstein@Home
NVIDIA CUDA 技術不久後將運用在Einstein@Home計畫中,這是BOINC第三大運算計畫。此計畫主要運用分散式運算技術,從重力波偵測器所蒐集到的資料來研究旋轉的中子星(亦稱為脈衝星)。

德國中央研究院重力物理學研究所總監暨LIGO科學合作組織Einstein@Home計畫負責人Bruce Allen表示:「我們預期將Einstein@Home導入GPU運算後,將可使我們運算的流量得到次方級的提升。這將會為找尋重力波的不同連續波來源,提供更深入、更具感應度的方法。 」

NVIDIA公司消費性視覺化解決方案部門總經理 Michael Steele指出;「平行運算技術是視覺運算的一項關鍵要素,無論是在住家、辦公室、或是研究實驗室,支援CUDA加速的GPU將是這股趨勢後的主要推手。分散式運算是平行運算的一項理想應用,所以這些驚人應用能夠發揮GPU卓越的運算效能是可以理解的。NVIDIA GPU正改變我們工作、娛樂、生活、以及科學探索的模式。 」

請至http://setiathome.berkeley.edu/cuda.php網站可下載NVIDIA SETI@home 客戶端程式;欲了解更多關於BOINC計畫的相關資訊,請瀏覽 http://boinc.berkeley.edu/ 網站;欲了解更多關於Einstein@Home相關資訊,請瀏覽 http://einstein.phys.uwm.edu 網站;欲了解更多GPUGRID 相關資訊,請瀏覽http://www.gpugrid.net/ 網站。

(註1)以一致性和可重製的SETI@home運算量為基礎。有測量運算時間,時間越少表示效果越好。搭載NVIDIA® GeForce® GTX 280的系統以GPU來進行運算,所用平台包括NVIDIA nForce® 780i SLI™主機板、 NVIDIA GTX 280 GPU、 Intel Core2 Duo E8200 CPU和2GB DDR2 DRAM,運算量處理時間為317秒。雙核心CPU系統以CPU進行運算,運作平台包括NVIDIA nForce 780i主機板、NVIDIA 9500GT GPU、Intel Core2 Duo E8200 CPU (2.66 GHz)和2GB DDR2 DRAM,運算量處理時間為2447秒。

(註2)以一致性和可重製的SETI@home運算量為基礎。有測量運算時間,時間越少表示效果越好。搭載NVIDIA® GeForce® GTX 280的系統以GPU來進行運算,所用平台包括NVIDIA nForce® 780i SLI™主機板、 NVIDIA GTX 280 GPU, Intel Core2 Duo E8200 CPU和2GB DDR2 DRAM,運算量處理時間為317秒。「消費性多核心CPU系統」以CPU進行運算,運作平台包括ATI Radeon HD4650 GPU、Intel x58主機板、Intel Core i7 965 (3.2GHz)和2GB DDR2 DRAM,運算量處理時間為716秒。「一般雙核心CPU系統」以CPU進行運算,運作平台包括NVIDIA nForce 780i主機板、NVIDIA 9500GT GPU、Intel Core2 Duo E8200 CPU (2.66 GHz)和2GB DDR2 DRAM,運算量處理時間為2447秒。


關於NVIDIA

NVIDIA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 GeForce®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。有關NVIDIA的詳細資訊,請瀏覽企業網站www.nvidia.com.tw

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