Nvidia svela un supercomputer di GPU

Santa Clara (USA) – Non si è fatta attendere la risposta di Nvidia al lancio, da parte della rivale AMD , della scheda FireStream 9250 . A poche ore di distanza, infatti, la mamma di GeForce ha presentato le sue nuove soluzioni Tesla Serie 10 per l’high performance computing, basate sulla propria piattaforma GPGPU.

Come le soluzioni FireStream di AMD, la famiglia di prodotti Tesla utilizza GPU derivate direttamente da quelle mainstream , differenziandosi però da queste ultime per caratteristiche, come il supporto al calcolo in virgola mobile a doppia precisione , che le rendono particolarmente adatte alle applicazioni scientifiche, finanziarie e ingegneristiche.

La famiglia Tesla Serie 10 si compone della scheda PCI Express C1060 , che integra un processore basato sulla stessa architettura delle neonate GPU desktop GTX 280 e GTX 260 , e del server blade 1U S1070 , che include quattro schede Tesla collegate tra loro da connettori External PCI Express 2.0.

La scheda C1060, che occupa due slot PCIe, è composta da 240 unità di stream processing con clock di 1,3 GHz, integra 4 GB di memoria GDDR con bus a 512 bit e clock di 800 MHz (1600 MHz effettivi), ha un consumo massimo di 225 watt e tipico di 160 watt, utilizza un’interfaccia PCI Express x16 2.0, e dispone di un sistema di raffreddamento attivo.

A differenza della C1060, le schede utilizzate dal sistema S1070 mancano di una ventola di raffreddamento (utilizzano un radiatore in rame) e adottano una frequenza di clock più elevata, pari a 1,5 GHz. Il resto delle specifiche rimane invariato.

Nvidia afferma che il suo sistema S1070 fornisce 4 terafLOPS di potenza : questo significa che ogni GPU di cui è composto è in grado di erogare 1 teraFLOPS. Per approssimazione, si può stimare che la potenza di calcolo (a singola precisione) di una C1060 dovrebbe essere di poco inferiore ai 900 gigaFLOPS , dunque non distante dal teraFLOPS dichiarato da AMD per la propria FireStream 9250. La soluzione di AMD monta però un solo gigabyte di memoria GDDR3 (con clock di 993 MHz) e consuma qualcosa meno di 150 watt. A differenziare le due schede interviene anche il prezzo, pari a 1000 dollari quello di FireStream 9250 e di 1699 dollari quello di C1060 . Il blade S1070 parte invece da un prezzo di circa 8mila dollari. Entrambi i prodotti saranno introdotti sul mercato nel mese di agosto.

La piattaforma di sviluppo che accompagna le nuove soluzioni Tesla è CUDA , la stessa supportata anche dalle più recenti GPU desktop di Nvidia. CUDA è compatibile con il linguaggio C, e consente agli sviluppatori di sfruttare la potenza di calcolo delle GPU compatibili per le applicazioni general purpose.

Nvidia afferma che Tesla apre l’era del “personal supercomputing” , ossia della possibilità, per individui e piccole imprese, di accedere a potenze di calcolo prima riservate esclusivamente a grandi aziende e istituti di ricerca. Va però considerato che le GPU, per loro natura, non sono adatte per accelerare qualsiasi tipo di applicazione , ma solo quelle che facciano un uso intensivo di calcoli matematici in virgola mobile e che si prestino ad essere fortemente parallelizzate: tra le applicazioni che possono trarre i maggiori vantaggi dalle architetture fortemente parallelizzate delle GPU vi sono quelle utilizzate nell’ambito della ricerca petrolifera, della biologia molecolare, della finanza, della diagnosi medica, della sismica, dell’astrofisica e della meteorologia.

“La strada verso la grande scoperta è piena di sfide e per gli scienziati di oggi, ingegneri e ricercatori in campi come ricerca medica, l’esplorazione sismica o la scienza medica, una delle più grandi sfide è proprio la potenza di calcolo”, ha commentato Jen-Hsun Huang, presidente e CEO di Nvidia. “La GPU sta raggiungendo performance elevate nel calcolo in una direzione fondamentalmente nuova. Ora, centinaia di processor-core sono in grado di lavorare insieme per permettere a scienziati ed ingegneri evoluzioni massicce in performance, riducendo lo spazio occupato nei data-center”

Le GPU Tesla e FireStream rappresentano oggi l’espressione più avanzata del cosiddetto GPGPU (General Purpose computation using GPU), un recente settore della ricerca che studia l’utilizzo dei processori grafici per accelerare anche le applicazioni che non prevedono il rendering di immagini 3D. Tale possibilità è data dalla programmabilità delle schede grafiche più recenti, che va sotto il nome di shader model .

“GPU Computing sta prendendo piede proprio nel momento in cui viene a mancare la potenza dei cluster convenzionali per previsioni atmosferiche time-critical”, ha commentato John Michalakes, sviluppatore presso il National Center of Atmospheric Research . “Puntiamo a dimezzare il tempo per una previsione utilizzando la tecnologia del GPU Computing di Nvidia. Credo che l’arrivo degli acceleratori nell’ambito delle previsioni meteo comporterà non poche trasformazioni”.