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La technologie NVIDIA CUDA fait progresser la recherche scientifique de façon spectaculaire

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Les applications de calcul distribué utilisent les GPU NVIDIA pour la recherche biomédicale, l'exploration spatiale et la recherche d'intelligence extra-terrestre.

(Traduction de l'article du site de NVIDIA)

 

 

 

L'écran de veille SETI@Home utilisant les cartes graphiques

 Jusque ici considérée comme une technologie utilisée uniquement pour les jeux d'ordinateur, les cartes graphiques NVIDIA GeForce avec technologie CUDA sont maintenant utilisées pour la rigueur du calcul scientifique. Berkeley Open Infrastructure de Network Computing (BOINC), l'une des principales plateformes de calcul distribué dans le monde, utilise désormais la technologie CUDA pour exploiter massivement la puissance de traitement parallèle des GPU NVIDIA avec des résultats stupéfiants qui pourraient changer le rythme de la découverte scientifique par le biais de projets comme GPUGRID et Einstein@home. Le dernier bond en avant concerne la publication d'un client optimisé qui permettra à SETI@home de diviser par 10 la durée de calcul nécessaire auparavant avec un CPU.

 

 

 

 

Dr. David Anderson

"La technologie NVIDIA CUDA offre une puissance de traitement pour la recherche scientifique qui était auparavant inimaginable pour les chercheurs et leurs faibles moyens", a déclaré M. David Anderson, scientifique au Space Sciences Laboratory de Berkeley et fondateur de BOINC. "Avec la technologie CUDA, il est facile pour les scientifiques et les chercheurs d'optimiser les projets BOINC pour les GPU NVIDIA, et ils sont déjà utilisés pour des applications en dynamique moléculaire, la prediction de structure des protéines, de modélisation du climat et les conditions météorologiques, l'imagerie médicale, et de nombreux autres domaines."

BOINC est une approche unique de la superinformatique dans lequel les ordinateurs des particuliers sont réunis sur Internet et l'ensemble de leur puissance de calcul est utilisée pour réaliser de très grandes tâches de calcul. BOINC fournit une grille de calcul distribué pour une grande variété de projets scientifiques qui travaillent pour aider à guérir les maladies, l'étude du réchauffement planétaire, découvrir des pulsars, et de nombreux autres types de recherche scientifique sur PC depuis chez soi.
 
 
 
SETI@Home
 

Les chercheurs du projet SETI ont reçus une augmentation massive de la puissance de calcul aujourd'hui, car BOINC a publié, en colaboration avec NVIDIA, une version optimisé qui permettra à l'application SETI@home d'être executer sur les GPU GeForce. SETI@home, le plus grand projet BOINC avec près de 200 000 utilisateurs actifs, recherche des formes de vie extra-terrestre intelligentes en utilisant des radiotélescopes pour écouter une fréquence étroite de signaux radio venant de l'espace. La performance d'un GPU GeForce GTX 280 sur SETI est presque 2 fois plus importante que le plus rapide des CPU multicore (le Intel Core i7 965 à 3.2GHz) et presque 10 fois plus rapide que la puissance de calcul d'un CPU dual core moyen (un AMD Phenom 9950 à 2,66 GHz).

GPUGRID

 

Dr. Gianni De Fabritiis

GPUGRID, le premier projet BOINC à utiliser la technologie de calcul CUDA, utilise les cartes graphiques des PC des participants pour calculer des simulations biomoleculaire à haute performance pour la recherche scientifique. L'ajout de support pour les GPU NVIDIA a abouti à 1 000 GPU actif en permance calculant pour ce projet, délivrant la même quantité de puissance de calcul que 20 000 processeurs dans des projets similaires, offrant une vitesse moyenne 20 fois supérieur.
 
"Les simulations moléculaires effectuées par notre projet de calcul bénévole sont quelques-unes des plus communément effectués par les scientifiques, mais elles sont aussi parmi les plus exigeants en terme de puissance de calcul et, en général, ont besoin d'un supercalculateur", déclare Dr Gianni De Fabritiis, chercheur à l'Unité de recherche sur l'informatique biomédicale à l'Institut municipal de recherche médicale et de l'Université Pompeu Fabra de Barcelone. "GPUgrid fonctionnant sur des GPUs Nvidia innove dans le calcul volontaire en offrant des applications dignes des supercalculateurs, mais proposées sur des infrastuctures à cout plus réduits, et qui pourront donc aider et favoriser grandement la recherche biomédicale."
 
Einstein@Home
 
La technologie CUDA tournera bientôt sur le troisième plus grand projet BOINC, Einstein @ Home, qui utilise l'informatique distribué pour la recherche d'étoiles à neutrons (également appelé pulsars) à l'aide de données provenant de détecteurs d'ondes gravitationnelles.
 
"Nous espérons que le portage d'Einstein@Home sur GPU va augmenter notre puissance de calcul disponible", a déclaré Bruce Allen, directeur du Max Plank Institute for Gravitational Physics et chef d'Einstein@Home pour la collaboration scientifique avec LIGO. "Cela permettrait d'approfondir et de rendre les recherches plus semsible pour les sources d'ondes gravitationelles continues."
 
"Le traitement parallèle est la clé pour rendre possible l'informatique visuelle, que ce soit à maison, au bureau ou au laboratoire de recherche, et l'accélération GPU CUDA est le principal moteur de cette tendance. L'informatique distribuée est une application idéale pour le traitement parallèle, il n'est donc pas surprenant que ces applications étonnantes tirent profit de la puissance informatique sans précédent du GPU » a déclaré Michael Steele, directeur général de Visual Consumer Solutions chez NVIDIA. "Les GPU NVIDIA sont en train de transformer notre façon de travailler, de jouer, de vivre et de découvrir."
 
Pour télécharger le SETI@home NVIDIA : http://setiathome.berkeley.edu/cuda.php .
Pour plus d'informations sur BOINC : http://boinc.berkeley.edu/.
Pour plus d'informations sur Einstein@Home : http://einstein.phys.uwm.edu .
Pour plus d'informations sur GPUGRID : http://www.gpugrid.net .
 
   

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