¬аше окно в мир —јѕ–
 
Ќовости —татьи јвторы —обыти€ ¬акансии Ёнциклопеди€ –екламодател€м
—татьи

5 декабр€ 2011

GPU против CPU: с Maximus, возможно, выбирать не придетс€

¬ладимир ћалюх¬ладимир ћалюх

ћир проектирование и инженерного анализа постепенно становитс€ достаточно большим дл€ стандартных процессоров и графических процессоров параллельной обработки. ѕо мере того как графические процессоры с несколькими €драми все чаще попадают в автономные рабочие станции, инженеры ищут способы, чтобы воспользоватьс€ вычислительной мощностью, предоставл€емой этими специальными процессорами. —егодн€ мало кто сомневаетс€ в вычислительных возможност€х GPU, особенно дл€ таких задач как инженерный анализ и моделирование.

Ќо вычислени€ на GPU представл€ют собой сложную дилемму дл€ инженеров, производителей оборудовани€ и поставщиков инженерного программного обеспечени€. ѕроблема заключаетс€ в том, что больша€ часть кода, будь то коммерческие продукты или собственные разработки предпри€тий, была написана дл€ стандартных процессоров. ≈сли у вас есть код, вы должны определитьс€, €вл€ютс€ ли целесообразными затраты времени и усилий на преобразование этого кода дл€ архитектуры GPU. ’от€ больша€ часть собственного кода дл€ инженерного анализа должна, по идее, быть портатбельной, это может оказатьс€ большим делом, требующим специальных навыков и мес€цев усилий, с итоговым результатом, возможно, не сто€щим этих затрат.

ѕоставщик коммерческого программного обеспечени€ дл€ анализа и моделировани€ должен определить, оправдывает ли потенциальный доход от реализации GPU те усили€, которые потребуютс€ дл€ создани€ новой версии продукта. Ќесколько крупных компаний, включа€ ANSYS, уже сделали этот шаг, но это довольно смелое решение дл€ небольших производителей ѕќ.

ѕоставщики оборудовани€ должны изучить архитектуру GPU и решить, следует ли им предлагать соответствующие конфигурации их систем. ’от€ такие системы станов€тс€ все более попул€рными, это приводит к более трудоемкой и сложной работе по интеграции, что делает такие системы более дорогими в проектировании и производстве. —итуаци€ становитс€ еще более сложной. ≈сть два основных поставщика GPU, NVIDIA и Advanced Micro Devices (AMD). ќтдельные группы инженеров со своим собственным кодом должны прин€ть решение, дл€ какой архитектуры они будут адаптировать свой код. ѕоставщики коммерческого ѕќ практически об€заны выбрать одну из платформ, потому что они, как правило, не имеют инженерных или финансовых ресурсов, чтобы поддержать обе архитектуры.

—егодн€ NVIDIA имеет €вное преимущество над AMD, благодар€ согласованным усили€м по созданию и поддержке вычислительной архитектуры GPU, но это все еще начало большой игры. Ќекоторые поставщики инженерного программного обеспечени€ прин€ли смелое решение по адаптации программного обеспечени€ дл€ обеих платформ. Ђћы поддерживаем как NVIDIA и AMD платформыї, сообщает директор по технологи€м Acceleware –айан Ўнайдер. ќднако лишь немногие могут позволить себе такую тактику, поэтому пользователи ограничены в выборе инженерных приложений, если хот€т использовать вычислительные мощности те GPU, и еще более ограничены в выборе самих GPU.

¬ычислительный сервер BioStack компании Microway, построеный на на Intel Xeon CPU и Tesla Fermi GPUs, содержит 84 €дра CPU и до 6272 €дер GPU.

— точки зрени€ производительности, GPU €вл€етс€ €вно выигрышным вариантом дл€ многих инженерных приложений, особенно тех, которые св€заны с вычислени€ми с плавающей точкой. ¬ зависимости от GPU, различные виды вычислений выполн€ютс€ определенным кодом, что позвол€ет достичь вплоть до дес€тикратного роста производительности по сравнению с CPU.  онечно, эти результаты пока достигнуты на тестах, а реальный рост производительности приложений, как правило, ниже. Ќо дл€ инженеров это уже достаточное преимущество в производительности, чтобы внимательно присмотретьс€ к аппаратному и программному обеспечению, использующему GPU.

—тандартные процессоры не уступили главной роли в производительности приложений, несмотр€ на архитектуру, больше ориентированную на вычислени€ общего назначени€. Ћидер отрасли Intel не сдаетс€ в борьбе за рынок вычислений на GPU несмотр€ на провал с выпуском много€дерного процессора с кодовым названием Larrabee два года назад.  омпани€, скорее всего, будет опиратьс€ на технологии Larrabee, предпочита€ включить ее функциональность GPU в архитектуру свих попул€рных процессоров. “ем не менее, Intel не видит решающей роли дл€ Ђчистыхї процессоров GPU, по крайней мере дл€ высокопроизводительных параллельных вычислений. Ђћы довольны производительностью нашего Xeon и инструментов дл€ инженерных приложенийї, за€вил ƒжеймс –ейндерс, директор по маркетингу и развитию бизнеса Intel Software Products Group.

Ќесмотр€ на свое преимущество в производительности, вр€д ли в ближайшее врем€ по€в€тс€ системы, построенные только на GPU. ’от€ Linux, веро€тно, будет перенесен на одну или обе доступные архитектуры GPU по мере готовности €зыка и средств разработки, очень маловеро€тно, что GPU будет поддерживать основные приложени€ на такой специфической операционной системе.

“ак что, веро€тно, доступной конфигурацией в обозримом будущем будет система с ќ— Windows работающей на одном или нескольких CPU в сочетании с картами расширени€ или отдельными шасси с несколькими GPU процессорами, содержащими до дес€тков тыс€ч €дер. Ёти системы будут поддерживать инженерное программное обеспечение, которое работает на центральном процессоре, но визуализацию и массивные вычислени€ осуществл€ет на GPU.

Microway 4U BioStack

¬ Microway 4U GPU используютс€ два четырех- или шести€дерных CPU Intel Xeon и до четырех модулей NVIDIA Tesla

NVIDIA, возможно, дает ответ на дилемму, что использовать Ц обычные или графические процессоры. ¬ сотрудничестве с OEM партнерами, такими как Dell, HP, Lenovo и Fujitsu, NVIDIA недавно объ€вила о выпуске рабочих станций нового класса под кодовым именем Maximus. Maximus работает на CPU, GPU Quadro и Tesla GPU. Ёти системы будут использовать процессор дл€ запуска операционной системы, Quadro GPU дл€ обработки графических процессов и Tesla GPU дл€ параллельных вычислений. ѕо словам ƒжеффа Ѕрауна, генерального менеджера решений Professional Group, NVIDIA трактует позицию решений Maximus как Ђобъединение графики и параллельных вычисленийї.

“радиционно, работы по моделированию и инженерному анализу, требующие значительных объемов параллельных вычислений, выполн€ютс€ путем аутсорсинга на серверных кластерах Ц така€ организаци€ рабочего процесса мешает производительности инженеров, дизайнеров и создателей цифрового контента. — использованием технологии Maximus инженер сможет выполнить проектную работу, визуализировать ее, и запустить моделирование в одно и то же врем€, без замедлени€ производительности системы на его рабочем месте.

ѕлатформа Maximus очень похожа на то, что Intel делает с некоторыми из своих партнеров, продвига€ виртуальные вычислительные машины, использующие технологии ввода / вывода VT. Ќо тут существуют важные различи€. Intel и его партнеры сосредоточились на нижнем сегменте кластерных вычислений, задейству€ неиспользуемые пам€ть и процессорные €дер. Ёто умна€ стратеги€, но она не делает быстрее выполнение сложные вычислени€. √рафические процессоры могут заполнить этот пробел.

NVIDIA обещает динамическое распределение ресурсов в ее системах. ƒругими словами, инженеру не нужно будет знать, кака€ часть его работы лучше подходит дл€ CPU, GPU Quadro или Tesla GPU.  омпьютеры, сертифицированные дл€ использовани€ Maximus будут иметь возможность сами сбалансировать нагрузку между CPU, GPU Quadro и Tesla GPU.

NVIDIA Quadro 6000

¬идеокарта NVIDIA Quadro 6000

’от€ остаетс€ много вопросов относительно вычислений на современных GPU, все же становитс€ €сно, что эта технологи€ быстро становитс€ значительной силой в инженерной работе. »нженеры, ищущие решени€ с высокой производительностью на отдельных рабочих станци€х, могут использовать вычислительную мощность GPU, использу€ дополнительные карты расширени€. “акже доступны выделенные многопроцессорные и много€дерные GPU системы.

Ќо программное обеспечение остаетс€ ключевым ингредиентом, и хорошие инженерные приложени€ будут по-прежнему медленными. ƒо тех пор, пока вычислени€ на GPU не станут повсеместными, инженерам придетс€ тщательно подбирать правильные сочетани€ приложений. ѕо мере адаптации программного обеспечени€, все больше инженеров, скорее всего, будут использовать дл€ вычислительных целей решени€ на базе GPU, сохран€€ при этом стандартные процессоры дл€ запуска операционной системы и традиционных бизнес-приложений.

ƒобавить комментарий

„итайте также:


¬акансии:

јктуальное обсуждение

RSS-лента комментариев

ƒавид Ћевин
ƒавид Ћевин
ќт редактора:   вопросу о французской отечественной системе CATIA
ѕроект ЂЌародное —јѕ–-интервьюї

—лучайна€ стать€:

√енеративный дизайн, особенно в союзе с BIM, спасЄт мир — ѕодготовил ƒавид Ћевин (3 окт€бр€ 2018)
isicad Top 10

—амые попул€рные материалы

   ‘орумы isicad:

isicad-2010 isicad-2008
isicad-2006 isicad-2004

ќ проекте

ѕриглашаем публиковать на сайте isicad.ru новости и пресс-релизы о новых решени€х и продуктах, о проводимых меропри€ти€х и другую информацию. јдрес дл€ корреспонденции - info@isicad.ru

ѕроект isicad нацелен на

  • укрепление контактов между разработчиками, поставщиками и потребител€ми промышленных решений в област€х PLM и ERP...
ѕодробнее

»нформаци€ дл€ рекламодателей


¬се права защищены. © 2004-2018 √руппа компаний «Ћ≈ƒј—»

ѕерепечатка материалов сайта допускаетс€ с согласи€ редакции, ссылка на isicad.ru об€зательна.
¬ы можете обратитьс€ к нам по адресу info@isicad.ru.