Grafikkarte schlägt Supercomputer
Handelsübliche Grafikkarten bieten für einige Aufgaben mehr Leistung als Supercomputer. Das ist das Ergebnis eines Tests an der Technischen Universität München (TUM) zu Simulationsrechnungen.
In dem TUM-Projekt wurden für komplexe Berechnungen handelsübliche Grafikkarten eingesetzt. Die Untersuchung galt dem Nachlaufwirbel an Fahrzeugen. Diese schlucken Energie, verursachen Lärm und Vibrationen.
Wesentliches Werkzeug dieser Forschung ist die numerische Strömungssimulation (Computational Fluid Dynamics, CFD). “Mit CFD werden strömungsmechanische Probleme numerisch simuliert, wodurch CFD eine wichtige Ergänzung zu Windkanalversuchen, insbesondere für physikalisch komplexe Strömungen, ist”, erläuterte Prof. Dr.-Ing. Nikolaus Adams vom der TUM. Eine typische Simulation an einem stark vereinfachten Fahrzeugmodell besteht aus 48 Millionen dreidimensionaler Volumenelemente und benötigt mehr als 102.000 Zeitschritte.
Ein mehrere hunderttausend Euro teurer Supercomputer braucht für die vollständige Berechnung einer solchen Simulation knapp 60 Stunden. Die gleiche Aufgabe lässt sich aber auch sehr viel schneller erledigen – und zwar auf einem System, das lediglich ein- bis zweitausend Euro kostet. Grafikprozessoren (Graphics Processing Unit, GPU) können aufgrund ihrer massiv-parallelen Architektur berechnungsintensive Aufgaben um ein Vielfaches schneller erledigen als herkömmliche Hauptprozessoren, hieß es aus München.
Die Idee dazu hatte Eugen Riegel, Student der Luft- und Raumfahrt im 8. Semester. “Ich habe die Simulationsberechnungen mit einer Grafikkarte Nvidia GeForce 8800 GT mit 512 Mbyte Speicher zum Thema meiner Semesterarbeit gemacht”, berichtet er. Das Ergebnis war verblüffend: Mit Hilfe der “Mittelklassen-Grafikkarte”, die bereits ab 100 Euro erhältlich ist, konnte Riegel die Berechnungen im Vergleich zur konventionellen Vorgehensweise mit Nutzung der CPU auf das 7-Fache beschleunigen.
