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.
Basis für den Einsatz von GPUs als Hochleistungsrechensystem ist ihre freie Programmierbarkeit – eine Eigenschaft, die in der Vergangenheit nur Hauptprozessoren besaßen. Um auch Grafikprozessoren programmieren zu können, entwickelte Nvidia die auf C/C++ basierende Programmiersprache CUDA (Compute Unified Device Architecture). CUDA ist frei zugänglich, das Unternehmen stellt die Software kostenlos zum Download zur Verfügung. Die hohe Rechenleistung der Grafikkarten ist durch das Parallelisieren vieler Datenverarbeitungseinheiten auf dem Grafikchip möglich, wodurch im Vergleich zu herkömmlichen CPUs sehr viel mehr Transistoren für die Berechnung zur Verfügung stehen.
Die TU München und Nvidia haben nun eine Kooperation beschlossen. Nvidia stellt dem Lehrstuhl für Aerodynamik Grafikprozessoren aus der High-Performance-Computing-Produktlinie Tesla zur Verfügung, die für den Dauereinsatz im professionellen Umfeld konzipiert ist. Die Prozessoren verfügen über bis zu 4 GB Speicher und bieten eine Rechenleistung von 1 Teraflops. An der TU München werden demnächst Strömungssimulationen mit einem Tesla-System durchgeführt. Das Ziel der TUM-Wissenschaftler: Die Beschleunigung der Berechnungen um das 40-Fache.
