Od grafiki do obliczeń czyli GPU w służbie nauki
Karty graficzne

Od grafiki do obliczeń czyli GPU w służbie nauki

przeczytasz w 1 min.

Wykorzystanie architektury CUDA w obliczeniach HPC (ang. High-Performance Computing) i zaawansowanej grafice wizualizacyjnej

Jak co roku na wiosnę, w Centrum Konferencyjnym w San Jose w Kalifornii odbyła się największa na świecie konferencja poświęcona profesjonalnym zastosowaniom architektury graficznej – zarówno w grafice wizualizacyjnej, jaki i w wysokowydajnych obliczeniach HPC. Konferencja GTC 2013 (GPU Technology Conference), bo o niej mowa, zorganizowana przez nVidię przyciągnęła kilka tysięcy profesjonalistów związanych z grafiką i obliczeniami HPC z całego świata.

O samej konferencji GTC 2013 i głównych odbywających się na niej wydarzeniach przeczytać mogliście pod koniec marca, w trakcie jej trwania. Teraz w nieco szerszej, formie chcieliśmy przedstawić najważniejsze pod względem technologicznym, niekoniecznie już tak medialne, zagadnienia, które zaprezentowane zostały podczas tego najważniejszego forum graficzno-obliczeniowego.

Zastosowania architektury CUDA

O architekturze CUDA i wykorzystujących ją najnowszych kartach graficznych z serii GeForce i Quadro oraz obliczeniowej platformie Tesla powstało już sporo artykułów, książek i opracowań. Architektura CUDA wraz z różnego rodzaju oprogramowaniem wykorzystującym jej funkcjonalność w czasie ostatnich kilku lat stała się praktycznie standardem. Możliwości CUDA wykorzystywane są nie tylko w komercyjnych aplikacjach, ale również przez rzesze naukowców implementujących odpowiednie funkcje obliczeniowe do swoich programów służących np. do sekwencjonowania genomu, obrazujący zachowanie się cząsteczek, reakcji chemicznych, dynamiki zachowań się cząsteczek cieczy, gazu, badań wszechświata, czy obliczeń inżynieryjnych np. związanych z wytrzymałością konstrukcji.

Tą tendencję wyraźnie widać było na wspomnianej konferencji GTC 2013. Na poprzednich jej edycjach przeważały tematy związane z możliwością implementacji procedur wykorzystujących architekturę CUDA w różnego rodzajach zastosowaniach obliczeniowych i programach – komercyjnych i pisanych samodzielnie przez zespoły naukowców. Teraz praktycznie nie było już o tym mowy, a większość prezentacji dotyczyła wyników prac naukowych i osiągnięć poszczególnych zespołów badawczych, które powstały przy wykorzystaniu architektury CUDA – zarówno wizualizacji różnych procesów fizycznych czy chemicznych, układania się i struktury cząsteczek chemicznych, białek, DNA, formowania się galaktyk itp.