29 декабря 2009 г.
GPU Computing – перенос ресурсоемких вычислений на GPU – стремительно набирает популярность. По мнению аналитической компании Jon Peddie Research, это направление может стать одним из ведущих для развития рынка дискретной графики в 2010 году. Во многих задачах использование графического процессора в качестве вычислителя позволяет получить прирост производительности системы в десятки и сотни раз. Неудивительно, что все больше и больше разработчиков по всему миру создают приложения для GPU.Теперь при создании и адаптации ПО, использующего мощь архитектуры параллельных вычислений, российские разработчики смогут получить лучшее качество поддержки – в Дубне начал работу научно-образовательный центр «Параллельные вычисления».
Научно-образовательный центр «Параллельные вычисления» образован на территории Технико-внедренческой особой экономической зоны «Дубна». Основными направлениями деятельности центра являются: внедрение гибридных суперкомпьютерных технологий, создание программного обеспечения для гибридных вычислительных (в том числе суперкомпьютерных) систем, перенос вычислительных задач сторонних организаций на параллельные архитектуры с полной адаптацией кода, оптимизация вычислительных задач, обучение и консультирование по программированию массивно параллельных процессов в среде CUDA, дистанционное обучение.
Центр возглавил Евгений Перепелкин, к.ф.-м.н., специалист в области вычислительной математики и математического моделирования. Разработчик приложений на основе технологии NVIDIA CUDA.
Для NVIDIA научно-образовательный центр «Параллельные вычисления» станет одним из ключевых партнеров в обучении, консультировании и программировании на CUDA, программно-архитектурном решении для программирования на GPU. Уже сегодня сотрудники центра принимают активное участие в образовательной программе для вузов NVIDIA Tesla University Tour, организуют мастер-классы и семинары по CUDA, участвуют в конференциях, консультируют заказчиков гибридных систем, предоставляют возможность слушателям курсов по CUDA пройти стажировку на базе НОЦ.
Программисты центра используют гетерогенные вычисления на гибридных системах для решения вычислительных задач из разных областей науки, создают приложения для аппаратно-вычислительных комплексов на основе NVIDIA Tesla.
Среди проектов центра «Параллельные вычисления» - CBDA: Cyclotron Beam Dynamics Analysis (ускорительная физика), задача клеточного автомата (теоретическая физика), задача теплопереноса (ядерная физика), он-лайн обработка сигнала (экспериментальная ядерная физика). Использование GPU в данных задачах позволило увеличить производительность вычислений в 50-200 раз.
Вычислительная архитектура NVIDIA CUDA™ позволяет программировать GPU с помощью стандартных языков программирования и API: С, С++, Open CL, Direct Compute, Fortran. Тысячи программистов по всему миру бесплатно пользуются инструментами CUDA для ускорения работы ресурсоемких приложений - от кодирования видео и аудио до поисков нефти и газа, 3D моделирования, вывода медицинских изображений и научных исследований, связанных с обработкой больших массивов данных.
На сегодняшний день программная модель CUDA преподается в 269 университетах по всему миру. На территории СНГ обучающие курсы по CUDA читаются в Московском, Санкт-Петербургском, Казанском, Новосибирском и Пермском государственных университетах, Международном университете природы общества и человека «Дубна», Объединенном институте ядерных исследований, Московском институте электронной техники, Ивановском электронно-техническом институте, МГТУ им. Баумана, Российском научном центре «Курчатовский институт», Межрегиональном суперкомпьютерном центре РАН, Киевском институте системного анализа.
Источник: Пресс-служба NVIDIA