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Rechnen auf mehreren Grafikkarten beschleunigt numerische Simulationen um Größenordnungen

03.01.2011
Eines der ersten NVIDIA-CUDA-Forschungszentren in Deutschland hat seine Arbeit am Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI und am Institut für Numerische Simulation INS der Universität Bonn aufgenommen – Unternehmen profitieren vom Forschungstransfer

Aufgrund ihrer führenden Forschungsarbeiten auf dem Gebiet der Numerischen Simulation und Parallelisierung von Simulationscodes sind das Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI und das Institut für Numerische Simulation (INS) der Universität Bonn von NVIDIA als eines der ersten deutschen CUDA-Forschungszentren ausgewählt worden.

Die Forschungsarbeiten zur Parallelisierung bereits vorhandener Simulationscodes zur Ausführung auf Rechnern mit mehreren Grafikkarten (GPUs) leitet Prof. Dr. Michael Griebel, Direktor des INS und Institutsleiter des Fraunhofer SCAI.

„Unser Ziel ist es, eine massiv parallele, zur Ausführung auf mehreren Grafikkarten hin optimierte Software zur Strömungssimulation und zur Simulation der Molekulardynamik zu entwickeln“, sagt Griebel. „Von der Lösung der auf diesem Weg aufgeworfenen Herausforderungen des Hochleistungsrechnens profitieren unsere Industriekunden und unsere wissenschaftlichen Partner gleichermaßen.“

Numerische Simulationen sind in der industriellen Praxis schon heute unverzichtbar – von der Untersuchung von Eigenschaften neuer Materialien, über die Auslegung von Fertigungsprozessessen, bis hin zur Berechnung der Produktfestigkeit oder des Strömungsverhaltens von Werkstoffen und Flüssigkeiten. Diese Simulationen beanspruchen jedoch selbst auf Hochleistungsrechnern teilweise Laufzeiten von Stunden bis zu Tagen. In der industriellen Praxis und in der Wissenschaft besteht daher ein großes Interesse daran, Rechenzeiten zu verkürzen.

Eine enorme Beschleunigung von Simulationen verspricht die Aufteilung von Rechenaufgaben auf viele Grafikkarten. Dabei kommt die von NVIDIA, einem der weltweit größten Hersteller von Grafikprozessoren, entwickelte Programmierschnittstelle CUDA zum Einsatz. Die Compute Unified Device Architecture erlaubt es, Programmteile auf der Grafikkarte abzuarbeiten. Software, die sich in einer bestimmten Weise parallelisieren lässt, kann auf Grafikprozessoren um Größenordnungen schneller ausgeführt werden als auf Standard-Prozessoren. So läuft der am INS entwickelte Strömungscode NaSt3DGPF auf einem Rechner mit acht herkömmlichen Prozessoren und acht Grafikkarten sogar leicht schneller als auf einem konventionellen Parallelrechner mit 256 Prozessoren.

Einen ähnlichen Effekt erhoffen sich die Forscher von INS und SCAI von der Anpassung des Softwarepakets Tremolo-X auf NVIDIA-Grafikkarten. Tremolo-X dient der numerischen Simulation der Moleküldynamik, d.h. der Wechselwirkungen zwischen Atomen oder zwischen Molekülen, was die Untersuchung der Eigenschaften von Werkstoffen auf der Nanoskala ermöglicht. Tremolo-X bietet somit die Voraussetzung zum schnellen Entwurf neuer, innovativer Materialien.

Doch nicht nur die enorme Beschleunigung numerischer Simulationen spricht für das Rechnen auf Grafikkarten. Die GPUs benötigen deutlich weniger elektrische Energie. Die Rechenleistung pro Watt ist also ebenfalls wesentlich höher. Die gleiche Rechenaufgabe, die auf konventionellen Parallelrechnern beispielsweise bis zu 70 Kilowatt verbraucht, begnügt sich auf einem Rechner mit mehreren Grafikkarten mit sparsamen 3 Kilowatt. Unternehmen wird außerdem freuen, dass die Hardware günstiger ist.

NVIDIA Corporation:
NVIDIA hat mit der Einführung der Graphics Processing Unit (GPU) im Jahr 1999 einen Meilenstein in der Computergrafik gesetzt. Seit dieser Zeit hat NVIDIA kontinuierlich neue Standards im Bereich Visuelles Computing etabliert, etwa mit revolutionären Grafiklösungen für Tablets, portable Mediaplayer, Notebooks und Workstations. NVIDIAs Expertise bei programmierbaren GPUs hat zu einem Durchbruch beim parallelen Computing geführt, der auch die Realisierung kostengünstiger Supercomputing-Lösungen ermöglicht. NVIDIA hält mehr als 1.200 US-Patente. Weitere Informationen unter www.nvidia.com
Fraunhofer-Institut SCAI:
Das Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI ist Partner der Wirtschaft für Computersimulation und Optimierung sowie für Informationsextraktion aus großen Datenbeständen. Das Institut modelliert und optimiert industrielle Anwendungen, entwickelt Software und Services für Produktentwurf, Prozessentwicklung und Produktion, und bietet Berechnungen auf Hochleistungscomputern.
Institut für Numerische Simulation (INS) der Universität Bonn:
Das INS ist ein mathematisches Forschungsinstitut mit den Schwerpunkten Wissenschaftliches Rechnen sowie Numerische Analysis und Numerische Simulation. Das Institut versteht sich als Brücke zwischen Mathematik und Informatik. Es entwickelt in seiner Forschungsarbeit Werkzeuge zur numerischen Simulation in Natur- und Ingenieurwissenschaften, Geowissenschaften, Medizin, Life Sciences sowie Wirtschaft und Finanzindustrie.

Michael Krapp | Fraunhofer-Institut
Weitere Informationen:
http://www.scai.fraunhofer.de
http://research.nvidia.com/content/fraunhofer-unibonn-crc-summary

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