GPUS STEIGERN VERARBEITUNGSlEISTUNG

Was heute reibungslos funktioniert, läuft morgen schon wieder am Rande seiner Kapazitäten. In Zeiten steigender Datenvolumen und immer schneller werdenden Abrufzeiten der Daten ist nichts so stetig wie der Wandel. Mit Graphics Processing Units (GPU) in unseren Workstations und Servern steigern wir die Leitungsfähigkeit Ihrer High Performance Prozesse um ein vielfaches. Die zusätzlich eingebaute GPU fungiert dabei als Coprozessor und beschleunigt die Anwendungen, indem er rechenintensive Segmente mit viel Verarbeitungszeit aus der CPU übernimmt und verarbeitet.
Es kommt sozusagen zu einer geteilten, parallelen Arbeitsweise.

Gerade wissenschaftliche, grafische wie auch datenintensive Anwendungen insbesondere bei parallelisierten Aufgaben des Ingenieurswesen sowie der virtuellen Desktop-Umgebungen setzen verstärkt auf diese Hardwarehelfer.

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Darum machen GPUs den Rechner so schnell

Eine Graphics Processing Unit (GPU) übernimmt grundsätzlich rechenintensive 2D- und 3D-Grafikberechnungen und befindet sich in der Regel auf der Grafikkarte oder auf dem Motherboard. Die Rechenleistung moderner GPUs ist vergleichbar mit denen von CPUs.

Mit ihrer Arbeitsweise unterstützen sie die verschiedensten Funktionen der Grafikbearbeitung wie das Antialiasing, Rendering, Shading, Mapping, Alphablending oder Fogging. Grafikprozessoren haben viele hundert Rechenwerke (ALU), die sie in Gruppen zu SIMD-Rechnerarchitekturen bündeln. Jede einzelne davon arbeitet im Gleichtakt dasselbe Grafikprogramm ab, wobei sie Vektoren, Endpunkte und Fragmente für einen jeweils eigenen Datenstrom berechnen. Diese so entstehende GPU-Architektur mit vielen SIMDs kommt vor allem beim Berechnen von Computergrafiken zum Einsatz. Durch die parallele Abarbeitung liegt die Rechenleistung dieser Grafikprozessoren bei mehreren hundert Milliarden Rechenoperationen pro Sekunde. Grafikprozessoren haben eine Integrationsdichte aufgebaut in Strukturbreiten von unter 50 nm und bestehen aus mehreren hundert Millionen Transistoren.

GPU-beschleunigtes Computing dient mittlerweile aber auch oder insbesondere bei den unterschiedlichsten Enterprise in Verbindung mit CPUs, um HPC-, Deep Learning-, Analyse- und Engineering-Anwendungen signifikant zu beschleunigen. Compute-intensive Anwendungsteile werden dabei auf den GPUs ausgeführt und die verbleibenden Aufgaben übernimmt die CPU.

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Erstellung eines GPU-Clusters auf Basis aktueller Intel® Xeon®-Prozessorsowie NVIDIA® GPU-Architektur mit besonders hoher Packungsdichte für die Arbeitsgruppe „Theoretische und Computergestützte Biophysik“.

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Unsere Lösung >
Der gelieferte GPU-Cluster besteht in seiner jetzigen Ausbaustufe aus sechs vollbestückten 19“-Racks mit 241High Performance GPU-Nodes, die als Built-to- Order-Sonderlösung für einen GPU-Betrieb mit Dual-Slot NVIDIA® GTX-Grafikkarten in 1U-Chassis konzipiert wurden.

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Für ein ideales CPU/GPU Performance- sowie Kosten-/Nutzen-Verhältnis kommen bei dieser Cluster-Lösung aktuelle Prozessoren der Intel Xeon E5-2630 v -Serie sowie NVIDIA GTX1070 und NVIDIA GTX1080 der neuesten Pascal-Grafikarchitektur mit besonders hoher Single Precision Performance von 6.5 TFLOPs (GTX1070) bzw. 8.2 TFLOPs (GTX1080) per GPU zum Einsatz.

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