Высокопроизводительные вычисления

Закон повышения производительности

Вычисления на GPU формируют новый закон повышения производительности, который заменит закон Мура. Он берет свое начало от специализированных GPU, предназначенных для параллельной обработки данных, и находит продолжение в системной архитектуре, программном обеспечении, алгоритмах и оптимизированных приложениях. Один сервер с ускорением на GPU заменяет несколько десятков традиционных CPU-серверов, обеспечивая значительное повышение производительности в приложениях и снижение расходов.

Закон повышения производительности
Ускорение научных открытий

Ускорение научных открытий

Разработчики высокопроизводительных приложений выбирают модель программирования NVIDIA® CUDA®, которая поддерживает более 550 приложений с поддержкой ускорения на GPU, включая 15 ведущих HPC-приложений. Вычисления с ускорением на GPU лежат в основе самых перспективных областей применения HPC, начиная от прогнозирования погоды и науки о материалах и заканчивая моделированием аэродинамических труб и геномикой.

Узнайте больше

> Краткие руководства пользователя для приложений с поддержкой ускорения на GPU

>Контейнеры HPC-приложений в NVIDIA GPU Cloud

GPU обеспечивают мощностью самые быстрые в мире суперкомпьютеры

GPU обеспечивают мощностью самые быстрые в мире суперкомпьютеры

Сегодня вычисления на GPU - это самая распространенная, доступная и энергоэффективная модель вычислений для HPC и дата-центров. Сегодня на решения NVIDIA обеспечивают мощностью самые быстрые суперкомпьютеры в США и Европе. На их основе разрабатываются одни из самых технически продвинутых систем в мире.

Национальная лаборатория Оук-Ридж В США представила Summit - самый умный и производительный суперкомпьютер с производительностью более 200 PFLOPS(PetaFLOPS) для HPC и более 3 EOPS (ExaOPS) в задачах ИИ. В основе Summit лежит 27 000 GPU NVIDIA Volta с тензорными ядрами, которые предназначены как для HPC-вычислений, так и ИИ-задач, и позволяют ускорить научные исследования. В 2018 году в эксплуатацию будет введена система AI Bridging Cloud Infrastructure (ABCI), которая станет самым производительным суперкомпьютером в Японии и глобальной инновационной платформой для задач ИИ.

ЕДИНАЯ ПЛАТФОРМА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ В ОБЛАСТИ НРС И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Пересечение НРС и искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений ускоряет темп научных инноваций, как никогда ранее. Искусственный интеллект помогает решать ранее неразрешимые проблемы путем моделирования с использованием экспериментальных данных. Он так же позволяет достичь быстрого результата в режиме реального времени, в то время, как раньше это занимало дни или даже месяцы.

inside BIGDATA
Техническая статья «Пересечение HPC и машинного обучения»
Intersect360: Поддержка вычислений на GPU в HPC-приложениях
Скачать технический обзор рабочих задач для приложения

Упрощенная программируемость

GPU лежат в основе ускорения HPC-вычислений, и теперь, благодаря широкому спектру библиотек, директивам OpenACC и производительной модели программирования CUDA, программирование GPU становится как никогда простым.

ИСТОРИИ УСПЕХА В ОБЛАСТИ HPC И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Комбинация алгоритмов искусственного интеллекта и глубокого обучения с HPC-вычислениями окажет глубокое влияние на каждый аспект жизни человека. Ниже представлены некоторые примеры того, как это происходит:

Группа по изучению гравитационных волн в NCSA

Группа по изучению гравитационных волн в NCSA

В 2017 году исследователи из лазеро-интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории (LIGO) получили Нобелевскую премию по физике за обнаружение в реальном времени гравитационных волн, которые находятся в миллионах световых лет от нашей планеты.

Университет Флориды и Университет Северной Каролины

Университет Флориды и Университет Северной Каролины

Исследователи из Университета Флориды и Университета Северной Каролины разработали движок нейронных сетей ANAKIN-ME для проведения быстрого и высокоточного моделирования в области квантовой механики при невысоких расходах.

Проект ITER по производству термоядерной энергии

Принстонский университет: ядерная энергия в рамках проекта ITER

Принстонский университет использует вычислительные мощности GPU для прогнозирования сбоев в работе реактора типа токамак в рамках ITER. Это международный эксперимент, цель которого – доказать возможность использования термоядерного синтеза в качестве возобновляемого источника  чистой энергии.

Национальная лаборатория Оук-Ридж

Национальная лаборатория Оук-Ридж

Алгоритмы искусственного интеллекта, работающие на GPU NVIDIA, ускоряют построение карт и анализ пространственного распространения населения планеты. Это ведет к более эффективному планированию и предоставлению товаров и услуг и использованию редких природных ресурсов.

Исследовательский центр Эймса в NASA

Исследовательский центр Эймса в NASA

Чтобы следить за состоянием экологии Земли, NASA разработало DeepSat, фреймворк глубокого обучения для классификации и сегментации спутниковых изображений.

ПОВЫСЬТЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ СВОЕГО ДАТА-ЦЕНТРА.

Узнайте больше о NVIDIA Tesla® V100, самом технически продвинутом GPU для дата-центров для задач ИИ и HPC.