Simulationsberechnungen

Herkömmliche Grafikkarten schlagen Supercomputer

Grafikkarte

An der Technischen Universität München hat ein Versuch gezeigt, dass handelsübliche Grafikkarten bei komplexen Simulationsberechnungen moderne Supercomputer um Längen schlagen. Zukünftige Strömungssimulationen und andere Berechnungen werden daher von Forschern und Ingenieuren auf NVIDIA-Grafikkarten durchgeführt.

München (Deutschland). Komplexe Strömungssimulationen am Lehrstuhl für Aerodynamik der Technischen Universität München bestehen in der Regel aus 48 Millionen dreidimensionalen Volumenelementen und benötigen über 102.000 Zeitschritte. Bisher wurden diese numerischen Strömungssimulationen von Supercomputern berechnet. Jedoch ist die zur Verfügung stehende Rechenzeit der Großcomputer knapp und zudem sehr teuer.

Ein Versuchsaufbau zeigt, dass auch Grafikkarten die umfangreichen Berechnungen vornehmen können und diese dabei sogar noch deutlich schneller als ein Supercomputer sind. In dem Versuch kam keine besondere Grafikkarte zum Einsatz, sondern eine handelsübliche Gaming-Grafikkarten von NVIDIA. Kaufen kann jeder solche MSI Grafikkarten bei Mindfactory oder anderen Shops für Computerzubehör im Internet. Für den Versuchsaufbau wurden auch nicht ganze Batterien von Grafikkartenverbänden verbaut, sondern lediglich eine NVIDIA GeForce 8800 GT mit 512 MB Speicher – eine Grafikkarte, die für rund 100 Euro zu haben ist.

Schneller und günstiger

Die Simulationen zu den sogenannten Nachlaufwirbeln an Fahrzeugen sind äußerst komplex und wichtig. Diese schlucken Energie und verursachen Lärm sowie Vibrationen. „Für die Berechnungen solcher Simulationen benötigt ein kleiner, hunderttausend Euro teurer Supercomputer rund 60 Stunden“, erklärt Dr.-Ing. Thomas Indinger, Leiter der Automobilaerodynamik. Im Vergleich zur konventionellen Vorgehensweise ist die Berechnung mit Hilfe von Grafikkarten nicht nur wesentlich günstiger, sondern auch rund sieben Mal schneller. Das komplette Computersystem, was den Supercomputer geschlagen hat, kostete gerade einmal ein- bis zweitausend Euro.

Programmierbarkeit der Grafikkarte

Die Grundlage für den Einsatz von Grafikkarten zur Berechnung komplexer Simulationen auf GPU-Basis ist die freie Programmierbarkeit der Grafikkarte – eine Eigenschaft, die in der Vergangenheit nur CPUs besaßen. Mit Hilfe der auf C/C++ basierende Programmiersprache CUDA (Compute Unified Device Architecture) sind die Forscher der TU München in der Lage die Grafikkarte den gewünschten Anforderungen für die Simulationsberechnungen anzupassen.

Die deutlich höhere Rechenleistung der Grafikkarten entsteht durch das Parallelisieren vieler Datenverarbeitungseinheiten auf dem Grafikchip, wodurch im Vergleich zu herkömmlichen CPUs sehr viel mehr Transistoren für die Berechnung zur Verfügung stehen.

Große Zukunft für Grafikkarten in der Wissenschaft

Dr.-Ing. Thomas Indinger sieht im Einsatz von Grafikprozessoren in Wissenschaft und Forschung ein hohes Potenzial: „Der Versuch hat gezeigt, dass Grafikprozessoren aufgrund ihrer massiv-parallelen Architektur berechnungsintensive Aufgaben um ein Vielfaches schneller erledigen können als herkömmliche Hauptprozessoren. Gerade in Bereichen, in denen daten- und rechenintensive Grundlagenforschung betrieben wird, sehen wir deshalb große Chancen für eine zunehmende Verbreitung von GPU-Lösungen."

Die TU München und NVIDIA haben aufgrund des Experiments eine Kooperation beschlossen. NVIDIA stellt dem Lehrstuhl für Aerodynamik Grafikprozessoren aus der High-Performance-Computing-Produktlinie Tesla zur Verfügung, die für den Dauereinsatz im professionellen Umfeld konzipiert ist und deutlich leistungsstärker sind. An der TU München werden demnächst Strömungssimulationen mit einem Tesla-System durchgeführt. Das Ziel der Wissenschaftler: Die Beschleunigung der Berechnungen um das 40-Fache.

0 Kommentare

Schreib uns deine Meinung
Diese Seite ist geschützt durch reCAPTCHA und es gelten folgende Datenschutzerklärung und Nutzungsbedingungen von Google.