Gotowe do zainstalowania, prekonfigurowane klastry z CPU i systemami 1U Tesla S1070 już dostępne
NVIDIA i partnerzy firmy poinformowali dzisiaj, że dostępne są już w sprzedaży Prekonfigurowane Klastry Tesla GPU, gotowe do uruchomienia, osiągalne w aktualnej ofercie rozwiązania pozwalające naukowcom i osobom zarządzającym działami IT na łatwe rozszerzenie istniejących centrów danych o możliwości przetwarzania danych przez procesory graficzne.
Prekonfigurowane Klastry Tesla GPU oferują wydajność do 30 razy wyższą
niż rozwiązania bazujące tylko na CPU, pozwalając menadżerom IT na
stosowanie mniejszych systemów, charakteryzujących się większą
gęstością obliczeń. Pobierają one znacząco mniej energii, co przekłada
się na wyraźnie niższe koszty, nadal spełniając rosnące wymagania w
takich zastosowaniach jak obliczeniowa dynamika płynów, dynamika
molekularna, przetwarzanie danych sejsmicznych czy obliczenia finansowe.
Oddział Corporate and Investment Banking wielkiego francuskiego banku
BNP Paribas wymienił niedawno 500 tradycyjnych CPU, pobierających 25 kW
energii, na mniejsze klastry składające się z serwerów CPU oraz dwóch
systemów 1U S1070, których zużycie energii wynosi tylko 2 kW. Biorąc
pod uwagę ogromny wzrost wydajności uzyskany dzięki zastosowaniu
procesorów graficznych Tesla, zużywający mniej energii klaster pozwolił
bankowi BNP Paribas na pobieranie o 190 razy mniej energii niż
poprzednio.
Rosnące zainteresowanie obliczeniami na GPU w segmencie obliczeń o
wysokiej wydajności wyraźnie świadczy o zapotrzebowaniu branży na łatwo
dostępne rozwiązania obliczeniowe.
– Na świecie pracuje od 15 do 20 milionów inżynierów, naukowców i
badaczy, walczących o dostęp do superkomputerów, co doprowadziło do
powstania ogromnego, stłumionego zapotrzebowania na moc obliczeniową – powiedział Andy Keane, menedżer generalny działu urządzeń Tesla w
firmie NVIDIA. – Dzięki pojawieniu się Prekonfigurowanych Klastrów
Tesla, każdy z nich może łatwo zainstalować klaster superkomputerowy
wykorzystujący GPU, który znacznie obniża zużycie energii, pozwalając
jednocześnie na dalsze prowadzenie prac.
– Dostęp do superkomputera może być bardzo trudny, szczególnie że
niektóre z naszych obliczeń mogą trwać tygodnie, a nawet miesiące. Na
dodatek, kupno superkomputera jest znaczącym wydatkiem dla każdego
uniwersyteckiego zespołu badawczego – powiedział Axel Kohlmeyer, szef
Centrum Modelowania Molekularnego na Uniwersytecie Pennsylvania. – Od
kiedy mamy dostęp do klastra Tesla, możemy wykonywać nasze algorytmy do
100 razy szybciej, i co jeszcze ważniejsze, możemy uruchamiać większe i
bardziej złożone symulacje, wykonując badania, których nie byliśmy w
stanie zrobić wcześniej. To dla nas wielka zmiana.
Prekonfigurowane Klastry Tesla składają się z serwerów z procesorami
x86, połączonymi z systemami 1U Tesla S1070. Dostępne konfiguracje
zaczynają się od 16 teraflopsów wydajności, oferowanych przez cztery
systemy Tesla S1070s, z których każdy zawiera cztery procesory
graficzne Tesla z serii 10. Wszystkie systemy wyposażone są w serwery,
przełączniki InfiniBand i okablowanie, pozwalają także na dostosowanie
do indywidualnych potrzeb klienta.
Klastry dostępne są od dzisiaj w ofercie
Preferowanych Partnerów Tesla GPU, wśród których znajdują się takie
firmy jak AMAX, Appro, CADNetwork, Colfax, Cray, Dep, FluiDyna, HPC
Technologies, Inspur, JRTI, Megware, Microway, NetWeb, PCPC, Penguin,
Silicon Mechanics, Sprinx, T-Platforms, Viglen i Xenon.
