Опрос
|
» NVIDIA GeForce GTX 670 — сжатие без потерь» Samsung Galaxy S III: без фанатизма. Первый взгляд» GeForce GTX 690 – два GPU без компромиссов» Сны о чем-то большем. Знакомство с платформой AMD Trinity и тест процессора AMD A10-4600M» Nikon D800 — младшая полнокадровая модельТеги: вычисленияIntel выкупила у Cray часть активов за $140 млн25.04.2012 [13:56], Александр Будик
Компания Intel и известный производитель суперкомпьютеров, компания Cray, достигли соглашения, в рамках которого Intel выкупит у своего партнёра часть активов на общую сумму $140 млн. Сделка, в частности, затрагивает технологию HPC-межсоединений (High-Performance Computing Interconnect), разработанную компанией Cray. Отныне Intel получит доступ к данной технологии и сможет её использовать в своих продуктах.  Как отмечается в официальном пресс-релизе, новые активы помогут Intel ускорить своё движение на пути к преодолению барьера в 1 экзафлопс. Вице-президент и генеральный менеджер подразделения Intel Datacenter and Connected System Group уверен, что технология межсоединений является ключевой для успешного развития супервычислительных решений. Сделка будет завершена в конце текущего квартала. Материалы по теме: Источник: HP готовит конкурента облачной платформе Amazon Web Services13.03.2012 [20:53], Владимир Мироненко
 Не вызывает сомнений, что облачные сервисы в ближайшие годы будут оставаться в числе наиболее востребованных направлений в развитии компьютерных технологий. Их услугами пользуются владельцы игровых консолей, разработчики ПО, все больше пользователей хранят в облачных хранилищах музыку, видео, различные файлы. По мнению Apple и Microsoft, облачные вычисления станут своего рода катализатором развития экономики. В течение ближайших нескольких месяцев компания Hewlett-Packard (HP) планирует запустить мощный и довольно крупный облачный сервис, способный оказать серьезную конкуренцию сервисам Amazon Web Services (AWS). В интервью ресурсу The New York Times старший вице-президент и генеральный менеджер HP Зоравар Бири Сингх (Zorawar Biri Singh) сообщил, что проект находится на стадии бета-тестирования. Он признал, что Amazon является несомненным лидером, но у сервиса HP, нацеленного на бизнес-сектор, есть неплохие шансы занять свое место на рынке, и это могут подтвердить многие из тех, кто пользуется бета-версией платформы. Что касается разработчиков, то их интерес к новому сервису компания надеется пробудить широким выбором удобных инструментов для наиболее популярных языков программирования, включая Ruby, Java и PHP. Над альтернативой AWS компания работает более года, и он является одним из самых амбициозных проектов Мэг Уитман (Meg Whitman), возглавившей HP в сентябре прошлого года. Планируя отнять долю рынка у Amazon, HP рассматривает проект и как новый способ оказания давления на своих традиционных конкурентов, включая IBM и Oracle. Ввиду того, что в настоящее время центры обработки данных HP находятся лишь на Западном и Восточном побережьях США, следующим пунктом в планах компании является создание небольших дата-центров во всех регионах мира. Что примечательно, проект основан исключительно на технологии Hewlett-Packard. Материалы по теме: Источник: Учёные предлагают способ ускорения расчётов с помощью APU в среднем на 20%13.02.2012 [03:27], Константин Ходаковский
В представленной недавно статье исследователи университета штата Северная Каролина описывают способ, при помощи которого можно добиться в среднем увеличения производительности компьютеров на 21,4%. Речь идёт о чипах типа AMD APU, то есть решениях, объединяющих CPU и GPU на одном кристалле. Это исследование было профинансировано Национальным научным фондом и AMD. В результате статья почти не касается вопроса о том, как новый подход может увеличить производительность чипов Intel, которые также имеют интегрированную графику.
 Гибридные процессоры AMD Trinity, выход которых назначен на середину года Адъюнкт-профессор доктор Хойхан Чжоу (Huihang Zhou) отмечает, что гибридные процессоры позволяют производителям уменьшать производственные издержки и увеличивать энергоэффективность, однако до сих пор CPU и GPU почти не пересекаются и работают над своими собственными задачами. Он добавляет, что они редко взаимодействуют для исполнения любой предложенной программы, так что не столь эффективны, как могли бы быть, и именно эту проблему исследователи постарались решить. «Наш подход заключается в исполнении ядрами GPU вычислительных функций, а ядрами CPU — осуществление предварительной выборки необходимых GPU данных из основной памяти. Это более эффективно, так как позволяет CPU и GPU делать то, что каждый из них умеет лучше всего. GPU хороши для осуществления расчётов, а CPU — для принятия решений и гибкого извлечения данных», — отмечает доктор Чжоу. В целом, как видно, речь идёт о GPGPU-вычислениях, однако исследователи отмечают, что до интеграции ядер CPU и GPU на едином кристалле их подход не был возможен. Будем надеяться, что AMD и её партнёры действительно начнут более эффективно использовать мощности ускоренных процессоров, применяя высокопараллельную мощь графики в более широком спектре задач. Пока технология описана лишь в качестве краткого обзора, о полностью доклад будет прочитан 27 февраля на Международном симпозиуме по вопросам высокопроизводительных компьютерных архитектур в Новом Орлеане. Материалы по теме: Источники: NVIDIA сделала компилятор CUDA открытым15.12.2011 [02:00], Константин Ходаковский
 Итак, время эксклюзивного продвижения модели параллельного программирования CUDA подошло к концу. Ранее поддержка платформы CUDA была эксклюзивной для NVIDIA, так как другие компании вроде AMD отказывались от поддержки системы ввиду её закрытости. NVIDIA вложила немало средств в развитие CUDA, сделав её популярной технологией и узнаваемым брендом, приносящим дивиденды видеоускорителям GeForce, Tesla и Quadro.
Однако в настоящее время, ввиду появления и распространения стандартов DirectCompute и открытого OpenCL, NVIDIA очень сложно противостоять им с проприетарной технологией. Это, по всей видимости, стало причиной выпуска компилятора CUDA с открытым кодом на базе модульной системы LLVM. NVIDIA надеется, что разработчики программных инструментов добавят в CUDA поддержку новых языков и процессорных архитектур.
«Открытая платформа CUDA — это важный шаг, — сказал Судхакар Яламанчили (Sudhakar Yalamanchili), профессор Технологического Института Джорджии и руководитель проекта Ocelot. — Будущее за гетерогенными вычислениями, и модель программирования CUDA предоставляет мощные инструменты повышения производительности на многих типах процессоров, включая GPU от AMD и CPU Intel x86».
Открыв исходный код компилятора CUDA и формат внутреннего представления, NVIDIA позволяет исследователям более гибко применять модель программирования CUDA к другим архитектурам. Разработчики программных инструментов также могут получить исходный код компилятора для создания оптимизированных под конкретные задачи продуктов, зарегистрировавшись на сайте.
«Данная инициатива позволяет PGI создавать компиляторы CUDA Fortran и OpenACC, которые будут использовать технологию оптимизации, применяемую в NVIDIA CUDA C/C++, — сказал Дуг Майлз (Doug Miles), директор The Portland Group. — Упростится отладка и профилирование с помощью существующих инструментов, и PGI сможет сосредоточиться на оптимизациях и функциях языка более высокого уровня».
Таким образом, NVIDIA продолжит активно участвовать в продвижении модели программирования CUDA и направлять её развитие, одновременно привлекая к общей работе сторонние компании и команды разработчиков. Этот шаг принесёт пользу всей сфере расчётов общего назначения средствами видеоускорителей, а также поставит CUDA на более прочные основания, открывая платформе широкие перспективы.
Новый компилятор CUDA на базе LLVM включен в последнюю версию CUDA Toolkit 4.1, уже доступную пользователям.
Материалы по теме: Источник: В 2012 году IBM Blue Gene/Q преодолеет рубеж в 20 петафлопс18.11.2011 [16:20], Александр Будик
На сегодняшний день самым мощным суперкомпьютером в мире по праву является «K Computer», производительность которого превышает 10 петафлопс. Но если его разработчики не позаботятся о дальнейшем наращивании мощности, то уже в следующем году японскую систему сместить с трона может новое детище IBM – Blue Gene/Q.
Отметим, Blue Gene/Q попал в ноябрьскую редакцию рейтинга TOP500 под номером 17. Система включает 65536 процессорных ядер, функционирующих на тактовой частоте 1,6 ГГц. Его максимальная производительность составляет всего 677 терафлопс, что почти в 15 раз ниже достижения лидера. Но уже к 2012 году IBM пообещала увеличить производительность своей системы до 20 петафлопс! Проект разворачивается на базе Национальной лаборатории имени Лоренца в Ливерморе. При достижении своей пиковой производительности суперкомпьютер окажет неоценимую помощь исследователям и инженерам. Материалы по теме: Источник: Новая редакция рейтинга самых быстрых суперкомпьютеров TOP50016.11.2011 [01:00], Александр Будик
Опубликована новая версия рейтинга самых мощных суперкомпьютеров мира – TOP500. Как и ожидали отраслевые обозреватели, лидерство удержала японская машинка «K Computer», которая в четыре раза опережает по производительности своего ближайшего преследователя. Установленный в Передовом институте вычислительных наук при научно-исследовательском центре RIKEN в Японии суперкомпьютер обладает впечатляющей производительностью 10,51 петафлопс, согласно измерениям бенчмарка Linpack, что стало возможным благодаря использованию 705024 процессорных ядер SPARC64.
K Computer стал первым в мире суперкомпьютером, преодолевшим рубеж в 10 петафлопс, или 10 квадриллионов операций с плавающей запятой в секунду. Ещё в июне текущего года он стал лидером списка TOP500. На тот момент производительность этого монстра уже достигала 8,16 петафлопс. В отличие от большинства современных крупномасштабных систем, K Computer не использует графических процессоров или каких-либо других ускорителей. Кроме того, он представляет собой одну из самых энергоэффективных систем в рейтинге. Вторую позицию продолжает удерживать китайское изобретение Tianhe-1A с производительностью 2,57 петафлопс. В прошлом году эта система лидировала в списке TOP500, но полгода назад была вынуждена уступить первенство японскому монстру. В целом, первая десятка рейтинга осталась неизменной.
 Самой крупной системой в США и третьей в списке TOP500 является Cray XT5, также известная под именем Jaguar. Этот суперкомпьютер установлен в Национальной лаборатории Окриджа, а его производительность достигает 1,75 петафлопс. В сердце системы – 2,6-ГГц шестиядерные процессоры Opteron. А теперь немного интересной статистики. Китай увеличил количество суперкомпьютеров, вошедших в TOP500, до 75. Теперь среди пользователей HPC-систем Китай является вторым по величине, опережая такие страны, как Япония, Великобритания, Франция и Германия. Две китайские системы, занимающие второе и четвертое места в рейтинге, а также японский суперкомпьютер Tsubame 2.0 (№5) используют NVIDIA GPU для ускорения вычислений. Всего тридцать девять систем из списка используют GPU-решения (в прошлой редакции рейтинга их было всего 17), 35 из которых от компании NVIDIA, два Cell, и ещё два ATI Radeon. Около 62% суперкомпьютеров оснащены процессорами с количеством ядер не менее шести. Совокупная производительность всех пятисот систем выросла до 74,2 петафлопс. Шесть месяцев назад этот показатель составлял 58,7 петафлопс, а год назад – 43,7 петафлопс. 384 системы оснащены чипами Intel, 63 – AMD Opteron, 49 – IBM Power. 29 суперкомпьютеров потребляют мощность более 1 МВт. K Computer отличается самой высокой потребляемой мощностью (12,66 МВт), но с учетом производительности остаётся одной из самых энергоэффективных систем. Самым экономичным по праву признан BlueGene/Q, характеризующийся энергоэффективностью 2029 мегафлопс на ватт. Средняя энергоэффективность систем из TOP500 составляет 282 мегафлопс на ватт. Материалы по теме: Источник: Суперкомпьютер Fujitsu PRIMEHPC FX10: до 23,2 петафлопс08.11.2011 [01:04], Александр Будик
Компания Fujitsu заявила о доступности суперкомпьютера PRIMEHPC FX10, производительность которого можно масштабировать до 23,2 петафлопс. Кроме того, японский производитель также анонсировал разработку технологии охлаждения, которая использует выделяемое процессорами тепло для генерации холодной воды, необходимой для охлаждения серверных комнат.
Все компоненты суперкомпьютера, начиная от процессоров и заканчивая программным обеспечением, разработаны компанией Fujitsu. Система является масштабируемой и может расширяться до 98304 узлов и 1024 стоек, что обеспечит теоретически максимальную производительность в 23,2 петафлопс.
Новинка использует процессоры SPARC64 IXfx. Каждый такой чип включает 16 ядер и характеризуется производительностью 236,5 гигафлопс и энергоэффективностью 2 гигафлопс на ватт. Один узел оснащён 32 или 64 Гбайт памяти с пропускной способностью ОЗУ 85 Гбайт/с. PRIMEHPC FX10 будет доступен на мировом рынке в январе 2012 года. Fujitsu планирует продать в ближайшие три года 50 таких систем. Материалы по теме: Источник: Материал для солнечных батарей будущего будут искать с помощью Сети15.09.2011 [09:02], Алексей Гаранжа
Группа исследователей из Гарвардского университета (Harvard University) и других научных центров разработала методику для автоматизированного изучения молекулярных структур для создания органических фотогальванических приборов. В основе лежит идея создания высокоэффективных солнечных батарей на основе органики, которые бы выдавали энергию, сопоставимую по стоимости с традиционными источниками. Цель проекта Clean Energy Project - выявить из многомиллионной массы органических материалов те из них, с помощью которых можно будет создать солнечные батареи с КПД 10-15% и сроком службы более 10 лет. Помимо традиционных методов анализа, участники проекта надеются привлечь добровольцев в организованную ими сеть распределенных вычислений, напоминающую известный проект SETI.  Согласно предварительному анализу, лишь 0,3% органических структур (3000-5000) из содержащихся в библиотеке проекта могут иметь необходимый энергетический уровень для создания элементов с эффективностью преобразования 10% и более. Использование традиционных подходов к анализу и синтезу таких структур с учетом накопленного опыта и эмпирической интуиции позволяет исследовать лишь несколько вариантов в год. В то же время, как говорит один из лидеров проекта Алан Аспуру-Гузик (Alan Aspuru-Guzik), каждые 12 часов «донорского» процессорного времени позволяют выделить одну кандидатуру для более пристального изучения структуры и свойств материала. Ближайшая цель проекта как раз и состоит в создании базы из таких веществ для дальнейшего изучения. Для поиска вероятных кандидатов из более чем 10-миллионного списка методика сочетает в себе как обычные стратегии моделирования, так и алгоритмы синтеза современных лекарственных препаратов, в сочетании с идеями распознавания образов и компьютерной химии. Таким образом, каждый пользователь ПК, имеющий доступ в Сеть, может скачать программу с сайта и участвовать в проекте, выделяя часть вычислительных мощностей своего компьютера для поиска перспективного материала. Материалы по теме:
Источник: Wrongulator: калькулятор, который врет28.07.2011 [14:07], Павел Котов
В этом мире нелюбовь к счетоводам и бухгалтерам считается хорошим тоном. Люди искренне ненавидят их за свои низкие зарплаты и за то, что в фондах предприятий постоянно не хватает денег на расходные материалы вроде бумаги для принтера. А еще хрестоматийные бухгалтеры славятся упорным нежеланием постигать элементарную компьютерную грамотность, чем выводят из себя работников IT-отделов. 
Материалы по теме: Источник: Китайский суперкомпьютер Tianhe-1A - самый быстрый в мире28.10.2010 [16:30], Александр Будик
В рамках выставки HPC 2010 China, которая проходит с 27 по 30 октября в Пекине, представлен суперкомпьютер Tianhe-1A. В бенчмарке LINPACK этот высокопроизводительный монстр показал рекордную производительность в операциях с плавающей запятой в 2,507 петафлопс, что делает его самым быстрым компьютером на сегодняшний день, и не только в Китае, но и во всём мире.
В основу Tianhe-1A легла современная парадигма гетерогенных вычислений – суперкомпьютер включает 7168 параллельно работающих графических процессоров NVIDIA Tesla M2050 и 14366 центральных процессоров. Если бы Tianhe-1A использовал только CPU без GPU, то ему понадобилось для достижения такой же производительности более 50 тыс. процессоров, при этом площадь занимаемого компьютером пространства увеличилась бы вдвое.
Более того, без GPU 2,5-петафлопсный компьютер характеризовался бы огромной потребляемой мощностью – не менее 12 МВт. Благодаря использованию гетерогенной архитектуры, разработчикам удалось снизить энергопотребление втрое – до 4,04 МВт. Сэкономленной энергии достаточно для обеспечения электропитанием более пяти тысяч домов. Tianhe-1A разработан Национальным университетом оборонных технологий Китая (NUDT, National University of Defense Technology). Система расположена на базе Национального центра супервычислений в Тянзине и приведена в полную боевую готовность. Суперкомпьютер будет использоваться в качестве открытого ресурса для масштабных научных вычислений. Как отметил президент и генеральный директор NVIDIA Джен-Сан Юань, два из трёх самых быстрых суперкомпьютеров в мире используют GPU. Интересно, что самым быстрым суперкомпьютером, согласно последней редакции списка TOP500, является Jaguar с максимальной производительностью 1,759 петафлопс. За ним следуют Nebulae (1,271 петафлопс) и Roadrunner (1,042 петафлопс). Материалы по теме: Источник: "Нигма.РФ" улучшила математическую систему23.09.2010 [18:11], Андрей Крупин
Разработчики интеллектуальной поисковой системы "Нигма.РФ" (прежнее название Nigma.ru) представили новые возможности математического инструментария, функционирующего в рамках онлайнового сервиса. Теперь пользователи отечественного поисковика могут строить графики неявно заданных функций на плоскости и в пространстве. Например, y2+x2=25 или xyz=10.
Математический инструментарий был включен в состав "Нигма.ру" в октябре 2008 года. Тогда разработчики научили интернет-сервис решать уравнения и системы уравнений, упрощать выражения, решать задачи с использованием различных величин и констант и т.д. Впоследствии кураторы проекта добавили ход решения для уравнений и для упрощения выражений, а также усовершенствовали систему распознавания запроса пользователя. В декабре 2009 года к уже существующему списку возможностей добавилось решение задач, для которых необходимо определять область допустимых значений (ОДЗ), вычисление интегралов и производных. В мае 2010 "Нигма" научилась проводить анализ функций и строить графики. Материалы по теме: Источник: NVIDIA CUDA ускоряет поиск пиратского видео в 30 раз21.07.2010 [13:49], Александр Будик
Защита прав интеллектуальной собственности, а также поиск в Интернете нелицензионного видео и роликов порнографического и экстремистского содержания – задача сложная и очень затратная по ресурсам. Необходимо не только скачать, но и быстро проанализировать огромные объемы видеоданных. Причем результаты анализа желательно иметь почти сразу после закачки видео пользователем. Такие требования заставили разработчиков компании «Инвентос» искать новые подходы в проекте LicenZero.ru для анализа видеоизображений. LicenZero — это онлайн сервис, который позволяет находить и блокировать незаконно размещенные видеоролики, телепрограммы, кинофильмы и прочие видеоматериалов по всему Рунету. Все видео, которое загружается на видеохостинги Рунета, попадает в индекс LicenZero. LicenZero можно применять для поиска объектов внутри видео, для автоматической модерации контента и анализа видеоизображений для контекстной видеорекламы. Наличие собственной реализации тренировки классификатора на распознавание объектов позволило максимально оптимизировать код, но на центральных процессорах разработчикам так и не удалось достичь приемлемых результатов производительности. Решение задачи оказалось осуществимым благодаря использованию графических процессоров NVIDIA в качестве вычислителей. В результате переноса программного кода LicenZero на архитектуру NVIDIA CUDA удалось добиться более чем 30-кратного ускорения работы алгоритмов поиска объектов на видеоизображении по сравнению с исполнением задачи на CPU. Напомним, NVIDIA CUDA представляет собой программно-аппаратную архитектуру, позволяющую использовать GPU для вычислений общего назначения. Архитектура CUDA обеспечена широкой поддержкой популярных языков программирования и API, включая Microsoft DirectCompute, OpenCL, CUDA C, CUDA Fortran и другие.
Материалы по теме: Источник: |
Самое интересное - обзоры: |
