STEIGERN SIE IHREN DURCHSATZ UND BESCHLEUNIGEN SIE IHRE FORSCHUNG MIT NVIDIA TESLA K80.

Der Weg in die Zukunft ist parallel. Herkömmliche CPUs liefern nicht mehr mit jeder neuen Generation deutlich mehr Leistung. HPC-Experten sind sich einig, dass nur massiv-parallele Prozessoren wie Grafikprozessoren ausreichend Leistung für die Wissenschaft und Forschung der Zukunft liefern.

Die NVIDIA® Tesla® K80 ist der leistungsfähigste Grafikprozessor der Welt für maschinelles Lernen und HPC-Anwendungen und vereint drei gute Gründe für die Implementierung in Ihrem Rechenzentrum.

Grund 1: Führende Anwendungen unterstützen Grafikprozessor-BeschleunigungViele rechenintensive Anwendungen für maschinelles Lernen und HPC unterstützen die Grafikprozessor-Beschleunigung. Eine unabhängige Studie von Intersect360 Research belegt sogar, dass 70 % der führenden HPC-Anwendungen mit integrierter Unterstützung für Grafikprozessoren ausgestattet sind.

Anwendungen für die Chemie stellen zum Beispiel hohe Anforderungen an die Rechenleistung im Rechenzentrum. Die Studie belegt, dass die meisten Chemoinformatik-Anwendungen heute bereits Grafikprozessoren unterstützen. Mit dem NVIDIA Tesla K80 Grafikprozessor lässt sich eine deutliche Leistungssteigerung für solche Anwendungen erzielen.

Führende Chemoinformatik-Anwendungen laut Intersect360

Gaussian GAMESS CP2K

NAMD Quantum Espresso Q-Chem

VASP LAMMPS ADF

AMBER Schrodinger* Accelrys

NWChem* CHARMM

Grüne Anwendungen unterstützen Grafikprozessor-Beschleunigung* weist darauf hin, dass nur bestimmte Merkmale unterstützt werden

Von den 50 am häufigsten genannten HPC-Anwendungen liefern 34 mehr oder weniger umfassende Grafikprozessor-Unterstützung.Michael Feldman, Intersect360 Research

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16X

14X

12X

10X

8X

6X

4X

2X

0X

K80CPU

GROMAC

GTC

OMCPAC

Chroma

Clover

LeLAMMPS

NAMC

HOOMD

MILC

AmberM

4 CPUServers 1 Tesla K80

Server

Application Performance Benchmark4 CPU Servers vs 1 Tesla K80 Server

HOOMD-BLUE3.4X

MILC3.0X

NAMD2.4X

HOOMD-BLUE1X

MILC1X

NAMD1X

8 CPUServers

1 Tesla K80Server

Application Performance Benchmark8 CPU Servers vs 1 Tesla K80 Server

System Throughput Increases when Nodes are Accelerated

CPU-only System

100 Jobs per Day

1/3 of System Nodes withTesla K80 Accelerators

220 Jobs per Day

HOOMD-BLUE1.7X

MILC1.4X

NAMD21.7X

HOOMD-BLUE1X

MILC1X

NAMD1X

Grund 2: Ein Tesla K80 Server ersetzt bis zu acht CPU-ServerDie Beschleunigung von Entdeckungen kann lebenswichtig sein. Doch Rechnerressourcen sind häufig begrenzt und schränken das wissenschaftliche Potenzial der Forscher ein.

Der Tesla K80 Grafikprozessor eröffnet völlig neue Möglichkeiten für Wissenschaft und Forschung. Ein einziger Server mit zwei Tesla K80 Grafikprozessoren kann Simulationen schneller berechnen als vier Server mit Dual-Socket Haswell CPUs. Die häufig eingesetzte Chemie-Anwendung HOOMD-Blue liefert zum Beispiel Ergebnisse auf einem einzigen Grafikprozessor-basierten Server 3,4x schneller als auf vier CPU-Servern.

Grund 3: Höherer Durchsatz führt zu mehr Entdeckungen

Alle IT-Manager stehen vor derselben Herausforderung: Die Anforderungen an das Rechenzentrum übersteigen häufig die verfügbare Rechenleistung.

Hier ist die Aufrüstung des Rechenzentrums mit Tesla K80 Grafikprozessoren die Lösung. Die Systemkapazität steigt deutlich an, so dass jeden Tag mehr Aufgaben bearbeitet werden können. Wenn zum Beispiel nur ein Drittel der System-Knoten mit Tesla K80 Grafikprozessoren beschleunigt wird, verdoppelt sich bereits der Gesamtdurchsatz.

Für die Forscher um Prof. Carsten Rother vom Computer Vision Lab der TU Dresden ist GPU Computing unverzichtbar für maschinelles Lernen. Durch die Beschleunigung ihres Supercomputers mit Tesla K80 Grafikprozessoren können die Forscher der TU Dresden schneller zu Ergebnissen kommen und sogar

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Die Forderung nach einem Grafikprozessor-basierten System wurde so laut, dass sich die IT-Abteilung anstelle des geplanten Kaufs eines CPU-Systems mit 128 Knoten für Tesla K80 Grafikprozessoren entschied. Die Auslastung betrug gleich ab dem ersten Tag 80 %.Guido Juckeland, TU Dresden

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