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Hochleistungsrechner  

Grafikkarten sind schneller als Supercomputer

02.12.2008, 11:56 Uhr | Bela Beier & Sascha Plischke

Die Technische Universität München hat einen Lehrstuhl für Aerodynamik. Am Lehrstuhl für Aerodynamik der TU München fand der Vergleich zwischen Grafikkarte und Supercomputer statt.. Normale hängen Großrechner bei Simulationen locker ab – diese Erfahrung haben jetzt Studenten der TU München gemacht. Dabei ermöglichten es schon Standard-Grafikkarten, die Berechnungen von Windkanal-Experimenten um das Vierzigfache zu beschleunigen, und das zu einem Hundertstel der Anschaffungskosten. Nächster Schritt: Der persönliche Supercomputer am Arbeitsplatz.

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Für eine Semesterarbeit hatte der Student Eugen Riegel verglichen, wie sich die Performance von normalen Grafikkarten von der spezialisierter Großrechner unterscheidet. Das überraschende Ergebnis: Grafikkarten waren um ein Vielfaches schneller, zumindest bei bestimmten Aufgaben. Bei dem Vergleich traten ein Hochleistungscomputer der TU München mit vielen hundert gegen eine handelsübliche Nvidia GeForce 8800 GT Grafikkarte mit 512 Megabyte Speicher an.

Grafikkarte blitzschnell bei Simulationen

Der Student am Lehrstuhl für Aerodynamik ließ die beiden Vergleichskandidaten, so genannte Computational Fluid Dynamics berechnen. Das sind hochkomplexe Windkanal- und Flüssigkeitswirbel-Simulationen, die viele einfache Rechenschritte erfordern. Für die aufwendige Simulation benötigte der Großrechner der Universität ungefähr 60 Stunden – die normale Grafikkarte bewältigte die gleichen Aufgaben in nur knapp zehn Stunden. Das Ergebnis des Experiments erscheint überraschend, dabei ist die Erklärung dafür ganz einfach.

Spiele und Simulationen stellen ähnliche Anforderungen

Für Simulationen wie im Test sind viele einzelne, sehr einfache Rechenoperationen notwendig. Computer-Spiele stellen genau dieselbe Anforderung: Seit Jahren müssen Grafikprozessoren in Millionen einfachen Rechenschritten die Position von Punkten im Raum berechnen, aus denen sich am Ende dreidimensionale Spielwelten zusammensetzen. Genau für diese Aufgabe sind die Chips auf Grafikkarten entwickelt worden. Während normale Prozessoren komplexe und unterschiedliche Rechenaufgaben schnell hintereinander lösen können, verarbeiten Grafikkarten einfache Rechenschritte gleichzeitig – und sind deshalb bei bestimmten Aufgaben schneller.

Hersteller arbeitet seit Jahren mit Wissenschaftlern

Ermöglicht wird der Einsatz von Grafikprozessoren für andere Aufgaben als die Berechnung von Spielen durch eine spezielle Programmiersprache des Konzerns Nvidia. Diese CUDA genannte Sprache ermöglicht es, das Potential eines Grafikprozessors auch für die Berechnung wissenschaftlicher Aufgaben zu nutzen. Seit zwei Jahren arbeitet der Konzern bereits mit Hochschulen und wissenschaftlichen Einrichtungen rund um den Globus zusammen, um die Forscher mit leistungsfähigeren Rechnern auf Basis von Grafikchips zu unterstützen.

Nvidia arbeitet am Personal Supercomputer

Zu diesem Zweck hat Nvidia auf Basis seiner handelsüblichen Grafikkarten eine spezielle Rechenkarte entwickelt. Die trägt den Namen Tesla, verfügt über keinen Monitoranschluss mehr und dient allein als Co-Prozessor für die Berechnung komplizierter Aufgaben. Mit Großrechnern auf Basis dieser Technologie konnte etwa der amerikanische Wetterdienst National Weather Service die Berechnung von Wettermodellen um das vierzigfache beschleunigen. Der nächste Schritt: Nvidia bietet bereits jetzt einen Supercomputer für den Arbeitsplatz an, unabhängig von teuren Riesenrechnern. In dem arbeiten gleich vier Tesla-Karten für Geschwindigkeit sorgen – und beschleunigen den Rechner auf eine Geschwindigkeit, die jene eines Standard-PC um das 250-fache übertrifft.

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