NVIDIA(英伟达)凭CUDA在FOLDING@HOME项目上实现里程碑成绩

GPU计算突破了千万亿次浮点运算,NVIDIA(英伟达)称雄分布式计算应用领域

2008-8-26 作者: NVDIA 来源: NVDIA

关键字: NVDIA 分布式计算 

    2008年8月26日,美国加利福尼亚州圣克拉拉市 - 根据斯坦福大学公布的统计数字,到上周为止,NVIDIA GPU(图形处理器)已经为斯坦福大学Folding@home分布式计算应用贡献了超过1 petaflop[1] (千万亿次浮点运算)。所有运行的NVIDIA® GPU实现了超过1.25 petaflop(千万亿次浮点运算),占到了研究蛋白质对人体影响这一应用项目总处理能力的42%。

    NVIDIA(英伟达)的千万亿次浮点运算,几乎占到了Folding@home项目总处理能力的一半,而这些是由该项目中所使用的仅11,370颗GPU(图形处理器)实现的。相比之下,运行Windows的CPU共计208,268颗,而其性能却只能实现198万亿次浮点运算,仅相当于该项目总处理能力的6%。

    斯坦福大学于六月发布了专为NVIDIA GPU计算而设计的Folding@home客户端,因此取得这一惊人的进步仅花了短短几个月的时间。Folding@home客户端的CUDA端口采用NVIDIA CUDA™开发,是一款用于群核并行架构的C语言编程环境,实现了该项目有史以来高于任何其它架构的最大处理能力。

    斯坦福大学化学系副教授兼Folding@home项目总监Vijay Pande表示:“这些统计数字显示,NVIDIA GPU对蛋白质折叠模拟的影响是相当巨大的。使用NVIDIA GPU模拟折叠的团队实现了生产率的大幅提升,而这也极大地加快了该项目的速度。”

    NVIDIA公司视觉消费级解决方案总经理Michael Steele表示:“像Folding@home这样的应用还仅仅是个开端,每天我们都会看到越来越多的得益于CUDA以及我们GPU技术的计算问题实例。我知道自从我们GPU专用的CUDA端口发布之后,NVIDIA®(英伟达™)公司的每位员工都密切关注Folding@home项目的进展。看到他们在极具价值的事业上做出了如此重大而有意义的贡献,我们感到非常高兴。”

    斯坦福大学的分布式计算项目Folding@home通过将数百万颗处理器的计算能力结合在一起来模拟蛋白质折叠,现已成为研究威胁生命疾病治愈方法的一支重要力量。这些疾病包括癌症、囊肿性纤维化、帕金森综合症等等。Folding@home项目是越来越多的GPU非游戏应用程序中的最新实例。在NVIDIA GPU上运行Folding@home客户端所实现的蛋白质折叠模拟速度比在当今主流CPU上提高了140倍。

    完整的统计表如下:
 
    数据来源:http://fah-web.stanford.edu/cgi-bin/main.py?qtype=osstats,截至2008年8月19日。

    [1] flop是每秒浮点运算次数,是处理能力的标准量度。1 teraflop是万亿flop,而1 petaflop则为千万亿flop。

 



责任编辑:朱若婷