La Russie accélère l'innovation scientifique grâce aux supercalculateurs à base de GPU

Alors que les chercheurs russes déploient de plus en plus de supercalculateurs à base de GPU pour relever les défis scientifiques, l'Université d'État de Moscou modernise son système Lomonosov avec les GPU NVIDIA Tesla ™ pour en faire l'un des supercalculateurs les plus rapides au monde.
Le système amélioré renferme 1,554 GPU Tesla X2070 de NVIDIA dotés d'un nombre identique de processeurs quad-core pour une performance de pointe atteignant 1,3 petaflops. Ainsi, il devient le numéro 1 en Russie et se place parmi les systèmes les plus rapides dans le monde.
Le système est utilisé pour la recherche, principalement, sur des domaines de calcul intensif comme le changement climatique, la modélisation de l'océan, la médecine post-génomique et la formation des galaxies.
"Notre recherche exige d'énormes ressources de calcul, et nous souhaitons obtenir ce type de puissance de la manière la plus efficace possible", a déclaré Victor Sadovnichy, académicien, recteur de l'Université de Moscou. "La seule façon pour nous d'atteindre ces deux objectifs, est de recourir à un système hybride basé sur le couple GPU / CPU."
Les centres de calcul du monde entier cherchent des moyens pour augmenter les performances sans dépasser les budgets énergétiques. Les GPU fournissent de hautes performances par watt, un avantage dont profitent de nombreux centres de recherche en Russie, y compris l'Institut Keldysh de Mathématiques Appliquées; l'Université d'État de Lobatchevski de Nijni Novgorod (NNSU) et le Centre éducatif et scientifique de calcul parallèle à l'Université d'État de Perm.
L'Institut de Mathématiques Appliquées Keldysh utilise la puissance de calcul de 192 GPU Tesla C2050 pour la recherche dans les domaines de l'énergie atomique, la construction aéronautique et l'extraction de pétrole. NNSU est le premier centre de recherche CUDA de la Russie, tirant pleinement parti des GPU dans des projets allant de l'étude des systèmes vivants à la modélisation mathématique de solides, en passant par le calcul à grande échelle. NNSU va installer un cluster à base de GPU pour atteindre un pic de performance de 100 téraflops cette année, et espère faire passer ce chiffre à 500 téraflops avant la fin de 2012.
"Nous sommes conscients de l’incroyable potentiel que représentent les systèmes de solutions hybrides à base de GPU / CPU. Ils vont, en effet, pouvoir nous aider à répondre à un grand nombre de défis scientifiques tels que l'étude des systèmes vivants, de la bio-photonique et des mathématiques informatiques", a déclaré Victor Gergel, doyen du département de mathématiques et de cybernétique informatique au NNSU, et aussi directeur de l'Institut Scientifique et de Recherche en Mathématiques et Cybernétique Appliquées."Grâce à NVIDIA, NNSU peut désormais apporter plus de ressources de calcul à nos étudiants et aux chercheurs, ce qui augmentera considérablement leur rythme de travail."