Usando quatro placas gráficas GeForce 9800GX2 (cada uma já por si equivalente a duas placas gráficas GeForce 9800,) estes investigadores da Universidade de Antuérpia puderam utilizar os 8 GPUs para acelerar drasticamente o processo de reconstrução das tomografias 3D.
Cálculos que demoravam horas num cluster de 4 PCs com CPUs Quad-Core são agora "despachados" em 30 segundos.
Obviamente, nos tempos livres deve dar para causar inveja aos amigos, jogando Crysis em super alta resolução com todos os detalhes no máximo! :)
Vejam o vídeo de apresentação:
Para quem estiver interessado em fazer estes cálculos, a lista de hardware é a seguinte:
- AMD Phenom 9850 processor + Scythe Infinity CPU cooler
- 4 x MSI 9800GX2 graphics card
- 4x 2GB Corsair Twinx DDR2 PC6400 memory
- MSI K9A2 Platinum motherboard
- Samsung Spinpoint F1 750GB HDD
- ThermalTake Toughpower 1500W Modular PSU
- Lian-Li PC-P80 Armorsuit case
- Windows XP 64-bit
via [Engadget]
Bonito mesmo era fazerem um Sistema Operativo capaz de traduzir / reencaminhar certas operações directamente para o GPU em vez de usar o CPU! ISSO é que era de homem! ;o)
ResponderEliminarJá agora, bonito também...mas mesmo bonito (embora de uma complexidade técnica enorme) era fazer um sistema operativo verdadeiramente distribuído com a capacidade de se expandir (e "retrair") mediante a disponibilidade dos nós e reportando às aplicações a memória distribuída e velocidade de CPU como um só!
É claro que um GRANDE bottleneck é a velocidade de comunicação para manter algo deste tipo fiável e actualizado (e sincronizado).
No entanto, eu acho que com alguns algoritmos inteligentes com testes de latência entre nós era possível criar "virtual machines" em real time mediante a distância entre os nós (utilizando o seu processamento / memória)...
Já ando há MUITOS anos com esta ideia na cabeça! Vais ver que um dia ainda vamos alcançar isso! ;o)
Hugz,
Luís
Isso já existe. :)
ResponderEliminarÉ o tão badalado "cloud computing", um pouco o género de coisas que o Google faz, que permite facilmente acrescentar computadores para aumentar o processamente e "escalar" a potência, assim como adicionar redundância, para que um PC que "crashe" não afecte de forma catastrófica todo o sistema.
Olá Carlos,
ResponderEliminarO que é que dizes do Helmer:
http://helmer.sfe.se/
@Cafonso
ResponderEliminarBem interessante esse projecto! :)
No entanto, para a aplicação em questão, acho que nem mesmo o Helmer seria capaz de bater os 8 GPUs, que se adequam perfeitamente ao tipo de processamente específico desta aplicação.
(Eles próprios tinham um mini-cluster com 4 quad cores, que era muito mais lento que os GPUs, e já dá uma ideia da diferença de velocidades.)
Com cada GPU a conter 192 mini-processadores bem eficientes em cálculos matemáticos, multiplicados por 8, dá mais de um milhar de "processadores" que facilmente derrotam os CPUs tradicionais.
Claro que para cálculos mais complexos/genéricos, os GPUS podem já não ser tão eficientes, e aí pode compensar o uso destes clusters como o Helmer.
(Por algum motivo a Nvidia anda a intrometer-se no mercado dos CPUs... porque quem faz GPUs, também facilmente faz CPUs. :)