TU München: NVIDIA-Grafiktechnologie

 
 

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TU München: NVIDIA-Grafiktechnologie beschleunigt Strömungssimulation

München, 27. November 2008 – Beeindruckende Ergebnisse liefert eine studentische Forschungsarbeit am Lehrstuhl für Aerodynamik der Technischen Universität München. Im Rahmen der Studie wurden komplexe Strömungsberechnungen mit Grafikkarten von NVIDIA durchgeführt. Das Resultat war eindeutig: Mit einer handelsüblichen Grafikkarte konnten die Berechnungen um das 7-Fache beschleunigt werden.

Der Lehrstuhl für Aerodynamik an der Technischen Universität München (TUM) beschäftigt sich mit der Aerodynamik von Luft- und Raumfahrzeugen, Automobilen und Gebäuden. Ein wesentliches Werkzeug der Grundlagen- und Anwendungsforschung ist die numerische Strömungssimulation (Computational Fluid Dynamics, CFD). „Mit CFD werden strömungsmechanische Probleme numerisch simuliert, wodurch CFD eine wichtige Ergänzung zu Windkanalversuchen, insbesondere für physikalisch komplexe Strömungen, ist“, erläutert Prof. Dr.-Ing. Nikolaus A. Adams, Ordinarius am Lehrstuhl für Aerodynamik an der TU München.

Eine Forschungsarbeit am Lehrstuhl hat nun den Nachweis erbracht, dass auch mit einer handelsüblichen Grafikkarte komplexe Strömungssimulationen durchgeführt werden können – und zwar in wesentlich kürzerer Zeit als mit Großrechnern. Die Simulationsberechnungen wurden mit einer NVIDIA GeForce 8800 GT durchgeführt und konnten so auf das 7-Fache beschleunigt werden.

Basis für den Einsatz von GPUs als Hochleistungsrechensystem ist ihre freie Programmierbarkeit – eine Eigenschaft, die in der Vergangenheit nur CPUs kennzeichnete. Zur Realisierung der Programmierbarkeit hat NVIDIA die auf C/C++ basierende Programmiersprache CUDA (Compute Unified Device Architecture) entwickelt. CUDA ist frei zugänglich, NVIDIA stellt ein SDK (Software Development Kit) zum Download zur Verfügung. Die hohe Rechenleistung der Grafikkarten entsteht durch das Parallelisieren vieler Datenverarbeitungseinheiten auf dem Grafikchip, wodurch im Vergleich zu herkömmlichen CPUs sehr viel mehr Transistoren für die Berechnung zur Verfügung stehen.

Dr.-Ing. Thomas Indinger, Leiter der Automobilaerodynamik am Lehrstuhl von Professor Adams, betreute die Forschungsarbeit. Auch er sieht im Einsatz von Grafikprozessoren in Wissenschaft und Forschung ein hohes Potenzial: „Es hat sich gezeigt, dass Grafikprozessoren aufgrund ihrer massiv-parallelen Architektur berechnungsintensive Aufgaben um ein Vielfaches schneller erledigen können als herkömmliche Hauptprozessoren. Gerade in Bereichen, in denen daten- und rechenintensive Grundlagenforschung betrieben wird, sehen wir deshalb große Chancen für eine zunehmende Verbreitung von GPU-Lösungen.“

Die TU München und NVIDIA haben nun eine Kooperation beschlossen. NVIDIA stellt dem Lehrstuhl für Aerodynamik Grafikprozessoren aus der High-Performance-Computing-Produktlinie Tesla zur Verfügung, die für den Dauereinsatz im professionellen Umfeld konzipiert ist. Die Prozessoren verfügen über bis zu 4 GB Speicher und bieten eine Rechenleistung von 1 Teraflops. An der TU München werden demnächst Strömungssimulationen mit einem Tesla-System durchgeführt. Gemäß ersten Einschätzungen können durch den Einsatz von Tesla-Karten die Berechnungen um das 40-Fache beschleunigt werden.

Weitere Informationen unter http://www.nvidia.de/object/tu_munich_de.html

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