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Moskauer Lomonosov-Universität rechnet mit NVIDIAs Tesla-GPUs

 
 

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Russia Supercomputer
Mit einer Leistung von 1,3 Petaflops der schnellste Rechner Russlands: der Lomonosov-Rechner an der gleichnamigen Moskauer Universität (Quelle: NVIDIA)

Santa Clara, Kalifornien, 15. Juni 2011 – Die Moskauer Lomonosov-Universität rüstet ihren Supercomputer mit NVIDIAs Tesla-GPUs auf, um ihre Forschungen zu beschleunigen.

Für die schnellere Berechnung ihrer Forschungsprojekte stattet die staatliche Moskauer Lomonosov-Universität ihren Supercomputer mit 1.554 Tesla-X2070-GPUs von NVIDIA aus. Jede von ihnen ist mit einer Quadcore-CPU verbunden – so erreicht das System eine Spitzenleistung von rund 1,3 Petaflops und nimmt in der Liste der leistungsfähigsten Computer als schnellster russischer Rechner einen der vorderen Plätze ein.

Einsatzgebiete des Systems sind hauptsächlich die Klimaforschung, die Modellierung von Ozeanen, die Medizinforschung und die Untersuchung der Entstehung von Galaxien.

„Unsere Forschung benötigt enorme Rechnerleistung, die wir so effizient wie möglich bereitstellen müssen“, erklärt Victor Sadovnichy, Rektor der staatlichen Moskauer Universität. „Der einzige Weg, das zu erreichen, lag im Einsatz eines GPU/CPU-Hybridsystems.“

Weltweit versuchen Betreiber von Supercomputern, die Leistung zu erhöhen, ohne ihr Energie-Budget zu überschreiten. Von der hohen Energieeffizienz der GPUs profitieren auch andere Forschungszentren in Russland wie das Keldysh-Institut für angewandte Mathematik, das staatliche Lobachevsky-Institut in Nizhni Novgorod (NNSU) sowie das Wissenschafts- und Bildungszentrum für paralleles Rechnen an der staatlichen Universität in Perm.

Das Keldysh-Institut für angewandte Mathematik nutzt in seinem System 192 Tesla-C2050-GPUs für Kernforschung sowie die Forschung in Flugzeugbau und Ölförderung. Das NNSU ist gleichzeitig auch das erste russische CUDA-Forschungszentrum. Es verwendet GPUs in Projekten wie der Untersuchung der Selbsterschaffung und -erhaltung eines Systems (Autopoiese) mit Hilfe mathematischer Modellierung und großflächiger Berechnungen. Das Institut wird in diesem Jahr ein GPU-gestütztes Cluster mit einer Spitzenleistung von 100 Teraflops installieren, das bis Ende 2012 auf eine Leistung von 500 Teraflops ausgebaut wird.

„Hybride GPU-gestützte Systeme helfen bei der Erforschung von spezifischen Problemen in der Bio-Photonik, der numerischen Mathematik sowie im Feld der Autopoiese“, sagt Victor Gergel, Dekan der Abteilung für Kybernetik und numerische Mathematik am NNSU und Direktor des wissenschaftlichen Forschungsinstituts für angewandte Mathematik und Kybernetik. „Durch die Zusammenarbeit mit NVIDIA können wir unseren Studenten und Forschern eine Rechenleistung bieten, die ihre Arbeit beschleunigt.“

NVIDIA (NASDAQ: NVDA) hat mit der Einführung der Graphics Processing Unit (GPU) im Jahr 1999 einen Meilenstein in der Computergrafik gesetzt. Seit dieser Zeit hat NVIDIA kontinuierlich neue Standards im Bereich Visuelles Computing etabliert, etwa mit revolutionären Grafiklösungen für Tablets, portable Mediaplayer, Notebooks und Workstations. NVIDIA bewirkte mit seinen programmierbaren GPUs einen Durchbruch beim parallelen Computing, der auch die Realisierung kostengünstiger Supercomputing-Lösungen ermöglicht. NVIDIA hält mehr als 1.900 erteilte Patente weltweit. Weitere Informationen unter www.nvidia.de.



 
 
 
 
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