Die zwei weltweit energieeffizientesten Supercomputer werden laut der heute veröffentlichten neuen Green500-Liste von NVIDIA–Tesla-GPUs beschleunigt. Als Gewinner geht „Eurora“ von CINECA hervor, Italiens größtes Supercomputing Center in Casalecchio di Reno. Eurora liefert 3.210 MFlops pro Watt und übertrifft damit das beste ausschließlich aus Intel-CPUs bestehende System (im Météo France) in Sachen Energieeffizienz um das 2,6-fache. Eurora stellt auch das effizienteste CPU-basierte Intel-Xeon-Phi-System „Beacon“ am National Institute for Computational Sciences an der University of Tennessee in den Schatten.
Auf dem zweiten Platz der Green500-Liste Juni 2013 befindet sich der Supercomputer „Aurora Tigon“ an der Selex-ES-Einrichtung in Chieti, Italien. Beide Systeme setzen auf NVIDIAs Tesla-K20-GPUs und werden durch fortschrittliche, leistungsfähige „Aurora“-Server von Eurotech betrieben. Insgesamt betrachtet sind unter den Top 100 der Green500-Liste die Großrechner mit Kepler-GPUs im Durchschnitt 50 Prozent energieeffizienter als Systeme, die auf Intels aktuelle Xeon-Phi-Architektur setzen.
Bereits vergangene Woche haben Rechner mit NVIDIA-GPUs bei der Student-Cluster-Challenge auf der diesjährigen ISC die ersten vier Plätze im Bereich energieeffizientes Supercomputing belegt. Mit dieser Platzierung stellen NVIDIA-GPUs erneut unter Beweis, warum sie die am meisten bevorzugten Beschleuniger-Lösungen unter Entwicklern, System-Designern und mit Computern forschenden Wissenschaftlern sind. „Reine Leistung ist nicht mehr allein ausschlaggebend für den Wert und die Bedeutung eines Supercomputers“, sagt Sumit Gupta, General Manager der Tesla Accelerated Computing Business Unit bei NVIDIA. „Alle zukünftigen Systeme müssen höhere Leistung bei reduziertem Stromverbrauch abliefern. Mit GPU-Systemen auf den ersten beiden Plätzen veranschaulicht die neueste Green500-Liste eindrucksvoll die Möglichkeiten für energieeffiziente Supercomputer-Rechenleistung.“
Durch die parallele Arbeit tausender kleiner, sparsamer Kerne sind GPUs wesentlich energieeffizienter als herkömmliche CPUs. Diese GPU-Kerne sind darauf optimiert, rechenintensive Bereiche von Anwendungen auszuführen. Allzweck-CPU-Kerne sind hingegen für rechenintensive Aufgaben ineffizient, da sie sie seriell abarbeiten.
Quelle: Nvidia, GPpublic | Bild-Quelle: Cineca
