Динамические визуальные объекты ресурсозатратны, поэтому для этой информации необходимо оптимизировать качество и скорость получения/передачи либо отказаться от воспроизведения динамических данных в реальном режиме времени. Однако решение данной задачи зависит не только от структуры и реализации ИКП, но и от качества каналов связи. Следовательно, разработчики должны предоставить пользователю ИКП возможность варьировать этими характеристиками.
Таким образом, при формировании системы визуального представления данных в ИКП необходимо учитывать: виды представления визуальной информации, способы ее представления и формирования, включить необходимый инструментарий и разработать методы эффективной обработки, хранения и передачи этих данных с учетом требований пользователей ИКП, цели ее функционирования и качества предоставляемых каналов связи.
УСКОРЕНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ПРИ ПОМОЩИ ГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОРОВ
Китаев ИВ.
ООО «Бизнес-Навигация», г. Москва
Весной энергией наполняются не только деревья и люди, но и мейнфреймы университетов - студенты производят последние расчеты для своих дипломных проектов. Информационные системы эксплуатируются круглые сутки, а расписание на их использование составлено с точностью до минуты. «Привет, библиотечный вторник проводите без меня, — громко зевнув, заявил мой коллега по телефону, — мне нужно хорошенько выспаться, сегодня у меня ночь расчетов». Михаилу не повезло - его фамилия находилась ближе к концу списка, поэтому и ресурсы для его расчетов выделят только ночью. Представим, что и Михаил и его коллеги максимально оптимизировали свои расчеты и все упирается только в мощность вычислительного центра. Каким образом можно увеличить его производительность с наименьшими затратами?
Первым и самым логичным решением будет покупка лицензий на использование дополнительных процессоров, наращивание объема памяти или даже приобретение собственного суперкомпьютера - как это сделал Российский Государственный Университет имени Иммануила Канта, находящийся в Калининграде. Стоимость суперкомпьютера составила 1,2 миллиона долларов, пиковая производительность - 5 триллионов операций в секунду (терафлопс), весит он более четырех тонн [1]. Для сравнения - самым мощным суперкомпьютером на сегодняшний день является IBM Roadrunner [2], он способен производить более 1026 триллионов операций в секунду, его вес составляет 226 тонн, а стоимость - 133 миллиона долларов США. В то время как 133 миллиона даже не поместятся в соответствующую ИТ-затратам графу бюджета университета, то полтора - это вполне реальная величина. Можно ли совершить более эффективную покупку с экономической точки зрения, чем это сделали коллеги из Калининграда? Оказывается что да.
В начале 80-х человечество столкнулись с проблемой нехватки процессорных ресурсов - аппетит программ, выполняющих параллельные вычисления рос намного быстрее, чем совершенствовались технологии производства микропроцессоров. Для того чтобы как-то решить эту проблему компания INMOS разработала модуль расширения для шины ISA, представляющий собой карту с установленным на нее процессором, заточенным под параллельные вычисления [3]. Это решение спасло многих, однако эра транспьютеров быстро прошла, так как на рынке появились новые технологии, позволяющие значительно увеличить количество транзисторов в традиционных процессорах и тем самым увеличить их мощность.
Компьютерные игры шагали в ногу со временем и постоянно эволюционировали вместе с процессорами: сначала текстовые, потом игры с простейшей двухмерной графиков, и наконец, сложнейшие трехмерные миры, требующие огромных вычислительных ресурсов для вывода объемного изображения на экран монитора. Для решения этой задачи были разработаны графические процессоры (GPU) [4], полностью выполняющие все вычисления, связанные с изображением. GPU, благодаря специальной конвейерной архитектуре, намного эффективней работают с большими потоками данных, потому как позволяет выполнять все необходимые задачи параллельно (в отличие от традиционных процессоров, решающих задачи последовательно). Идея
распараллеливания вычислений базируется на том, что большинство задач может быть разделено на набор меньших задач, которые могут быть решены одновременно.
Не так давно ведущие производители графических чипов - компании AMD и NVIDIA выпустили на рынок набор программного обеспечения, позволяющий использовать современные видеокарты в качестве транспьютеров. Обычные домашние компьютеры, построенные на базе этих видеокарт позволяют легко достигать производительности в 1 терафлопс. Компактный вычислительный центр мощностью в 4 терафлопса можно создать менее чем за 10,000 долларов США, при этом весить он будет менее 10 килограмм, а для его создания понадобится четыре карты FIRESTREAM 9250
[5].
Для сравнения двум вычислительным центрам (один на базе графически процессоров, второй - high-end система IBM p5-590 с 8 процессорами) было дано задание определить Лондонскую и Европейскую межбанковскую ставки предложения. 10 тестовых прогонов и подсчеты средних результатов показали, что система на базе графических чипов оказалась почти в 86 раз более эффективной, нежели обычные потоковые процессоры.
Экономические вычисления это не единственная сильная область GPU. Сегодня их с успехом используют для обработки изображений и сигналов, симуляции физики, геоинформационных систем, вычислительной биологии, расчетов динамики газов и жидкостей, молекулярной динамики, адаптивной лучевой терапии, астрономии и многого другого.
Благодаря доступности оборудования и его высокой производительности вычисления на графических процессорах становятся все более и более популярными, а разработчики постепенно начинают модифицировать свои алгоритмы с учетом их запуска на системах с высоким параллелизмом.
Список литературы
1. Риа Новости / Анатолий Нилов // [Электронный ресурс]. - Электрон. журн. -2008. - 06 авг. - Режим доступа: http://www.rian.ru/science/20080806/150139200.html
2. Корпорация IBM // [Электронный ресурс]. - Веб-представительство. - 2008.-Режим доступа: http://www.ibm.com/ibm/ideasfromibm/us/roadrunner/20080609/index.shtml
3. Энциклопедия Википедия // [Электронный ресурс]. - Веб-энциклопедия. - 2009.-Режим доступа: http://en.wikipedia.org/wiki/Transputer
4. Энциклопедия Википедия // [Электронный ресурс]. - Веб-энциклопедия. - 2009.-Режим доступа: http://en.wikipedia.org/wiki/Graphics_processing_unit
5. 3D news / Руслан Цап // [Электронный ресурс]. - Электрон. журн. - 2008. - 09 апр. - Режим доступа: http://www.3dnews.ru/news/amd_firestream_9250_moshnoe_reshenie_dlya_slozhnih_vichisleni i/
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.