Per la prima volta, sono oltre 100 i sistemi accelerati presenti nella classifica dei 500 supercomputer più potenti al mondo, per un totale di 143 petaflop, quindi, oltre un terzo dei FLOP complessivi. Tra questi, i supercomputer basati su GPU NVIDIA Tesla sono ben 70, e più nello specifico sono 23 dei 24 nuovi sistemi entrati nella classifica, un numero che conferma una crescita annuale che nell’ultimo quinquennio si è attestata attorno al 50%.
Ci sono tre motivi principali per cui gli acceleratori sono sempre più utilizzati nell’ambito dell’high performance computing :
- Gli avanzamenti legati alla Legge di Moore continuano a rallentare, forzando il mercato a mettere a disposizione potenza computazionale in modo più efficiente.
- Centinaia di applicazioni (comprese la maggioranza di quelle comunemente utilizzate dagli utenti) sono oggi accelerate da GPU.
- Inoltre è da considerare che anche modesti investimenti su acceleratori possono oggi portare a significativi aumenti del throughput, ottimizzando l’efficienza dei datacenter hyperscale e dei supercomputer.
“Un giorno tutti i supercomputer saranno accelerati.”, ha affermato Jen-Hsun Huang, co-fondatore e chief executive officer di NVIDIA. “Diverse strutture che ospitano i supercomputer leader nel mondo sono passate al computing accelerato da GPU, come oggi riflette la TOP500. Considerando il fatto che la ricerca va avanti rapidamente e che i ricercatori stanno passando al calcolo computazionale, al machine learning e alla visualizzazione, ci aspettiamo che questo trend verrà ulteriormente consolidato.”
Numerosi sistemi leader nel mondo utilizzano acceleratori NVIDIA Tesla, tra cui i più veloci supercomputer presenti in 10 paesi (Stati Uniti con Titan, presso Oak Ridge National Laboratory, e la Russia con Lomonosov 2, presso la Moscow State University) cui si aggiunge il più potente supercomputer presente in Europa, lo svizzero Piz Daint, presso lo Swiss National Computing Center.
Tenendo conto che le dimensioni dei transistor si stanno avvicinando alla scala atomica, diventa sempre più difficile migliorare le performance dei microchip senza aumentare la potenza o il costo in modo esponenziale. Nonostante il mercato non possa più basarsi su un raddoppiamento delle performance ogni 18 mesi, le esigenze computazionali continuano ad aumentare. Ciò ha portato a una crescente diffusione degli acceleratori, che lavorano insieme alle CPU per migliorare le performance con le applicazioni tecniche e scientifiche.
Dal 2008 la piattaforma Tesla è cresciuta costantemente nel numero di applicazioni supportate in ambito scientifico, per l’analisi dei dati e per molto altro ancora, sino ad arrivare alle attuali 370 applicazioni supportate dalle GPU. Un nuovo studio di Intersect360 Research, un’azienda di ricerca tecnologica, mostra come circa il 70 % delle 50 applicazioni HPC più utilizzate e il 90% delle top 10 supportino il GPU accelerated computing. Tra queste l’applicazione per la dinamica dei fluidi ANSYS Fluent, GROMACS per la dinamica molecolare e da oggi anche VASP, un’applicazione per la simulazione atomistica utilizzata da ricercatori in tutto il mondo per modellare il comportamento dei singoli atomi a livello elettronico.
Uno degli autori dello studio, Addison Snell, CEO di Intersect360 Research, ha commentato:
“L’accelerated computing ha raggiunto un punto di svolta nel settore HPC e vede le GPU NVIDIA Tesla come leader di mercato. L’utilizzo degli acceleratori e la disponibilità di codice accelerato per GPU per le principali applicazioni HPC sono, inoltre, stabilmente in fase di crescita.”
I datacenter per il supercomputing e gli hyperscale datacenter possono costare centinaia di milioni di dollari. Nel passato il constante incremento previsto della Legge di Moore consentiva di aggiornarli sempre con nuove CPU per restare al passo con le esigenze sempre crescenti, ma questo ora non è più possibile. Con l’avvento del computing accelerato da GPU, questi investimenti nei datacenter possono essere effettuati aggiungendo nuovi acceleratori NVIDIA Tesla, che incrementano il throughput soddisfando le nuove esigenze.
