GPU-Cluster - GPU cluster

Ein GPU-Cluster ist ein Computercluster, in dem jeder Knoten mit einer Grafikverarbeitungseinheit (GPU) ausgestattet ist. Durch die Nutzung der Rechenleistung moderner GPUs über Allzweck-Computing auf Grafikprozessoren (GPGPU) können mit einem GPU-Cluster sehr schnelle Berechnungen durchgeführt werden.

Titan , der erste Supercomputer, der GPUs verwendet

Hardware (GPU)

Die Hardware-Klassifizierung von GPU-Clustern fällt in zwei Kategorien: Heterogen und Homogen.

Heterogen

Es kann Hardware von beiden großen IHVs verwendet werden (AMD und nVidia). Selbst wenn verschiedene Modelle derselben GPU verwendet werden (z. B. 8800GT gemischt mit 8800GTX), wird der GPU-Cluster als heterogen betrachtet.

Homogen

Jede einzelne GPU gehört derselben Hardwareklasse, Marke und demselben Modell an. (dh ein homogener Cluster mit 100 8800GTs, alle mit der gleichen Speichermenge)

Das Klassifizieren eines GPU-Clusters gemäß der obigen Semantik steuert weitgehend die Softwareentwicklung auf dem Cluster, da verschiedene GPUs unterschiedliche Funktionen haben, die verwendet werden können.

Hardware (andere)

Verbinden

Zusätzlich zu den Computerknoten und ihren jeweiligen GPUs ist eine ausreichend schnelle Verbindung erforderlich, um Daten zwischen den Knoten zu transportieren. Die Art der Verbindung hängt weitgehend von der Anzahl der vorhandenen Knoten ab. Einige Beispiele für Verbindungen sind Gigabit-Ethernet und InfiniBand .

Anbieter

NVIDIA bietet eine Liste dedizierter Tesla Preferred Partner (TPP) mit der Möglichkeit, einen vollständig konfigurierten GPU-Cluster mithilfe der GPGPUs der Tesla 20-Serie zu erstellen und bereitzustellen. AMAX Information Technologies , Dell , Hewlett-Packard und Silicon Graphics sind einige der wenigen Unternehmen, die eine komplette Reihe von GPU-Clustern und -Systemen anbieten .

Software

Zu den Softwarekomponenten, die erforderlich sind, damit viele mit GPU ausgestattete Maschinen als eine Einheit fungieren, gehören:

1. Betriebssystem
2. GPU-Treiber für jeden in jedem Clusterknoten vorhandenen GPU-Typ.
3. Clustering-API (z. B. MPI ( Message Passing Interface )).
4. Die VirtualCL (VCL) -Clusterplattform [1] ist ein Wrapper für OpenCL ™, mit dem die meisten unveränderten Anwendungen mehrere OpenCL-Geräte in einem Cluster transparent nutzen können, als ob sich alle Geräte auf dem lokalen Computer befinden.

Algorithmus-Mapping

Das Zuordnen eines Algorithmus zum Ausführen eines GPU-Clusters ähnelt dem Zuordnen eines Algorithmus zum Ausführen auf einem herkömmlichen Computercluster . Beispiel: Anstatt Teile eines Arrays aus dem RAM zu verteilen, wird eine Textur auf die Knoten des GPU-Clusters aufgeteilt.

Referenzen und externe Links

• Sind Magnus Bruaset, Aslak Tveito (2006). Numerische Lösung partieller Differentialgleichungen auf parallelen Computern . Birkhäuser. ISBN 3-540-29076-1.
• Accelerator Cluster von NCSA
• GPU-Cluster für Hochleistungsrechnen
• GPU-Cluster im STFC Daresbury Laboratory
• Temperaturüberwachung der GPU-Kerne