nVidia Tesla (u Rakovici)

Kada je u pitanju razvoj procesora, navikli smo na to da je dovoljno da pratimo novitete iz Intela i AMD-a. Ipak, upotrebljiva rešenja stižu i od onih koje obično vidimo u nekom drugom segmentu

Pravila tehnološkog napretka vrlo su prosta i staju u dve reči: istraživanje i rad. Ono što veliki broj naučnika, akademskih institucija (fakulteta i instituta), kao i studenata sprečava da se bave novim tehnologijama jeste nedostatak opreme, prevashodno zbog finansija. U svetu informacionih tehnologija većina ozbiljnih računanja izvodi se na superkompjuterima koji koštaju milione dolara, a to predstavlja ozbiljan novac čak i za mnogo moćnije institucije od naših fakulteta. U ovu priču umešala se nVidia, koja je omogućila institucijama svih profila snagu superračunara, i to po ceni koju mogu sebi da priušte i u dimenzijama jednog prostranog kućišta.

Nova šansa

Grafički procesori godinama su bili „vruć” hardver u svetu IT-a. Napredak koji su kompanije ostvarivale u brzini procesora bile su praćene novim memorijskim čipovima, a grafičke kartice su za nekoliko godina donosile ubrzanja od nekoliko stotina, pa i hiljada procenata u odnosu na integrisane grafičke podsisteme s početka veka. Mera tog napretka bila je toliko velika da se na kraju postavilo pitanje iskorišćenosti tog moćnog hardvera. Približivši se snazi računanja centralnog procesora, procesorski sistem unutar grafičke kartice postao je jedan nov, moćan resurs, koji bi uz pravo korišćenje mogao da preuzme ulogu u računanju nekih delova programerskog posla. Upotreba grafičkog procesora u ove svrhe naziva se GPGPU (General-Purpose Computation on GPUs). Postavlja se pitanje na koji način koristiti ove procesore, jer u pitanju nisu klasični x86 kompatibilni procesori već tehnologija koja se zove Massively-Parallel Many Core Architecture, koja podrazumeva veliki broj (nekoliko stotina) malih, paralelnih stream procesora koji sami po sebi nisu preterano moćni, ali kombinovani sa dobro napisanim paralelnim kôdom imaju izuzetno veliku moć računanja. Pomoć pri pisanju aplikacija za ovakav hardver obično se pruža kroz neki API, a na primeru nVidijinog rešenja napravljen je CUDA (Complete Unified Device Architecture), derivat programskog jezika C koji omogućava potpunu upotrebu hardvera GPU kartica. Osnovna prednost ovakvog načina jeste u tome što u budućnosti neće biti problema sa drajverima, jer se sve gradi od najnižeg sistema – samog hardvera naviše, programeri imaju svu slobodu da pišu aplikacije na način koji njima najviše odgovara i na koji su navikli (u poznatom programskom okruženju). Pomenimo i to da je na ovakav način programer u stanju da u potpunosti iskoristi svaki hardverski resurs, tj. ne oslanja se na uslužne API funkcije već piše svoje. CUDA se zvanično pojavila u februaru 2007. godine i od tada konstantno napreduje.

Ime govori o pedigreu

nVidia je svom high-end GPGPU sistemu dala ime po Nikoli Tesli, stavljajući tako do znanja da ga izuzetno ceni. Ovu liniju čini gama od pet proizvoda i na vaš radni sto donosi snagu omanjeg klastera. Detalje pojedinačnih modela možete videti u tabeli.

Modeli sa oznakom 870 zapravo su procesor (oznaka C), deskside jedinica (oznaka D – dva uparena C procesora) i serverska varijanta (oznaka S – četiri C procesora). Obratite pažnju na to da jedan C870 procesor zapravo ima procesorsku moć 0,5 teraFLOPS-a, što je zaista zavidna brzina za hardver veličine standardne PCI Express 2.0 grafičke kartice na vašoj matičnoj ploči. Svi Tesla sistemi koriste GDDR3 memorijske čipove na 1600 MHz i pružaju bandwidth između 77 (C870) i 410 (S1070) GB/s.

Sistem Tesla C1060 sadrži jednu GPU jedinicu sa 240 shader procesora, 512-bitnu magistralu i ima 4 GB GDDR3 memorije. Snaga ove PCI Express 2.0 kartice u 64-bitnoj preciznosti (double precision) je skoro 80 gigaFLOPS-a, što je u nivou ili čak i neznatno jače od savremenih high-end procesora (recimo, četvorojezgarni Intel Core i7 965 XE u ovoj preciznosti postiže nešto više od 70 GigaFLOPS-a). Kada je u pitanju 32-bitna preciznost (single precision), C1060 ima procesorsku snagu blizu 1000 gigaFLOPS-a. Treba napomenuti da je za lagodan rad potrebno posedovati isto onoliko sistemske memorije koliko ima i Tesla kartica, pa se instalacija 64-bitnih operativnih sistema ne može izbeći. Ovaj GPU troši oko 190 W (maksimalna potrošnja), pa je neophodno kupiti napajanje u skladu s tim. Prednost celog sistema je to što možete u svoj računar staviti onoliko C1060 kartica koliko imate PCIEx 2.0 slotova, pod uslovom, naravno, da imate dovoljno sistemske memorije i adekvatno napajanje. Više informacija o ovom i o drugim Tesla proizvodima možete naći na adresi http://www.nvidia.com/object/tesla_computing_solutions.html.

Cena, korišćenje i izazovi

Pomenuti GPU sistemi nemaju cenu „da se uplašite”. Institucije koje će najviše koristiti ovakav hardver i te kako mogu da izdvoje nekoliko hiljada dolara za neki od proizvoda iz Tesla linije. Primena ovakvog hardvera svakako će biti na institutima, univerzitetima, u laboratorijama i istraživačkim stanicama širom sveta. Ipak, proizvođač se nada da će Tesla naći primenu i u drugim segmentima društva.

Pravi izazov u korišćenju nVidia Tesla sistema jeste samo programiranje. Iako je CUDA zapravo „običan” programski jezik C sa dodacima, komplikovan je način na koji se piše paralelni kôd. O ovome smo pisali u SK 7/2008 i tada smo naglasili da je potrebna posebna obuka programera za paralelno programiranje. Ukoliko se neko interesuje za programiranje na platformi CUDA, najopsežnije informacije može naći na http://courses.ece.illinois.edu/ece498/al/. Postoji konsenzus o tome da je paralelno programiranje potrebno učiti što pre, kako bi se išlo ukorak sa mašinama koje će tek doći. Neko će sigurno prigovoriti da je promovisanje ovih tehnika zapravo promocija CUDA, tačnije nVidia korporacije, ali je ipak važno da se programeri širom sveta upoznaju sa jednom od retkih visokoparalelnih mašina današnjice i da na taj način savladaju osnovne koncepte, bez obzira na platformu na kojoj će kasnije programirati. To je bolje nego da budu uskraćeni za tehnike koje će samo koju godinu kasnije biti obavezno štivo svakog softverskog inženjera.

Tesla u Srbiji

Verovali ili ne, prva primena superračunarskih sistema Tesla van akademskih i naučno-istraživačkih institucija u svetu biće u našem glavnom gradu! Naime, beogradska opština Rakovica nedavno je nabavila dve C1060 jedinice i namerava da ih iskoristi za dva veoma važna projekta.

Prvi se odnosi na video nadzor, odnosno na povezivanje Tesla sistema sa geoinformacionim sistemom Opštine, što će omogućiti pružanje usluga službama policije, vatrogascima i Hitnoj pomoći, i to u smislu otkrivanja potencijalnih žarišta i drugih bezbednosnih situacija. Drugi projekat koji će biti realizovan jeste upotreba C1060 za obradu informacija o vremenskoj prognozi, UV zračenju i zagađenju vazduha na nekoliko desetina mernih stanica širom opštine. Ova akcija izvodi se u saradnji sa kompanijom Weather2Umbrella, koja je zadužena i za adekvatan softver.

Paralelno sa ovom primenom, Opština Rakovica pokrenula je i projekat „Jedan naučnik – jedan superkompjuter”, koji bi trebalo da omogući naučnicima i istraživačima u našoj zemlji da koriste usluge sistema Tesla C1060 za potrebe naučno-istraživačkog rada. U planu je i razvoj daljinskog pristupa računarima, što će omogućiti korisnicima da uz dobru internet povezanost koriste snagu i potencijal Tesle, i to iz bilo kog dela Srbije. Nadamo se da će ovaj i slični projekti dodatno podići svest o potrebi učenja paralelnog programiranja i upotrebe GPU sistema za rešavanje svakodnevnih problema poput onih koje namerava da reši i Opština Rakovica.

• • •

Hardver nVidia Tesla superkompjutera i sličnih koji će se razvijati velikom brzinom u budućnosti predstavlja jasno izraženu nišu u okviru napretka sveta informacionih tehnologija. Ako ste programer ili to želite da postanete, dodajte na svoju TO-DO listu savladavanje paralelnog programiranja i testirajte svoja dostignuća na platformi Opštine Rakovica ili pak na svom grafičkom adapteru. Ukoliko koristite noviji grafički procesor kompanije nVidia (noviji od G80), imate mogućnost da CUDA programe pokrenete na svojoj mašini. Koristi koje mogu doneti ovakvi sistemi deo su beskonačnog skupa, i zato, što pre postanemo deo vrha tehnološkog napretka u svetskim razmerama, pre ćemo živeti u uređenijem i organizovanijem svetu.

Momir ĐEKIĆ