Das Distributed Computing Team von Planet 3DNow! ist erst recht spät eingestiegen beim Projekt PS3Grid, das sich mit molekularen Simulationen befasst, um der Ursache für bestimmte Krankheiten auf die Spur zu kommen. Wie der Name des Projekts bereits andeutet beschränkten sich die Betreiber am Anfang auf die Power des IBM Cell-Prozessors, der in den PlayStation 3 Spielekonsolen verbaut ist. Seit das Projekt jedoch auch NVIDIA-Grafikkarten für die Berechnung nutzen kann und damit den Zweitnamen GPUGrid trägt, ist es auch unseren meist mit x86-Systemen operierenden Anwendern zugänglich. Wenig überraschend holt Planet 3DNow! seither in den Bestenlisten dieses Projekts enorm auf. Mittlerweile liegt unser Team auf Rang 8 der Gesamtwertung und streitet sich um Rang 3 bei der Wertung des höchsten durchschnittlichen Tagesausstoßes an berechneten WUs.
GPUGrid nutzt dabei die GPGPU-Fähigkeit der NVIDIA Grafikchips. GPGPU bedeutet General Purpose GPU, also ein Grafikchip, der zu allgemeinen Aufgaben und nicht nur zur Darstellung von Grafik genutzt werden kann. Bei NVIDIA ermöglicht dies die Schnittstelle CUDA. Damit ist es Programmierern möglich ohne Kenntnisse des strukturellen Aufbaus der GPUs Grafikkarten-Computing mit einer handelsüblichen Programmierhochsprache zu nutzen. Sofern sich die Berechnungen gut parallelisieren lassen (aktuelle NVIDIA Grafikkarten besitzen bis zu 240 Shader-Prozessoren) ist hier gegenüber normalen CPUs ein erheblicher Leistungsgewinn zu erwarten.
Um die Power der NVIDIA-Grafikkarten für unser Distributed Computing Team nutzbar zu machen, sind ein paar Voraussetzungen nötig. Zum einen muss mindestens eine GeForce 8 Grafikkarte (G84 oder höher) im System verbaut sein. Zwar werden auch Mainstream-Chips wie GeForce 8400 GS oder 8600 GT unterstützt, allerdings sind diese Chips zu langsam, um die knappen Deadlines bei normaler Nutzung zu schaffen. Ferner gilt: je langsamer die Grafikkarte, desto deutlicher wird für den Anwender spürbar, dass sie im Hintergrund eigentlich mit etwas anderem beschäftigt ist als auf die Eingaben des Users zu reagieren. Richtig Sinn macht ein Engagement bei GPUGrid erst mit Grafikkarten vom Schlage einer 8800 GT, 9800 Serie oder natürlich der aktuellen 260/280 Modelle. Das Topmodell GeForce GTX 280 etwa zerstückelt so eine Workunit in weniger als 8 Stunden und schickt die fertigen Berechnungen an den Betreiber zurück - ohne dass der Anwender etwas davon spürt. Eine 8600 GT dagegen benötigt über 2 Tage und der PC ist nebenbei kaum noch "ansprechbar".
Ferner notwendig ein aktueller 177+ Grafiktreiber, der CUDA unterstützt wie etwa der aktuelle 178.13 WHQL. Und last but not least eine BOINC-Version 6.3, die derzeit von Berkeley noch als Alpha-Version geführt wird. Die entsprechenden Versionen können auf der PS3Grid-Webseite heruntergeladen werden. Anschließend nur noch dem Projekt PS3Grid beitreten (URL: http://www.ps3grid.net wenn bei der Anmeldung danach gefragt wird) und dem Team von Planet 3DNow! beitreten. Anschließend holt sich der BOINC-Client die ersten Workunits vom Projektbetreiber und die lässt sie von der Grafikkarte berechnen. Auf diese Weise wird die enorme Rechenpower der aktuellen NVIDIA-GPUs für die Wissenschaft nutzbar.
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