Werbung
Neben der Aktualisierung der Dektop-GPU- und Tegra-Roadmap sowie der Präsentation der GeForce GTX Titan Z zeigte NVIDIA auf der Keynote zur GTC 2014 auch noch weitere Hard- und Software, die an den klassischen Gefügen der Supercomputer rütteln sollen. Dabei geht es nicht nur darum die aktuell schnellste und effektivste Hardware anzubieten, sondern die aktuelle Rechenleistung auch einmal in Relation zur Leistung des menschlichen Gehirns zu setzen.
[figure image=images/stories/newsbilder/aschilling/2014/gtc2014-grid-1-rs.jpg link=images/stories/newsbilder/aschilling/2014/gtc2014-grid-1.jpg alt=NVIDIA GTC 2014 GRID-Hardware]NVIDIA GTC 2014 GRID-Hardware[/figure]
Das menschliche Gehirn verfügt über etwa 100 Milliarden Neuronen, die in über 1.000 Interconnect miteinander verbunden sind. Darin ließen sich 500 Millionen Bilder und dazugehörige Informationen speichern. Die Rechenleistung beträgt in etwa 150 YotaFLOPS. Im Vergleich dazu verfügt Googles "Brain"-Supercomputer über 1.000 CPU-Server mit 2.000 CPUs und insgesamt mehr als 16.000 Kernen. Der Anschaffungspreis beträgt in etwa 5 Millionen US-Dollar und der Verbrauch liegt bei 600 kWatt. Die Rechenleistung entspricht allerdings noch immer nur 1/5.000.000 des menschlichen Gehirns. 40.000 Jahre müsste Google Brain an einer Aufgabe arbeiten, die das Gehirn in nur wenigen Sekunden erledigen kann. Selbst wenn man sich den derzeit schnellsten Supercomputer noch einmal als zusätzlichen Vergleich nimmt, ist dieser mit 1 Milliarde Connections nur in der Lage 10 Millionen solcher Bildvergleiche anzustellen und benötigt dazu dennoch drei Tage - die Rechenleistung beträgt in etwa 30 ExaFLOPS, was Größenordnungen weniger sind, als das menschliche Gehirn.
[figure image=images/stories/newsbilder/aschilling/2014/gtc2014-grid-2-rs.jpg link=images/stories/newsbilder/aschilling/2014/gtc2014-grid-2.jpg alt=NVIDIA GTC 2014 GRID-Hardware]NVIDIA GTC 2014 GRID-Hardware[/figure]
Dennoch lässt NVIDIA nicht locker und will mit immer schnellerer Hardware und höherer Integration die Entwicklung der vergangenen Jahre fortsetzen. Dazu präsentierte man ein Update für die eigenen GRID-Server, von denen bereits drei ausreichen, um die Rechenleistung des Google Brain zu erreichen. Pro GRID-Server kommen 12 GPUs zum Einsatz, die auf jeweils 18.432 Shadereinheiten (1.536 pro GPU) kommen. Das System bestehend aus drei GRID-Servern kommt, wie bereits erwähnt, auf die gleiche Rechenleistung wie der Google Brain. Anstatt 600 kWatt verbraucht das NVIDIA-System aber nur 4 kWatt und kostet mit 33.000 US-Dollar auch deutlich weniger.
Wem aber auch das noch nicht ausreicht, der kann die GRID-Server nun auch mit der heute vorgestellte GeForce GTX Titan Z bestücken. Dann reicht bereits eine GRID-Einheit mit drei GeForce GTX Titan Z aus, um auf die oben erwähnte Rechenleistung zu kommen.
[figure image=images/stories/newsbilder/aschilling/2014/gtc2014-grid-3-rs.jpg link=images/stories/newsbilder/aschilling/2014/gtc2014-grid-3.jpg alt=NVIDIA GTC 2014 GRID-Hardware]NVIDIA GTC 2014 GRID-Hardware[/figure]