idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Grafik: idw-Logo

idw - Informationsdienst
Wissenschaft

Science Video Project
idw-Abo

idw-News App:

AppStore

Google Play Store



Instance:
Share on: 
03/16/2012 10:59

FAU-Informatiker optimieren Hochleistungsrechnen mit Grafikkarten

Dr. Pascale Anja Dannenberg Kommunikation und Presse
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

    Informatiker des Regionalen Rechenzentrums Erlangen sowie der Lehrstühle für Multiscale Simulation, System Simulation und Rechnerarchitektur der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) haben sich zum Ziel gesetzt, das so genannte GPU Computing, also das wissenschaftliche Rechnen mit Grafikkarten, zu optimieren. Unter Leitung des Zentralinstituts für Scientific Computing der FAU haben sie sich erfolgreich bei gleich zwei Förderprogrammen von Nvidia, dem Weltmarktführer im Bereich Visual und High‑Performance Computing, durchgesetzt.

    Das Unternehmen unterstützt die FAU-Informatiker zum einen finanziell über einen Zeitraum von einem Jahr bei ihren Forschungen. Zum anderen stellt Nvidia der Universität besonders leistungsfähige Grafikkarten zur Verfügung. Davon profitieren vor allem die Studierenden, weil die Grafikkarten bei öffentlich zugänglichen Rechnern in einem CIP-Pool an der Technischen Fakultät installiert werden.

    „Wir sprechen hier nicht von gewöhnlichen Grafikkarten, die etwa in Notebooks oder Büro-PCs eingebaut sind“, erläutert Andreas Schäfer vom Lehrstuhl für Rechnerarchitektur. „Sondern wir arbeiten mit Hochleistungsgrafikkarten, wie sie ursprünglich für Spielekonsolen entwickelt wurden.“ Durch den Boom der Computerspiele sind diese Grafikkarten extrem leistungsfähig und aufgrund der Massenproduktion auch relativ kostengünstig geworden. Während sie lange Zeit nahezu ausschließlich von der Computerspiel-Industrie genutzt wurden, setzen auch andere Unternehmen die Karten inzwischen immer häufiger ein, um die üblichen Rechenprozesse ihrer Computer zu beschleunigen. Auf den Grafikkarten laufen eigene Programme, mit denen sie den Hauptprozessor eines Computers unterstützen können. Somit eignen sich die Karten besonders für einen Einsatz beim Hochleistungsrechnen, zum Beispiel zur Berechnung von Simulationen, wenn der Computer Millionen von Rechenleistungen binnen kürzester Zeit erbringen muss. „Bislang sind die verschiedenen Programme auf den Grafikkarten und auf dem PC noch nicht optimal aufeinander abgestimmt“, sagt Schäfer. „Deswegen besteht unsere Aufgabe jetzt darin, die Algorithmen der Programme so zu optimieren, dass sie das Hochleistungsrechnen effizienter und schneller machen.“ Das Förderprogramm, an dem Schäfer beteiligt ist, läuft unter dem Titel CUDA Research Center und richtet sich vor allem an Wissenschaftler.

    Aber auch für das CUDA Teaching Center haben die Informatiker der FAU den Zuschlag erhalten. Das ist die zweite Förderlinie von Nvidia, in die auch Studierende eingebunden werden sollen. Im Rahmen von Seminaren und Übungen, aber auch außerhalb von Lehrveranstaltungen können die Studierenden Programme für die Grafikkarten schreiben und den Umgang mit ihnen erlernen. „Früher hat das Thema GPU Computing in der universitären Lehre kaum eine Rolle gespielt, doch wir verzeichnen eine zunehmende Nachfrage aus der Industrie nach Informatikern, die sich damit auskennen“, erzählt Schäfer. „Deswegen setzen wir an der FAU schon seit Längerem einen Fokus darauf, unsere Studierenden an das Thema heranzuführen. Die Förderung durch das CUDA Teaching Center bietet dafür eine gute Möglichkeit.“

    Die CUDA-Programme
    CUDA ist das Akronym für Nvidias Architektur für paralleles Rechnen. CUDA ermöglicht durch den Einsatz von Grafikkarten große Leistungszuwächse. CUDA Research Center sind anerkannte Institutionen, die GPU Computing in einer Reihe von Forschungsdisziplinen nutzen. CUDA Teaching Center haben Kurse zu GPU Computing in den Lehrplan integriert. Im Rahmen der beiden Programme finden Veranstaltungen mit herausragenden Wissenschaftlern statt, außerdem werden Lehrmaterialien und Hochleistungs-Grafikkarten zur Verfügung gestellt.

    Die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), gegründet 1743, ist mit 33.500 Studierenden, 630 Professuren und rund 12.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern die größte Universität in Nordbayern. Und sie ist, wie aktuelle Erhebungen zeigen, eine der erfolgreichsten und forschungsstärksten. So liegt die FAU beispielsweise beim aktuellen Forschungsranking der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) auf Platz 8 und gehört damit in die Liga der deutschen Spitzenuniversitäten. Neben dem Exzellenzcluster „Engineering of Advanced Materials“ (EAM9 und der im Rahmen der Exzellenzinitiative eingerichteten Graduiertenschule „School of Advanced Optical Technologies“ (SAOT) werden an der FAU derzeit 31 koordinierte Programme von der DFG gefördert

    Die Friedrich-Alexander-Universität bietet insgesamt 142 Studiengänge an, darunter sieben Bayerische Elite-Master-Studiengänge und über 30 mit dezidiert internationaler Ausrichtung. Keine andere Universität in Deutschland kann auf ein derart breit gefächertes und interdisziplinäres Studienangebot auf allen Qualifikationsstufen verweisen. Durch über 500 Hochschulpartnerschaften in 62 Ländern steht den Studierenden der FAU schon während des Studiums die ganze Welt offen.

    Weitere Informationen für die Medien:

    Pressestelle der FAU
    Tel.: 09131/85-70214
    presse@zuv.uni-erlangen.de


    Images

    Criteria of this press release:
    Journalists
    Information technology
    transregional, national
    Research projects
    German


     

    Help

    Search / advanced search of the idw archives
    Combination of search terms

    You can combine search terms with and, or and/or not, e.g. Philo not logy.

    Brackets

    You can use brackets to separate combinations from each other, e.g. (Philo not logy) or (Psycho and logy).

    Phrases

    Coherent groups of words will be located as complete phrases if you put them into quotation marks, e.g. “Federal Republic of Germany”.

    Selection criteria

    You can also use the advanced search without entering search terms. It will then follow the criteria you have selected (e.g. country or subject area).

    If you have not selected any criteria in a given category, the entire category will be searched (e.g. all subject areas or all countries).