Revolutionäre Ergebnisse meldet die TU München: Bei komplexen Simulationsberechnungen waren handelsübliche Grafikkarten um Längen schneller als teure Supercomputer.
Ein Student, eine Semesterarbeit, ein Ergebnis in Sachen Geschwindigkeitsrausch: Mitarbeiter des Lehrstuhls für Aerodynamik der TU München kamen zu der Erkenntnis, dass ihre aufwendigen Simulationen schneller und günstiger zu erledigen sind, wenn sie sich nicht mehr auf konventionelle Supercomputer verlassen.
Eine typische Forschungsaufgabe am Lehrstuhl ist es, Nachlaufwirbel an Fahrzeugen zu untersuchen. Sie werden mit numerischer Strömungssimulation dargestellt, einer Ergänzung zu Windkanalversuchen. Eine typische Simulation an einem stark vereinfachten Fahrzeugmodell besteht aus 48 Millionen dreidimensionalen Volumenelementen und benötigt mehr als 102 000 Zeitschritte. „Ein mehrere hunderttausend Euro teurer Supercomputer braucht für die vollständige Berechnung knapp 60 Stunden“, erklärt Dr.-Ing. Thomas Indinger, Leiter der Automobilaerodynamik am Lehrstuhl von Prof. Nikolaus A. Adams. Auf einem System, das nur 1000 bis 2000 Euro kostet, lässt sich die Aufgabe sehr viel schneller erledigen, wenn die Simulationen mit Hilfe herkömmlicher Grafikkarten durchgeführt werden.
Solche Grafikprozessoren (GPU) werden mit berechnungsintensiven Aufgaben um ein Vielfaches schneller fertig als herkömmliche Hauptprozessoren (CPU). Die Idee, den Einsatz für Simulationen zu überprüfen, hatte Eugen Riegel, Student der Luft- und Raumfahrt im 8. Semester. Angeregt hat ihn dazu ein Artikel über die speziell für Grafikkarten entwickelte Programmiersprache Cuda. Das verblüffende Ergebnis seiner Semesterarbeit: Mit Hilfe einer Mittelklassen-Grafikkarte konnte Riegel die Berechnungen im Vergleich zur konventionellen Vorgehensweise um das 7-Fache beschleunigen. Basis für den Einsatz von GPUs als Hochleistungsrechensystem ist ihre freie Programmierbarkeit.
Entwickelt wurde die Software Cuda bei Nvidia. Die TU und der IT-Anbieter haben nun eine Kooperation beschlossen. Nvidia stellt dem Lehrstuhl Grafikprozessoren aus der High-Performance-Computing-Produktlinie Tesla zur Verfügung, die für den Dauereinsatz konzipiert ist. An der TU München werden damit demnächst Strömungssimulationen laufen. Das soll die Berechnungen um das 40-Fache beschleunigen.
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