A Top500 anuncia a sua lista dos principais 500 supercomputadores do mundo e o resultado mostra o tanto que os sistemas 
acelerados por GPUs estão modelando o futuro do setor.
Pela primeira vez, mais de 100 sistemas acelerados figuram na lista dos 500 supercomputadores mais potentes do mundo, respondendo por 143 petaflops - mais de um terço do total de FLOPS da lista. Os supercomputadores baseados em GPU NVIDIATesla compreendem 70 desses sistemas - incluindo 23 de 24 novos sistemas na lista - refletindo o crescimento anual composto de quase 50% em relação aos últimos cinco anos.
Existem três razões principais que explicam por que os aceleradores estão cada vez mais presentes na computação de alto desempenho:
A primeira é que a Lei de Moore continua a desacelerar, forçando o setor a encontrar novas formas de fornecer potência computacional de maneira mais eficiente. A segunda é que centenas de aplicativos - incluindo a maioria daqueles mais comumente usados - são agora acelerados por GPU. A terceira é que mesmo investimentos modestos em aceleradores podem resultar em aumentos significativos no rendimento, maximizando a eficiência nos locais com supercomputação e nos data centers de hiperescala.
“Um dia, todos os supercomputadores serão acelerados”, diz Jen-Hsun Huang, co-fundador e CEO na NVIDIA. “Os principais locais de supercomputação do mundo se voltam à computação acelerada por GPU - tendência esta refletida na lista dos TOP500. À medida que a descoberta acelerada e os pesquisadores se voltam à computação, aprendizado de máquinas e visualização, veremos essa tendência aumentar.”
Brasil no topo do mundo
Muitos dos principais sistemas do mundo usam os aceleradores NVIDIA Tesla, incluindo os mais rápidos supercomputadores em 10 países. Isso inclui o sistema mais rápido nos EUA, Titan, no Laboratório Nacional de Oak Ridge; o sistema mais rápido na Rússia, Lomonosov 2, na Universidade Estadual de Moscou; e o sistema mais rápido na Europa, Piz Daint na Suíça, no Centro Computacional Nacional Suíço.
O Brasil também conta com um representante no Top500. Trata-se do Santos Dummont, o supercomputador da LNCC alimentado por nós de computação equipados com Tesla K40 . Somente a arquitetura acelerada por 396 unidades de processadores gráficos foi suficiente para levá-lo à posição número 263 do ranking mundial, com uma marca de 478,8 Teraflops.
“A NVIDIA tem como um de seus objetivos principais fomentar o mercado de pesquisa e desenvolvimento oferecendo tecnologias de ponta e participando ativamente da construção de supermáquinas como a que foi construída pelo LNCC. Estamos muito orgulhosos em ver o resultado final e o sucesso de seu desempenho no benchmark”, comemora Márcio Aguiar, Gerente de Vendas Enterprise da NVIDIA na America Latina.
A Lei de Moore desacelera
À medida que o tamanho dos transistores se aproxima da escala atômica, se torna cada vez mais difícil melhorar o desempenho dos microchips sem aumentar desproporcionalmente os custos e a necessidade de energia. Enquanto o setor já não pode mais contar com o desempenho que dobra a cada 18 meses, as demandas computacionais continuam a aumentar expressivamente. Isso tem levado à adoção crescente de aceleradores, que trabalham ao lado das CPUs para melhorar o desempenho dos aplicativos científicos e técnicos.
Centenas de aplicativos HPC suportam os aceleradores de GPU
A plataforma Tesla cresce em níveis elevados desde 2008 no que se refere aos aplicativos suportados de dados, engenharia, científicos, entre outros, com 370 aplicativos acelerados por GPU disponíveis atualmente.
Um novo estudo realizado pela Intersect360 Research, uma empresa de pesquisa tecnológica, mostra que quase 70% dos 50 aplicativos de HPC (High Performance Computing) mais usados – e 90% dos 10 principais – suportam a computação acelerada por GPU. Entre eles, é possível citar: o aplicativo dinâmico de fluido computacional ANSYS Fluent; o aplicativo dinâmico molecular GROMACS; e agora – conforme anunciado – o VASP, um aplicativo de simulação atomística usado por pesquisadores ao redor do mundo para modelar o comportamento de átomos individuais no nível eletrônico.
Um dos autores do estudo, Addison Snell, CEO da Intersect360 Research, diz: “A computação acelerada atinge o ponto crítico na HPC, com as GPUs NVIDIA como líder do mercado. A adoção de aceleradores e a disponibilidade de versões aceleradas por GPU dos principais códigos de HPC aumentam expressivamente”.
Maior rendimento do data center com as GPUs
Os data centers de hiperescala e supercomputação custam centenas de milhões de dólares. No passado, a progressão constante da Lei de Moore lhes permitia serem atualizados junto das GPUs a fim de acompanhar a demanda crescente. Com adoção da computação acelerada por GPU, esses grandes investimentos em data centers podem ser mais bem aproveitados com a adição dos aceleradores NVIDIA Tesla que aumentam o rendimento necessário para atender a essas demandas.
