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14/10/2011 11h31 - Atualizado em 14/10/2011 11h31

Laboratório anuncia a construção de supercomputador com 18 mil placas Nvidia Kepler

Filipe Garrett
por
Para o TechTudo
Jaguar. (Foto: Divulgação)Jaguar. (Foto: Divulgação)

O Oak Ridge National Laboratory anunciou na última quarta-feira (12) o upgrade de um monstro: um supercomputador, chamado Jaguar, capaz de produzir de 2 petaflops de desempenho máximo - o que equivale a mais de quatro quatrilhões de cálculos por segundo - para algo em torno de 20 petaflops - mais de 40 quatrilhões de operações matemáticas em um segundo. Tamanho poder de fogo será fornecido por uma guarnição de 18 mil GPUs Nvidia Kepler. É o Projeto Titan.

De hoje em diante, você certamente não ficará mais assombrado com os efeitos de um upgrade doméstico para rodar os novos lançamentos do mercado de games. Mas para que alguém precisa de todo esse poder? Em resumo, supercomputadores com alto processamento são utilizados para grandes demandas. Por exemplo, pesquisas científicas. A capacidade avassaladora de processamento de uma máquina dessas pode, por exemplo, esboçar modelos eficientes de alterações climáticas e contribuir para a prevenção de catástrofes.

A rigor, o limite do que o Jaguar pode realizar, paradoxalmente, é sua própria capacidade de processamento. Ele não pode simular o clima todo da Terra – ou até pode, mas aí levaria alguns séculos para simular alguns segundos –, mas pode ajudar a entender fenômenos específicos, mediante a análise pormenorizada das causas e efeitos desses fenômenos.

Talvez você esteja se perguntando: ok, mas por que GPUs e não CPUs? Eles querem jogar Crysis no máximo? É isso? Acontece que GPUs são chips desenvolvidos para trabalhar realizando o maior número de tarefas possível simultaneamente ao menor consumo de energia (a CPU trabalha realizando tarefas em série). Caso o upgrade do Jaguar fosse feito com CPUs, estima-se que ele precisaria de toda a energia gerada pela barragem Hoover, algo em torno de 2 gigawatts! As GPU oferecem uma redução estimada de até 100 vezes na demanda de consumo.

Via: Blog Nvidia

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