Original-URL des Artikels: https://www.golem.de/0805/60079.html    Veröffentlicht: 30.05.2008 12:24    Kurz-URL: https://glm.io/60079

Computertomographie mit acht GeForce-GPUs

Studenten bauen Desktop-Supercomputer

Abseits von gesponserten Nvidia-Aktionen kommt das "GPGPU"-Computing langsam auch bei realen Anwendungen in Schwung. So haben belgische Studenten der Universität von Antwerpen aus Standard-PC-Bauteilen einen Rechner gebaut, der den Supercomputer der Universität aus dem Jahr 2005 deutlich schlägt. Gerechnet wird dabei mit vier Doppelgrafikkarten.

Die Forschungsgruppe "ASTRA" (All Scale Tomographic Reconstruction Antwerp) der Universität von Antwerpen ist auf der Suche nach neuen Möglichkeiten, die Erzeugung von Bildern aus Tomographiedaten zu beschleunigen. Auch bei spezialisierten High-End-Systemen liegen die Rechenzeiten hier im Bereich von mehreren Minuten für ein Bild. Die Berechnung der 3D-Modelle, die man in Fernsehserien wie "Dr. House" als flüssige Animation sieht, während der Patient noch in der Röhre steckt, brauchen in der Realität oft Stunden für die Berechnung. Diese Zeiten hängen jedoch stark vom gewünschten Detailgrad ab.

Das Astra-Team will die Tomographie aber nicht nur für die Medizin brauchbarer machen, gedacht ist auch an andere Einsatzgebiete wie die Untersuchung von Diamanten auf Unreinheiten und Beschädigungen. Hier ist Antwerpen einer der größten Handelsplätze der Welt. Bisher ist Computertomographie nicht nur aufgrund der riesigen Apparate ein sehr begrenztes Forschungsgebiet, für das es abseits von Medizin und Materialprüfung im industriellen Umfeld kaum einen Markt gibt.

Zumindest durch die inzwischen fast allgegenwärtige hohe Rechenleistung von PC-Komponenten zeigt sich hier Besserung. Den im Jahr 2005 für damals rund 3,5 Millionen Euro angeschafften Supercomputer "CalcUA" aus 512 Opteron-Prozessoren (Modell 250, Single Core) schlägt das Astra-Team inzwischen mit einem PC, der weniger als 4.000 Euro gekostet hat.

Möglich wird das durch massiv paralleles Rechnen auf Grafikprozessoren. Acht der GPUs stecken in einem Towergehäuse, zusammen mit dem Rest des PCs. Es handelt sich also nicht um ein externes Spezialsystem wie Nvidias Tesla-Komponenten. So ganz normal ist der "Fastra" getaufte Rechner aber doch nicht, auch wenn er aus Standardkomponenten besteht.

Die Basis ist ein MSI-Mainboard (K9A2 Platinum) mit AMDs 790FX-Chipsatz samt Phenom 9850. Für ein AMD-System entschieden sich die Forscher nur deshalb, weil sie im MSI-Board das einzige Modell auf dem Markt finden konnten, das über vier PCIe-x16-Slots verfügt, zwischen denen zudem ein doppelter Abstand vorhanden ist. Nur so passen die zwei Slots belegenden 9800-GX-Grafikkarten von Nvidia ins System. Diese Pixelmonster kaufte man auch gleich bei MSI, um nur einen Ansprechpartner für Supportfragen zu haben.

Zwar geben die Wissenschaftler keine Werte zur Leistungsaufnahme des Systems an, sie dürfte unter Last den Komponenten nach gerechnet aber bei rund 1.000 Watt liegen. Das Astra-Team hat folglich auch ein Thermaltake-Netzteil mit 1.500 Watt Maximalleistung verbaut. Das einzelne Netzteil läuft den Angaben der Fastra-Erbauer zufolge auch unter voller Last des Systems absolut stabil, die GPUs werden mit Luftkühlung - allerdings bei offener Seitenwand des Rechners - bei Standardtakten nur 86 Grad warm.

Geradezu spartanisch ist im Vergleich der Rest der Hardware: Eine 750-GByte-Festplatte und 8 GByte DDR2-Speicher reichen für die geplante Anwendung. Zwar hätten die Forscher gerne mehr Speicher verbaut, Module mit mehr als 2 GByte Kapazität erschienen ihnen aber noch als unverhältnismäßig teuer.

Ebenso pragmatisch ist die Wahl der Software: Nvidias C-ähnliche Programmierschnittstelle CUDA unter Windows XP-64. Die Grafikprozessoren werden im Fastra-Rechner einzeln angesprochen, eine Verbindung per SLI ist nicht nötig und wird auch von CUDA nicht unterstützt. Die Parallelisierung der Rechenaufgaben erledigt dabei im Wesentlichen der Nvidia-Compiler.

Mit dieser Ausstattung erreichen die Antwerpener zwar nur 12.603 Punkte im 3DMark06 (mit ausnahmsweise aktiviertem SLI), aber ums Spielen geht es hier auch nicht. Den Supercomputer CalcUA mit 67,4 Sekunden Rechenzeit für eine Rekonstruktion aus Scannerdaten schlägt Fastra mit 59,9 Sekunden.

"Obwohl unsere Rekonstruktionstechniken sehr leistungsstark sind, haben sie einen bedeutenden Nachteil: Sie sind sehr langsam. Die 3D-Bilder, mit denen wir normalerweise arbeiten, können recht groß werden (typischerweise 1.024 x 1.024 x 1.024 Volumen-Elemente oder mehr), fortgeschrittene Rekonstruktionsmethoden können auf einem normalen PC teilweise Wochen an Berechungszeit brauchen", sagen die Astra-Forscher. Gegenüber einem einzelnen CPU-Kern ist nach den Ergebnissen der Antwerpener bei ihren Berechnungen eine GPU 40-mal schneller.

Das Vision Lab der Universität Antwerpen plant bereits, einen ganzen Cluster an Fastra-Computer aufzubauen und damit eine Echtzeitrekonstruktion von großen 3D-Volumes zu ermöglichen.  (nie)


Verwandte Artikel:
Kreiszahl Pi als Benchmark für Grafikkarten   
(27.05.2008, https://glm.io/59982 )
Meltdown und Spectre: NSA will nichts von Prozessor-Schwachstelle gewusst haben   
(07.01.2018, https://glm.io/131999 )
Hardware-Umfrage: 85 Prozent der Steam-Spieler nutzen eine Geforce   
(05.03.2018, https://glm.io/133142 )
Nvidia bringt GeForce 9800 GX2 und 790i-Chipsatz   
(18.03.2008, https://glm.io/58475 )
Supercomputer: Atomwissenschaftler bei Bitcoin-Mining erwischt   
(10.02.2018, https://glm.io/132700 )

Links zum Artikel:
Fastra - GPU SuperPC: http://fastra.ua.ac.be/en/index.html

© 1997–2019 Golem.de, https://www.golem.de/