Das Oak Ridge National Laboratory will einen Supercomputer auf Grundlage von Nvidias nächster GPU-Architektur „Fermi“ entwickeln, auf der auch der kommende DirectX-11-Grafikprozessor GT300 basiert. Das hat das zum US-Energieministerium gehörende Labor auf Nvidias Entwicklerkonferenz in San Jose bekannt gegeben.
Die neuen Chips bestehen aus drei Milliarden Transistoren, etwa dreimal so viel wie bei den leistungsstärksten GPUs, die Nvidia derzeit anbietet. Sie sollen künftig auch in Nvidias Geforce-Grafikkarten zum Einsatz kommen und den bereits erschienenen AMD-Konkurrenten ATI Radeon HD 5870 überflügeln.
Der Oak-Ridge-Supercomputer ist für Forschungszwecke in den Bereichen Energie und Klimawandel gedacht. Es wird erwartet, dass er die Performance heutiger Supercomputer um den Faktor zehn übertrifft. Neben den Grafikprozessoren von Nvidia sollen auch CPUs von Intel , AMD und anderen Herstellern zum Einsatz kommen.
High-End-GPUs enthalten heutzutage hunderte von Rechenkernen, mit denen sie bestimmte Rechenaufgaben effizienter und dadurch schneller erledigen als CPUs. Nach Auskunft von Nvidia-CEO Jen-Hsun Huang steigt die Zahl der Rechenkerne von 240 in aktuellen Chips auf 512 in Fermi.
Jeff Nichols, Direktor für Computing und Computational Science am Oak-Ridge-Laboratorium, erklärte, Fermi-GPUs ermöglichten „wissenschaftliche Durchbrüche“, die ohne die neue Technologie nicht möglich seien. „Mit der Hilfe von Nvidia-Technologien will Oak Ridge eine Plattform schaffen, die innerhalb der nächsten zehn Jahre Exascale-Computing ermöglicht.“ Damit sollen bis zu einer Trillion (10 18 ) Berechnungen pro Sekunde möglich sein. Die Leistung von IBMs Roadrunner , dem derzeit stärksten Supercomputer, liegt bei 1,1 Petaflops (eine Milliarde Bechnungen pro Sekunde).
Oak Ridge hat zudem die Gründung eines Hybrid Multicore Consortium angekündigt, dass sich auf Computing mit unterschiedlichen Prozessor-Architekturen konzentrieren wird. Ziel sei es, mit Entwicklern zusammenzuarbeiten, um Anwendungen für die nächste Generation von Supercomputern zu entwickeln, die auf CPUs und GPUs basieren.
