4 Goedkope alternatieven voor de supercomputer

Als je organisatie grote hoeveelheden rekenkracht tekort komt, dan zijn er twee mogelijkheden. Zo kun je een supercomputer bouwen met snelle servers, storage arrays en dataverbindingen, maar dat gaat in de papieren lopen. Goedkoper is het bouwen van een cluster van zuinige en goedkope computers. Op die manier hebben vier zwaargewichten hun capaciteitsproblemen opgelost. Met hun clusters beschikken zij over voldoende near-realtime rekenkracht om het heelal te onderzoeken, innovatieve radars te ontwikkelen of slechts zo snel mogelijk het eigen netwerk te testen.

1. GPU cluster voor sterrenkundig onderzoek

Het is een mooie uitdaging: het opzetten van een goed presterend computercluster in de binnenlanden van Australië, waar je 's nachts naar signalen uit het vroege heelal kan speuren zonder verstoringen van radiogolven. Het aantal mogelijkheden is daar beperkt, zo merkte de onderzoekers van Murchison Widefield Array. Vooral de stroomvoorziening liet te wensen over, aangezien de radiotelescoop is opgesteld op 50 kilometer afstand van een dorpje en op 300 kilometer van een stad.

Een cluster van high-performance nodes zou teveel stroom verbruiken, gezien het gebrek aan voorzieningen op deze locatie. In plaats daarvan is de Murchison Widefield Array opgebouwd uit zo'n 80 afzonderlijke GPU's - de Nvidia Tesla S1070 - in twee clusters. Dit geheel draait op dieselgeneratoren die 40 kilowatt opwekken.

De telescoop genereert een kolossale hoeveelheid van 2,5 teraflops aan astronomische data met een snelheid van 3GB/sec. De beeldverwerking moet ter plaatse geschieden, omdat er geen glasvezelkabels naar de binnenlanden van Australië lopen. De radiodata wordt opgevangen door antennes gaat door de zogenaamde 'correlator', die vervolgens de data doorgeeft aan de GPU's.

Voor de beeldverwerking moeten de mathematische vergelijkingen van Fourier-gegevens worden omgezet, waarbij ionosferische vervorming en het kalibreren van de instrumenten worden gecorrigeerd. 'De huidige CPU's zoals Xeon en Opteron kunnen met de beperkte stroomvoorziening niet voldoende rekenkracht leveren', zo ondervond de onderzoeker Richard Edgar bij het opzetten van de cluster. 'Daarom probeerden we het met MIPS-processors die minder energie nodig hebben, maar die konden het niet aan. Alleen met GPU hadden we een kans van slagen, gezien de extreem hoge capaciteitsbehoefte en het lage beschikbare elektriciteitsverbruik.'

De cluster is nog niet voltooid, hoewel een prototype al draait. Volgens Edgar is dit de snelste cluster op het gebied van teraflops per watt.