汎用 GPU を買うか ? Blue Gene を買うか ?

　Anonymous Sengoku 曰く、

　Ando's Microprocessor Information の 2010 年 11 月 6 日号にて、「GPGPU (汎用 GPU) を買うか Blue Gene を買うか ?」という興味深い記事が掲載されている。

　 HPCwire の記事を元にした話題なのだが、NASA の NAS-LU というナビエ-ストークス方程式を解く並列ベンチマークを使用して、IBM Blue Gene、Nehalem と Opteron 等の汎用 CPU、そして汎用 GPU との性能比較をするというものである。

　その結果、問題規模が最大規模のベンチマークを解くのに要する時間が、NVIDIA C2050 GPU を 256 台使用したシステムでは 230 秒程度かかり、8,192 コアの IBM Blue Gene/P システムでは 210 秒程度となり、かなり肉薄したということだ。ただ、GPU システムでは消費電力に難があること、さらに根本的問題として C2050 を 16 倍の 4096 台にしても、16,000 コアと 2 倍にした Blue Gene/P に負けるというスケーラビリティーの無さという問題があるようだ。

　しかしながら、一週間後に発表される TOP500 においてトップを獲得することが確実な中国の天河スパコンにしても (/.J 記事)、昨年の IEEE のゴードン・ベル賞を受賞した長崎大学のスパコンにしても、GPU をうまく利用した構成になっており、調達の容易さを含めて GPU システムにはいろいろメリットがあるようだ。

　スラッシュドットのコメントを読む | スパコン

　関連ストーリー：
中国の天河スパコンがTOP500でトップ獲得の可能性高まる 2010年10月25日
長崎大学のスーパーコンピュータがIEEEの「ゴードン・ベル賞」（価格性能部門）を受賞 2009年11月27日