КНР и Россия разработали метод повышения производительности видеокарт Nvidia в научных вычислениях. Их удалось ускорить в 800 раз. Nvidia по решению властей США сильно ограничена в поставках своих решений для науки на Восток.
Санкции нипочем
Ученые из России и Китая совместными усилиями научились повышать производительность видеокарт Nvidia в научных вычислениях, пишет South China Morning Post. Они использовали для этого информацию, почерпнутую в ходе реверс-инжиниринга – обратного проектирования ускорителей.
Полученные знания позволили авторам идеи ускорить карты Nvidia в научных вычислениях в 800 раз. Алгоритм для работы с памятью карты, позволяющий сделать это, создали ученые из университета МГУ-ППИ.
Университет МГУ-ППИ в расположен Шэньчжэне (Китай) и является первым совместным российско-китайским вузом. Он учрежден в 2014 г., а его соучредителями являются российский МГУ имени М.В. Ломоносова, Пекинский политехнический институт наряду с Муниципальным народным правительством Шэньчжэня.
Christian Wiediger / Unsplash
Недорогая видеокарта из ближайшего компьютерного магазина теперь может стать «сердцем» высокопроизводительных вычислений
Новый алгоритм решает общую для России и КНР проблему – обе страны находятся под санкциями США и испытывают трудности с поставками ускорителей Nvidia для высокопроизводительных вычислений, в том числе для искусственного интеллекта. На обычные карты это тоже распространяется, но в меньшей степени, и китайцы, как сообщал CNews, уже научились превращать их в полноценные ускорители искусственного интеллекта. Также они скупают игровые ПК и затем вытаскивают из них видеокарты Nvidia и продают их отдельно, тем самым обходя санкционные ограничения.
Новый алгоритм, по сути, позволяет не обращать внимание на санкции и использовать в научных расчетах игровые видеокарты Nvidia, которые можно купить в официальной российской рознице, пусть и по завышенной (в связи с курсом рубля и параллельным импортом) цене.
В чем преимущество
Как пишет South China Moring Post, совместная китайско-российская разработка открывает новые возможности для решения различных сложных механических задач во многих отраслях промышленности. Издание приводит в качестве примера в первую очередь аэрокосмическую и военную промышленности
Также South China Moring Post сделало акцент на том, что новый алгоритм позволяет проводить вычисления на видеоускорителях, которые отличаются низкой стоимостью (видимо, в сравнении с ускорителями для искусственного интеллекта) и не подпадают под санкции США.
Скрывать нечего
Засекречивать факт проделанной работы китайские и российские специалисты не стали. Они описали основные ее моменты в статье, опубликованной в китайском журнале Journal of Computational Mechanics.
Технически, авторы алгоритма провели реверс-инжиниринг архитектуры Nvidia с поддержкой среды CUDA. По их словам, они достигли впечатляющих результатов. «Эта эффективная вычислительная мощность позволяет исследователям сократить затраты времени на вычисления, которые обычно занимают несколько дней, до нескольких часов или даже минут при использовании обычного домашнего графического процессора, что является значительным достижением для исследований в области частичных децентрализованных процессов», – говорится в статье ученых.
Практическое применение
Разработанный специалистами МГУ-ППИ алгоритм лег в основу созданной ими же среды разработки PD-General. Этот фреймворк предлагается использовать для проведения расчетов в сфере перидинамики. Это нелокальный численный метод для оценки материалов на их неоднородную деформацию, включая трещины и полное разрушение.
Перидинамика часто применяется в аэрокосмической отрасли. При помощи нового алгоритма такие вычисления теперь можно ускорить в 800 раз.
Комментарии
А вы не бот, такое писать? Вам вопрос: как изменилось "лидерство в науке" между 25 октября и 26 октября 1917 г. ?
Ну, вы даете!
Россия - родина многих выдающихся ученых, многие у нас работали (к примеру Эйлер), но никаким мировым лидером наша страна никогда не была. Причины этого - вопрос дискуссионный, но тем не менее это - факт.
В настоящее время финансирование науки (а фундаментальных исследований тем более) сокращается как шагреневая кожа. Такой процесс продолжался все 30 лет с большей или меньшей скоростью. Зачем это делается? Возможно, выстригаются высохшие ветви, чтобы проросли новые. Другое предположение - враги. Лично я думаю, что действует обычная для нашей страны некомпетентность руководителей.
Что же делать и как же быть?(
Дык проверить же. Набейте, финансирование науки статистика и увидите, что на науку в последние годы выделяется всё большие и большие средства.
А как шагреневая кожа сокращается совесть блогеров
Спасибо тебе, добрый человек! Стало быть, эти кожаные мешки решили обмануть бедного кота?(
То-то Вы мне сразу подозрительным показались, а оно вона что!
Злые люди бедной киске не дают украсть сосиски?
Годный троллинг, зачотный!
Собственно, это всё, что было нужно знать про Nvidia и пишущих для неё код индусов. Нормальные люди просто сделали вменяемое алгоритмическое обеспечение, и производительность чудесным образом возрасла почти на три порядка. Было бы здорово таким же образом увеличить производительность в рендеринге трёхмерной графики, но мечтать не вредно.
ИИ сам переписал свой код и ускорился в 2 раза
Как вы об этом узнали? Блин, опять утечки... )
Что то мне подсказывает, что вменяемое алгоритмическое обеспечение базируется на отличных вычислительных методах. Которые, по крайней мере в СССР, были самыми передовыми в мире. А кафедра вычметодов в МГУ, была одной из лучших в мире. До сих пор храню, как память, учебник Самарского "Численные методы".
ПыСы. Лично убедился в этом, когда в, так называемую, лабораторию Годика приехал в 1990г аглицкий профессор из Кембриджа. И был поражён, что у нас на хиленьком i386DX40 обсчитывали трёхмерную модель магнитных полей человека за несколько часов. А у них в лаборатории на Vax-11 с сопроцессором FPP больше суток.
Удивительное рядом:
Самый производительный VAX 1.9 MIPS / 80386/40 9.6 MIPS
Если бы вы не пожлобились и подарили проффесору калькулятор, ну или хотя бы таблицу умножения, то он бы перестал поражаться.
Гуманитарий? MIPSами только бухгалтера (Кобол) и прочие гуманитарии (текстовые редакторы) меряются. А всякие физические поля только в FPA вычисляют и меряются Mflopsами. И не просто в абстрактных, а в подобранных тестах - наборе программ, типичных для исследований вычислений. Как, например, в те времена признанном тесте Linpack.
Из того, что нашёл - VAX 11/785 FPA (с сопроцессором с плавающей точкой) - 0,18Mflops (15стр)
AMD 80386/40 (получше немного Интела) - 0,36Mflops без оптимизации и 0,53Mflops с оптимизацией.
То есть в 2-3 раза быстрее. А считалось в 9+раза быстрее. 3+раза дали грамотные алгоритмы и вычматы.
И я не уверен, что у них VAX был не многопроцессорный. Иначе давно к 1990 поменяли.
Преобразование Фурье и БПФ...
наивные пиндосы, решили бороться с русским интеллектом...ха-ха-ха!
Сила солому ломит. Не духариться надо, а думать как отыграться. Все это виртуальные "800 раз" ровно точно также и для них применимы.
Настало время офигительных историй, воистину.
Если открыть собственно статью South China Morning Post тут, то видно - китайские учёные написали отдельный алгоритм для расчётов перидинамики на GPU, и 800 раз - это сравнение нового алгоритма на видеокарте с существующим однопоточным алгоритмом на процессоре.
Ни о каких прорывах типа "ускорили видеокарту в 800 раз" речь не идёт.
Тогда в статье кривой заголовок. В заголовке однозначно сказано о 800-кратном ускорении Нвидиа в научных вычислениях, а не об ускорении научных вычислений с помощью Нвидиа.
В китайской статье жёлтый заголовок и более-менее правильный текст, неизвестный переводчик с CNews.ru текст тоже немного переврал, а епрст обрадовался, не перепроверил и скопировал сюда
Ну и ладно. Всё равно хорошо.
Скорее всего, вы правы. Смущает, правда
Но, возможно, это просто так похвастались тем, что изучили CUDA.
не пишите фигню.... про карты .
"Знал бы прикуп - жил бы в Сочи".
з.ы .... видеокарты. ;-)))
На пранк похоже. Или применимо в узких задачах. Или изобрели велосипед и оптимизацию по ядрам которая по дефолту не работала.
Программисты изнасиловали журналистов.
Представьте свой "новый алгоритм на видеокарте".
По крайне мере я пользуюсь алгоритмом быстрого преобразования ряда Фурье от 20 века, хотя ряд от Фурье расписан в 18 веке.
Однако графический ускоритель - это специализированный матричный вычислитель, в отличие от ЭВМ общего назначения. То есть БПФ на современной видеокарте должен быть несколько побыстрее, чем на собственно процессоре.
и кто против ? Аналоговая вычислительная машина по по производительности "цифру" сделает.
Но есть как преимущества так и недостатки.
Например результат аналоговой машины зависит от температуры элементов.
Речь явно не о том, для чего вк производятся - игры. Но заголовок громкий, да.
Игра это обсчёт большого количества данных. С выводом на экран в графическом виде. Обсчёт научных задач это тот же самый обсчёт большого количества данных. только не надо графику на экран выводить. Какая разница чем считать? Ну, если скорость работы одинаковая?
Да какие проблемы. Перепишите драйвера к вк, обеспечив увеличение производительности в 800 раз.
Ну, в 800 раз не увеличится, конечно))) Скорее там реально про научные вычисления говориться, а не про работу видеокарты.
Боже, до какого дна дошли китайцы под санкциями, потрошат игровые ПК и продают их них видеокарты, жесть.
Есть информация, что теперь они работают над оптимизацией процессоров стиральных машин!
То ли ещё будет 😂
Отстают. По законам развития жанра они уже должны были картинки из американских комиксов тырить.
Перспективный чат детектед! Сим повелеваю - внести запись в реестр самых обсуждаемых за последние 4 часа.
Современные программы очень прожорливы по памяти и производительности ввиду того, что быстрый прогресс в железе позволял программистам не шибко заморачиваться оптимальностью алгоритмов.
Поэтому в ближайшие годы мы услышим еще много историй о том, как кто-то переписал какую-то программу по-нормальному, и она стала работать в 10 раз быстрее и требовать в 10 раз меньше памяти.
Программу, использующую матричные вычисления, переписали с процессора общего назначения на специализированный матричный вычислитель. Внезапно программа заработала радикально быстрее. Блеск! Удивительно! Фантастика!
South China Morning Post правда пишет про конкретно китайских ученых. Было бы удивительно что-то другое. Но институт, да, упомянут, где сооснователем был МГУ.
Любую новость можно подать по-разному, но большинство хомячков не сможет осознать, в чем подвох.
ИМХО залп новой информационной войны, как и своевременный выход DeepSeek. Пиндосы раздули пузырь технологических компаний, типа, создали богатство из воздуха. Сейчас им его проткнут.
Какие блин санкции, вы угораете.
Вот выходит поколение 5ххх Нвидиа позавчера, его тут в европе еще даже нет в магазинах.
До официального анонса(!) русские блогеры(те самые на которых наложены санкции!) уже тестируют карты купленные в Китае(в том самом Китае, которому эти карты нельзя продавать!).
Тут их даже не купить. Занавес.
Если зайти на авито по москве, там можно купить любые нейроускорители в любых количествах. Сдается мне, раз это все везут из Китая у них точно нет с этим никаких проблем, кроме досадной ерунды, что они не могут показывать открыто свои суперкомпьютеры из новейших ускорителей Nvidia.
Вроде бы там должна быть спец версия для Китая именно
Это точно не ИА Панорама, проверяли первоисточник?
Годный срач. Ахтунг - пахнет трольчатиной! Автор, нет ли в обсуждении упырей? Сим повелеваю - внести запись в реестр самых обсуждаемых за день.
Страницы