Global innovative GPU computing service based on virtualised coprocessors, as implementation of own and commissioned R & D works for the supercomputer “LEM” (Q2687789): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed an Item) |
(Changed claim: EU contribution (P835): 385,988.18 euro) |
||
| Property / EU contribution: 385,988.18 Euro / rank | Property / EU contribution: 385,988.18 Euro / rank | ||
Preferred rank | |||
Revision as of 11:31, 21 September 2021
Project Q2687789 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Global innovative GPU computing service based on virtualised coprocessors, as implementation of own and commissioned R & D works for the supercomputer “LEM” |
Project Q2687789 in Poland |
Statements
1,736,339.08 zloty
0 references
2,480,484.41 zloty
0 references
70.0 percent
0 references
18 October 2019
0 references
28 September 2020
0 references
COPERNICUS COMPUTING SP. Z O.O.
0 references
51°13'5.5"N, 22°33'16.9"E
0 references
SA 42799(2015/X) Projektodawca jest wyspecjalizowaną firmą świadczącą usługi obliczeniowe w zakresie śledzenia promieni (renderingu) w celu uzyskiwania obrazu 2D w oparciu o opis sceny 3D. W ramach swojej pracy konkuruje na rynku światowym. W 2016 roku zrealizował prace badawcze z zakresu superkomputera “LEM” o mocy obliczeniowej 2,44 Petaflopsa, to więcej niż sklasyfikowany w listopadzie 2018 roku na 131 miejscu na świecie najszybszy polski superkomputer “Prometheus”. W styczniu 2019 roku projektodawca uruchomił budowę kolejnego znacznie szybszego superkomputera opartego o technologię GPU o roboczej nazwie “Karpiński” Ponadto projektodawca w lutym 2019 roku zakończył projekt pod nazwą “Wirtualizacja Kart GPU w celu udostępniania mocy obliczeniowej w chmurze, na potrzeby badań naukowych lub przemysłów kreatywnych”. Ten projekt, w połączeniu z posiadaną wiedzą i mocą obliczeniową umożliwi projektodawcy świadczenie nowoczesnej usługi opartej o zwirtualizowaną moc obliczeniową GPU. Zwykłe rozwiązanie muszą respektować ograniczenia sprzętowe. W chwili obecnej istnieją serwery pozwalające na fizyczne podłączenia do 20 koprocesorów GPU co przy założeniu, że możliwa jest obsługa 2 serwerów obliczeniowych jednocześnie daje limit 40 kart. Dzięki opracowanej technologii wirtualizacji projektodawca może zrobić coś, czego nie potrafi w chwili obecnej nikt inny na świecie - podłączyć ogół zasobów wirtualnych pod pojedynczy serwer, uzyskując możliwość renderingu na docelowo wszystkich posiadanych przez siebie koprocesorach GPU. Dla udowodnienia funkcjonalności technologii wystarczy jednak relatywnie mały klaster obliczeniowy zawierający 16 serwerów każdy wyposażony w 8 kart GPU. Klaster będzie zatem posiadał moc obliczeniową wynoszącą 128 koprocesorów GPU i będzie trzykrotnie szybsze od najlepszego możliwego do wykorzystania przez konkurencję, dając niezbędną przewagę konkurencyjną. (Polish)
0 references
SA 42799(2015/X) The designer is a specialised company providing ray tracking computing services to obtain 2D images based on 3D scene description. As part of his work, he competes on the world market. In 2016, he completed research work in the field of supercomputer “LEM” with a computational power of 2.44 petaFLOPS, more than the fastest Polish supercomputer “Prometheus” classified in November 2018 on 131st place in the world. In January 2019, the developer launched the construction of another much faster supercomputer based on GPU technology called “Karpiński” in addition, in February 2019, the project was completed under the name “Virtualisation of GPU Cards for cloud computing, research or creative industries”. This project, combined with its knowledge and computing power, will enable the project promoter to provide a modern service based on virtualised GPU computing power. The usual solution must respect hardware constraints. Currently, there are servers that allow physical connection of up to 20 GPU coprocessors, which, assuming that it is possible to support 2 computing servers at the same time, gives a limit of 40 cards. Thanks to the developed virtualisation technology, the developer can do something that no one else in the world can do at the moment – connect all virtual resources to a single server, gaining the ability to render on all the GPU coprocessors they own. However, a relatively small computing cluster containing 16 servers each equipped with 8 GPU cards is enough to prove the functionality of the technology. The cluster will therefore have a computational capacity of 128 GPUs and will be three times faster than the best possible competition, giving the necessary competitive advantage. (English)
7 July 2021
0 references
Identifiers
POIR.03.02.01-06-0025/19
0 references