Süper bilgisayarlar, devrim niteliğindeki keşiflerin motorlarıdır. Aşırı hava tahmininden hastalık araştırmalarına ve daha güvenli, daha verimli altyapılar tasarlamaya kadar, bu makineler, gerçek dünyada test edilmesi pratikte imkansız olan karmaşık sistemleri simüle eder.
NVIDIA’nın 1999’daki GPU tanıtımından bu yana, hızlandırılmış hesaplama alanında sürekli olarak sınırları zorladığı söylenebilir. Bu yaklaşım, özel donanım kullanarak birden fazla görevleri paralel işleyerek iş yükünü büyük ölçüde hızlandırmayı amaçlar. Bu verimlilik, süper bilgisayarların daha az enerji tüketerek olağanüstü hesaplama zorluklarını aşmasını sağlar.
Günümüzde, NVIDIA destekli sistemler enerji verimli süper bilgisayarlarda öncü konumdadır, Green500 sıralamasında yer alan ilk 10 süper bilgisayardan 8’inin sahibi olmaktadır. Almanya’daki Jülich Süper Bilgisayar Merkezi’ndeki JEDI sistemi, NVIDIA Grace Hopper ile çalışarak, muazzam bir verimlilikle 72.7 gigaflops/watt’lık bir başarıya ulaştı.
Üniversite Tokyo ile Deprem Güvenliği Gelişimi
Enerji verimliliği arayışı, NVIDIA ile Tokyo Üniversitesi arasındaki son araştırma çabasında somutlaşmıştır. Japonya, dünyanın en aktif sismik bölgelerinden biri olduğu için, depremlerin etkilerini azaltmak adına en son teknolojiyi kullanarak araştırmalar yapılmaktadır.
Tokyo Üniversitesi’ndeki Deprem Araştırma Enstitüsü, NVIDIA Grace Hopper Süper Çipi’ni kullanarak sismik simülasyonlarını hızlandırmıştır ve bu alanda çığır açan sonuçlar elde etmiştir. Tightly coupled CPU-GPU mimarisi sayesinde, simülasyon performansında 86 kat artış sağlamış ve geleneksel yöntemlerle kıyaslandığında 32 kat daha fazla enerji verimliliği elde edilmiştir. Gelişmiş bellek optimizasyonu, araştırmacılara deprem dayanıklı yapıları üstün bir hassasiyetle modelleme imkânı sunmaktadır.
Övgüye Değer Araştırma: Heterojen Hesaplama ile Sismik Modelleme
Bu yenilikler, WACCPD 2024 etkinliğinde sunulmuştur. Tokyo Üniversitesi, NVIDIA donanım-yazılım sinerjisinin dinamik ve büyük ölçekli sorunlara çözümler sağladığını göstermiştir. Sismik modellemede, Grace Hopper’ın yenilikçi mimarisi, yüksek performanslı GPU’ları yoğun hesaplamalar için bir araya getirirken, CPU belleği kapasitesini, öngörücü algoritmalar için kullanmaktadır.
Bu yaklaşım sadece sismik araştırmalarda değil, aynı zamanda yüksek performanslı hesaplamada da enerji verimliliğini şekillendirme potansiyeline sahiptir.
Bu çığır açan çalışma, zaman evrimi kısmi diferansiyel denklem (PDE) problemlerini güvenilir bir doğrulukla yeniden çözen yeni bir CPU-GPU heterojen hesaplama yöntemini geliştirmiştir. Bu yeni yöntem, CPU’nun büyük bellek kapasitesi ile GPU’nun yüksek hesaplama performansını birleştirerek, çok kısa bir çözüm süresi sağlamaktadır.
Simülasyonlar, zaman içinde adım adım ilerlerken, her zaman dilimindeki çözüm (örneğin sismik aktivite) bir dizi denklem çözülerek hesaplanmaktadır. Bu süreçte, her adımda birden fazla yineleme gerekmekte ve çözüm yeterince doğru olana kadar devam etmektedir. Bu hesaplamalar oldukça yoğun olup, GPU’ların hesaplama gücüne ihtiyaç duyar.
Dolayısıyla, genel çözüm süresini (ve karşılık gelen enerji tüketimini) etkileyen iki unsur vardır: Her adımda her yinelemenin ne kadar hızlı hesaplanabileceği ve her adımda gereken yineleme sayısı. Grace Hopper mimarisinin üstün olduğu yer burasıdır: Hopper GPU, her hesaplamayı çok hızlı gerçekleştirirken, Grace CPU’nun büyük bellek kapasitesi, önceki sonuçların tarihinde saklanmasına olanak vererek tahmin yapmaktadır. Böylece, gerekli yineleme sayısı büyük ölçüde azaltılmaktadır.
Bu veri destekli yöntem, NVIDIA GH200 Grace Hopper Süper Çipi için oldukça uygundur. Bir çözümün yakınsama gerekliliği, başlangıç “tahmininin” ne kadar iyi olduğuna bağlıdır. Bu çalışmanın yeniliği, önceki zaman dilimlerinden alınan verileri kullanarak her başlangıç çözümünün doğruluğunu maksimize etmektir.
- NVIDIA Grace CPU’nun gerekli önceki zaman dilim verilerini saklama kapasitesi,
- Hopper’ın her yinelemeyi çözme kapasitesi,
- Veri destekli sonuçların Grace CPU’dan Hopper GPU’ya aktarılmasına olanak tanıyan hızlı bağlantı.
Yararlı sonuçlar, Şekil 1‘de görüldüğü üzere, çözüm süresinin yalnızca CPU kullanımı ile karşılaştırıldığında 86 kat azaldığını ve yalnızca GPU kullanımı ile karşılaştırıldığında ise 9 kat azaldığını göstermektedir. İlgili enerji tüketimleri ise CPU ile karşılaştırıldığında 32 kat ve yalnızca GPU ile kıyaslandığında 7 kat azalmıştır.
Enerji Verimli Süper Bilgisayarların Desteklenmesi
Tokyo Üniversitesi’nin sismik araştırma atılımları, enerji verimli süper bilgisayarların dönüştürücü gücünü gözler önüne sermektedir. NVIDIA Grace Hopper Süper Çipi sayesinde, araştırmacılar sadece sismik simülasyonları olağanüstü hızlarla ilerletmekle kalmıyor, aynı zamanda enerji tüketimlerini de büyük ölçüde azaltıyorlar. Bu, sürdürülebilir hesaplama için kritik bir adımdır.
Bu iş birliği, en son teknolojinin küresel sorunları çözmek için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Deprem güvenliği gibi acil konular üzerine odaklanarak, performans ve enerji verimliliği için yeni standartlar belirlemektedir. Bu tür yeniliklerin, endüstriler arasında yayılmaya devam etmesi, yüksek performanslı hesaplamanın bilimsel ilerlemeyi ve çevresel sorumluluğu ileriye taşıdığı bir geleceği müjdelemektedir.
2025 NVIDIA GTC etkinliğinde, Tokyo Üniversitesi Deprem Araştırma Enstitüsü’nden Kohei Fujita, bu devrim niteliğindeki araştırmayı ele alacak ve Güçlü Bağlantılı CPU-GPU Sistemlerinde Veri Destekli Yöntemlerle Hızlandırılmış PDE Tabanlı Zaman Tarih Simülasyonunu Uygulamak adlı oturumu sunacaktır.
