.

.

สวัสดีครับสมาชิก Vmodtech.com ทุกท่านครับ วันนี้มีเรื่องราวที่เป็นความรู้ทางด้านเทคโนโลยีที่หลายๆคนเคยได้ยินได้ฟังมาอยู่บ่อยๆ โดยเฉพาะผู้ที่อยู่ในแวดวงคอมพิวเตอร์แบบเราๆนี่ละครับ สำหรับการนำเอาเทคโนโลยีทางด้านกราฟฟิกการ์ดไปใช้กับงานเฉพาะทางแล้วประสพผลสำเร็จทางด้านธุรกิจนั้นคงเป็นเรื่องที่ไกลตัว แถมบางครั้งยังมีคำถามอีกด้วยว่า มันทำเงินได้นอกเหนือจาก Vantage ไหมแสรดดด ด้วยเหรอครับ อิอิ
ใ
เมื่อสองอาทิตย์ก่อนผมได้นำเสนอเรื่องของการนำ Nvidia Quadro ไปใช้กับงานด้านธุรกิจขุดเจาะและแสวงหาแหล่งพลังงานใหม่โดยบริษัทยักษ์ใหญ่ในออสเตรเลียอย่าง Santos Case Study ไปแล้ว ซึ่งสามารถย้อนกลับไปดูได้ที่นี่ครับ Nvidia Quadro Scalable Visualization Solutions มาวันนี้ผมจะนำเรื่องของการนำ Nvidia Tesla ไปใช้กับงานเฉพาะทางและประสพความสำเร็จอย่างงดงามอีกเช่นกัน แต่ก่อนอื่นใดผมขอเกริ่นซักนิดเพื่อทำความรู้จักกับ Nvidia Tesla ที่บทความนี้ซึ่งโพสไว้เมื่อเกือบสองปีที่แล้วครับที่งาน NVIDIA APAC Media Summit 2009 @ Dusit Thani Huahin โดยผมได้สรุปเนื้อหาย่อๆให้เพื่อนๆที่ไม่มีความชำนาญได้พอเข้าใจกับ Nvidia Tesla มากขึ้นครับ

.

อะไรคือความหมายของการประมวลผลด้วย GPU (GPU Computing)

GPU Computing คือการนำเอา GPU (Graphic Processing Unit) มาช่วยประมวลผลด้านวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม แต่ว่าจะเป็นการทำงานร่วมกันของ GPU และ CPU บน Application เดียวกัน โดยเบื้องต้น Application จะถูกรันด้วย CPU และหลังจากนั้นจะถูกเร่งการทำงานโดยละเอียดจาก GPU นั่นเอง

GPU นั้น ได้ค่อยๆถูกพัฒนามาเรื่อยๆตลอดหลายๆปีที่ผ่านมา แต่หลังจากปี 2006-2007 นั้น ทาง Nvidia ได้ทำการปฏิวัติการประมวลผลและเร่งการประมวลผลด้วย GPU ครั้งใหญ่ โดยการพัฒนาโครงสร้างที่เรียกว่า CUDA หรือ Compute Unified Device Architecture อธิบายให้เข้าใจง่ายๆคือ เจ้า CUDA นั้นจะเป็นเหมือนสะพานที่เชื่อมระหว่างชุดคำสั่งจาก Application ไปสู่ GPU นั่นเอง โดยโครงสร้างทางสถาปัตยกรรมของ CUDA นั้นจะประกอบด้วยหน่วยประมวลผลดว่าร้อยคอร์ที่จะช่วยกันย่อยข้อมูลต่างๆใน Application ที่มากกว่าใน CPU ที่มีอยู่เพียงไม่กี่คอร์

.

แต่ว่าการที่ Software ต่างๆจะสามารถเรียกใช้ความสามารถของ CUDA ได้นั้น นักพัฒนา Software จะต้องเขียนโครงสร้างของ Software ด้วยภาษา C หรือ Fortran หลังจากนั้นจะ Compile ผ่าน PathScale Open64 C Complier เพื่อที่จะให้ Software ของตัวเองนั้นสามารถเคลื่อนย้ายข้อมูลไปและกลับ จาก CPU ไป GPU หรือจาก GPU ไป CPU ได้ นอกเหนือจากนั้นก็ยังสามารถเลือกใช้ API อื่นๆก็ได้เช่น OpenCL หรือ DirectX Compute นั่นเป็นที่มาของ Tesla GPUs นั่นเอง

.

High Performance Computing - Supercomputing with Tesla GPUs

GPU ในตระกูล Tesla 20 Series นั้น เป็นการนำเอาหน่วยประมวลผลหรือ Processor  มาขนานกันเพื่อความเร็วสุดๆสำหรับการทำงานด้าน HPC (High Performance Computing), Tesla 20 Series นั้นใช้โครงสร้างทางสถาปัตยกรรม Fermi ซึ่งประกอบด้วยทรานซิสเตอร์มากถึงสามพันล้านตัว รวมถึงมี CUDA Core มากถึง 510 Core, นั่นเองที่ทำให้ Tesla นั้นสามารถทำให้ประสิทธิภาพของการคำนวนใน Application สูงกว่าการคำนวนด้วย CPU แบบเดิมๆถึง 10 เท่า เช่นการคำนวนด้านแผ่นดินไหว, การจำลองสถานการณ์ในงานชีวเคมี, การสร้างแบบจำลองสภาวะอากาศเพื่อการพยากรณ์, การประมวลผลสัญญาณ, การประมวลผลด้านการเงิน, การออกแบบและคำนวนเชิงวิศวกรรม (Computer Aided Engineering), การสร้างแบบจำลองด้านการออกแบบ (Computer Aided Design), การวิเคราะห์พลศาสตร์ของไหลด้วยวิธีทางคณิตศาสตร์ (Computational Fluid Dynamics)

.
พอหอมปากหอมคอกันไปครับสำหรับรายละเอียดเบื้องต้นของ HPC และ Nvidia Tesla เดี๋ยวเรามาชมความสำเร็จจากการนำเอา Nvidia Tesla ไปใช้กับงานในหลายๆด้านดูครับ

.

.

.

…

เฮอริเคน มหันตภัยทางสภาพอากาศของโลกซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศอย่างรุนแรงที่ ไม่สามารถควบคุมได้ ซึ่งกำลังมีผลกระทบต่อสภาพการดำรงชีวิตของมนุษย์อย่างแท้จริง แต่ว่าการพยากรณ์สภาพอากาศที่รวดเร็วและมีความผิดพลาดน้อยจะสามารถทำให้เรา มีเวลาเตรียมตัวรับมันได้, ที่ National Center for Atmospheric Research (NCAR) นักวิทยาศาสตร์ของ NCAR ได้พัฒนาแบบจำลองการการประมาณการล่วงหน้าโดยวิธีการซับซ้อนสำหรับการพยากรณ์ สภาพอากาศที่จะส่งผลโดยตรงในระยะสั้นและระยะยาว

แบบจำลองการวิจัยและการคาดการสภาพอากาศ หรือ Weather Research & Forcasting Model (WRF) เป็นที่ได้รับความนิยมและแพร่หลายในโลกเรา ไม่ว่าจะเป็นผู้ใช้งานทั่วไป หรือว่าจะเป็น National Weather Service,  The Air Force Weather Agency, foreign weather services และ commercial weather forcasting companies, แบบจำลองสภาพอากาศและสภาวะของอากาศนั้นเกิดขึ้นจาก Terascale (หนึ่งพัน พันล้าน FLOPS) ถึง Petascale class application, การเพิ่มขึ้นของกลุ่มการคำนวณ และการเข้าใกล้จุดพลิกผันนี่ก็เป็นปัญหา ที่ซึ่งการเพิ่มจำนวน CPU ไม่ได้ช่วยให้การคำนวนนั้นเร็วขึ้นแต่ประการใด การเพิ่มขึ้นของกลุ่มการคำนวน และเมื่อเข้าใกล้จุดพลิกผัน ปัญหานี้จะเกิดขึ้นกับ Application โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Application ที่เกี่ยวพันกับอุปกรณ์ที่ต้องตอบสนองอย่างฉับพลัน

.

ทางออก

ด้วยช่องทางการปรับปรุงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมทั้งความเร็วและความแม่นยำในการประมาณการและพยากรณ์ พนักงานด้านเทคนิคของ NCAR อยู่ในช่วงร่วมมือกับนักวิจัยที่มหาวิทยาลัยโคโลราโดที่ Boulder หันมาหาทางออกด้วย Nvidia GPU Computing ซึ่งหลังจากที่ได้เปลี่ยนมาเป็น Nvidia CUDA^TM, เห็นได้ชัดเจนว่า การคำนวนด้าน Microphysic เร็วขึ้นถึงสิบเท่า ซึ่งมันมีความสำคัญต่ออุปกรณ์ที่มีความละเอียดของ WRF, แม้ว่าจะสร้าง source code ขึ้นมาแค่เพียงหนึ่งเปอร์เซนต์ หลังจากเปลี่ยนเป็น CUDA ก็สามารถปรับปรุงความเร็วมากขึ้นยี่สิบเปอร์เซนต์ในแบบจำลองทั้งหมด John Michalaker หัวหน้าหน่วยพัฒนา Software ของ WRF กล่าวว่า “ผลลัพธ์ของมันช่วยให้เรามั่นใจได้ว่าทุกอย่างจะตอบสนองทันเวลาแน่นอน” “เรามั่นใจว่าจะลดเวลาในการพยากรณ์ลงอย่างน้อยครึ่งนึงหลังจากที่เราได้ร่วมมือกับ Nvidia ในการใช้เทคโนโลยี GPU Computing กับงานของ WRF”

ผมคาดหวังว่าผลของการเพิ่มความเร็วของแบบจำลองการพยากรณและประเมินสภาพอากาศนั้นจะสร้างความเปลี่ยนแปลงได้

.
ผลลัพธ์ที่ได้

ปัจจุบัน NCAR และหลายๆหน่วยงานทั่วโลกวางใจใน WRF ซึ่งสามารถสร้างความเชื่อมั่นเมื่อเวลาต้องการการประเมินและคาดการณ์ในสถานการณ์ชี้เป็นชี้ตายได้อย่างทันท้วงที ซึ่งนั่นก็หมายความว่า ประชาชนจะมีเวลาเตรียมตัวรับเหตุการณ์และอพยพให้พ้นจากสถานการณ์ที่เสี่ยงอันตรายได้มากขึ้น

.

สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม สามารถติดตามได้ที่ www.ncar.ucar.edu

.

ขอบคุณ Nvidia

.