25 de enero de 2013

Presentación de los $ 99 superordenador Linux

Ubuntu
Hubo una época en la computación cuando aumenta el rendimiento podría ser tenido por el diseño de un procesador más complejo o subir la velocidad del reloj. Esos días han quedado atrás y en gran medida la solución más común en la actualidad es añadir más núcleos para un multiprocesamiento simétrico (SMP) del sistema, pero esto no tiene límites prácticos de escala y hay desventajas a un uno-tamaño-caber-toda la arquitectura del procesador.

Ordenadores más potentes del mundo hacen uso de la computación en paralelo, utilizando configuraciones tales como clusters basados ​​en Linux Beowulf para distribuir las cargas de trabajo a través de muchos miles de núcleos de procesador. Procesamiento Closer hasta el otro extremo de la escala, con dispositivos de escritorio y móviles, calcular gran cantidad de gráficos está a cargo de las GPU de alto rendimiento que son finamente sintonizado para la tarea en cuestión.

La computación paralela y sistemas heterogéneos - con tipos mixtos de unidades de cómputo - son capaces de romper los límites de escala SMP y lograr un mayor rendimiento con menor consumo de energía. Sin embargo, también vienen con sus propios retos, y hacer que la computación paralela fácil de usar que se ha descrito como "un problema tan duro como cualquiera que la informática se ha enfrentado".

Con estos retos en mente el proyecto Parallella se ha dedicado a ayudar a cerrar la brecha del conocimiento mediante el desarrollo de un rendimiento económico, alto y plataforma de computación paralela verdaderamente abierto.




Diagram

El ordenador Parallella

En octubre de 2012 una campaña de Kickstarter logró recaudar $ 898,921 para desarrollar y producir una tirada inicial de la computadora Parallella, un sistema equipado con un doble núcleo ARM A9 y ya sea un 16 o 64 núcleos Adapteva acelerador Epifanía de punto flotante. El proyecto tenía poco menos de 5.000 simpatizantes y promesas de $ 99 o más que son recompensados ​​con al menos una tarjeta con un dispositivo de 16-core.

El ordenador Parallella se inspiró en gran parte por Raspberry Pi y será la tarjeta de crédito de tamaño mediano con 1 GB de RAM disponible para el huésped y el uso de almacenamiento MicroSD, proporcionando Gigabit Ethernet, USB 2.0 y puertos HDMI, y un montón de propósito general I / O (GPIO) para la expansión a través de tarjetas hijas.

El chip Epifanía proporciona RISC de punto flotante núcleos cada uno con 32 KB de memoria local, que están conectados entre sí por una red de malla en el chip, lo que permite un núcleo para acceder transparentemente a la memoria de cada otro núcleo. En contraste con las GPU, Epifanía se MIMD - núcleos de sentidos Epiphanythat son capaces de operar de forma independiente y la arquitectura es más fácil de programar para una gama más amplia de aplicaciones.

Además de un procesador ARM de doble núcleo, la Xilinx Zynq sistema-en-chip que está siendo utilizado proporciona la lógica programable, que es donde la interfaz para el chip Epifanía se llevará a cabo. El ordenador Parallella es un diseño hardware de código abierto y el esquema y diseño de la PCB se publicará junto con el código fuente de la interfaz HDL Epifanía.

El hardware se venderá con Ubuntu preinstalado. Fuentes del controlador también se proporcionará y ya se ha expresado interés en el desarrollo de soporte para otras distribuciones.
Epiphany
  
Desarrollo de Software

Eclipse
El Eclipse IDE multinúcleo

Desarrollo con el apoyo de la Epifanía SDK, que está basado en GCC 4.7, GDB, el IDE de Eclipse y newlib C biblioteca. Este fue desarrollado por nuestro socio Adapteva, Embecosm, que también logró la introducción de la arquitectura de la Epifanía en la línea principal del CCG.

Tecnología Brown Deer han desarrollado una implementación de código OpenCL completamente abierta y esto se puede utilizar para simplificar la creación de aplicaciones que usan tanto ARM y núcleos Epiphany.

El proyecto está ahora buscando a los miembros de la comunidad para llevar en el desarrollo de soporte para idiomas adicionales y marcos con cables recientemente anunciados para Erlang y Python.

Aplicaciones potenciales

Los usos a los que los partidarios han dicho que van a poner sus computadoras Parallella utilizar incluyen el procesamiento de sonido, codificación de video, digitalización 3D, la visión informática, las redes neuronales, la simulación física y, sobre todo, el aprendizaje de programación en paralelo!

Radio definido por software es una aplicación que aparece con frecuencia y Parallella es particularmente bien adaptado a este desde la lógica programable que proporciona se encuentra entre el host ARM, Epifanía acelerador y GPIO, permitiendo hardware de radio digital para integrar más fácilmente.

El chip de 16 núcleos Epifanía ofrece 26 GFLOPS de rendimiento y con el consumo de Parallella equipo completo sólo 5 vatios, lo que permite crear prototipos de aplicaciones de cómputo intensivo con los presupuestos de alimentación de los dispositivos móviles o igualmente para la construcción energéticamente eficientes clusters HPC.

ClusterEstado del Proyecto

Prueba de un cluster Beowulf montado a partir de prototipos Parallella

Los primeros prototipos fueron a los partidarios a finales de diciembre de 2012, con placas adicionales de salir en enero. Estos se basan en un sistema de desarrollo off-the-shelf Zedboard además de una tarjeta hija Epifanía. Tes son prácticamente idénticos al diseño final.

El equipo Adepteva está trabajando para cumplir con un exigente calendario como una versión beta de la tarjeta de crédito se apoderó bordo previsto para febrero con el lanzamiento de tener que ir a miles de partidarios de mayo 1.0.

Las fuentes de la cadena de herramientas están en GitHub y paquetes SDK han sido provistos a los partidarios específicos, los cuales se harán públicos cuando los barcos de hardware finales.

Python plomo, Mark Dewing, ha tenido un cierto éxito inicial con la compilación del intérprete Python-on-a-Chip de la Epifanía, la prueba esta a través del simulador funcional proporcionada por el SDK. Mientras tanto Erlang Solutions ha estado trabajando la forma de abordar el apoyo Erlang y va a compartir sus ideas iniciales sobre este tema en las próximas semanas.

próximos pasos

La atención se centra ahora en completar el diseño de hardware y conseguir a patrocinadores, así como el establecimiento de relaciones entre la comunidad Parallella y los marcos de desarrollo de las lenguas, y las aplicaciones que son vitales para lograr el objetivo de democratizar el acceso a la computación paralela.

No hay comentarios:

Publicar un comentario