단일 시스템에서 더욱 빠른 시각화와 프로세스. NVIDIA 다중 GPU 기술

해석의 속도를 높이다

에너지 기업이 비용 대비 효과가 높은 유전과 가스전을 찾기 위해 기술의 범위를 넓혀가면서 지진 데이터의 처리와 해석에서 범위와 복잡성이 크게 증가하고 있습니다. 따라서 이러한 대량의 지진 데이터에서 가치 있는 것을 추출해 불확실성을 줄이고 매장량 예측의 정확성을 높이며 값비싼 시추와 생산 작업에 수반되는 위험을 완화시키는 능력이 중요합니다.

지진 데이터 해석의 속도와 정확성은 탐사 작업 흐름에서 중요합니다. 그러나 기존의 해석 방식은 데이터량의 증가, 업계 전문가의 부족, 개인의 생산성을 높이는 혁신을 추동하는 증강 현실이나 자동 추출 같은 새로운 기술의 유입 등으로 점차 위기를 맞게 되었습니다.

다중 GPU 기술은 시각화와 복잡한 연산에 2개 이상의 전문가용 GPU를 사용함으로써 확장성을 높입니다. 이러한 기술로 작업자는 또한 현장에 나가지 않고도 지진 추적 특성의 실시간 계산 능력을 향상시키고 복잡한 지역에 대한 뛰어난 시각적 분석을 할 수 있습니다. 그 결과, 놀랄 정도로 짧아진 모델 처리 주기와 더불어, 원하는 지역의 데이터 세트에서 더욱 선명한 영상을 구현해 낼 수 있게 되어 더욱 효과적인 장비 임대 비용과 더 높은 서비스 수익을 실현시켰으며 궁극적으로 석유를 발견할 확률을 높였습니다.


모든 에너지 애플리케이션을 위한 멀티 GPU 시스템
NVIDIA 엔지니어들은 다중 GPU가 사용자가 원하는 속도, 기능성, 신뢰성을 담보할 수 있도록 소프트웨어 판매사와 긴밀히 협력하고 있습니다.

어플리케이션 범주 다중 GPU의 이점
Paradigm- VoxelGeo 해석 및 모델링 CUDA에서 한층 빨라진 연산
TerraSpark- InsideEarth 해석 및 모델링 CUDA에서 한층 빨라진 연산
ffA- GeoTeric 해석 및 모델링 OpenCL에서 한층 빨라진 연산
Hue- Headwave 해석 및 모델링 CUDA에서 한층 빨라진 연산
 
 

전문가 평가

"Paradigm은 고객들의 성과 및 효율성 향상을 위해 NVIDIA Maximus 같은 새로운 하드웨어 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 지진 기록 특성의 계산 속도를 크게 단축함으로써 해석자는 새로운 워크플로우와 관행을 평가하여 지진 데이터에 대한 투자를 통해 더 많은 것을 얻을 수 있습니다."
로라 애빈스(Laura Evins)
Paradigm 지진 특성 제품 부장

"aAFE는 업계에서 가장 정확한 단층 해석 결과를 제공하지만 하루 종일 처리 작업을 하는 사용자들에게 있어서는 상당한 어려움이 있었습니다. 지루한 단층 해석 작업을 덜어주어도 마찬가지였습니다. GPU 컴퓨팅은 이러한 걸림돌을 제거하여 처리 시간을 10배 이상 단축시켜주었습니다. Quadro 6000 그래픽 카드만 이용하더라도 처리 작업을 불과 몇 시간 안에 완료할 수 있습니다. NVIDIA Tesla 코프로세서를 추가한 NVIDIA Maximus 기술을 이용함으로써, 우리 고객들은 엄청나게 줄어든 컴퓨팅 시간을 실감하고 있습니다."
필립 네리(Philip Neri),
TerraSpark 마케팅 담당 부사장

"Geological Expression은 3D 지진 데이터에서 추출할 수 있는 지질 정보를 극대화하는 플랫폼입니다. 우리는 한동안 워크스테이션에서 다중 Quadro와 Tesla GPUs를 넘나들며 작업을 수행해 왔습니다. 그런데, 이제 GeoTeric을 위한 NVIDIA Maximus 인증 및 그와 함께 제공되는 추가 기술지원을 이용할 수 있게 되었습니다. 우리는 고객들에게 해석 워크플로우에 대한 새로운 차원의 생산성을 부여해 줄 Geological Expression 플랫폼을 제공할 수 있게 되었습니다."
스티브 퍼비스(Steve Purves)
ffA 기술 이사

다중 GPU 기술 리소스

 
 

Kepler SMX processing

Higher performance and efficiency achieved with SMX by increasing processing cores while reducing control logic.

Dynamic Parallelism

Dynamic Parallelism on Kepler GPU dynamically spawns new threads by adapting to the data without going back to the CPU, greatly simplifying GPU programming and accelerating a broader set of popular algorithms.

 

With Dynamic Parallelism, the grid resolution could be determined dynamically at runtime. The simulation can "zoom in" on areas of interest and avoid unnecessary calculation in areas with little change.

Hyper-Q

Kepler's Hyper-Q increases GPU utilization by providing streams access to 32 independent hardware work queues or MPI ranks leading to advanced programmability and efficiency.

 

Hyper-Q enables multiple CPU cores to launch work on a single GPU simultaneously, thereby dramatically increasing GPU utilization and slashing CPU idle times.

Bindless Textures

FPO

FXAA and TXAA

Caption about visible aliasing and higher image quality