{"id":6533,"date":"2013-10-24T13:11:19","date_gmt":"2013-10-24T11:11:19","guid":{"rendered":"https:\/\/rcbe.de\/2013\/10\/24\/kooperation-nvidia\/"},"modified":"2013-10-24T13:11:19","modified_gmt":"2013-10-24T11:11:19","slug":"kooperation-nvidia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rcbe.de\/en\/2013\/10\/24\/kooperation-nvidia\/","title":{"rendered":"Re-MIC hat erfolgreiche Kooperation mit NVDIA gestartet"},"content":{"rendered":"

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Der kalifornische Hersteller von Grafikprozessoren NVIDIA<\/a> unterst\u00fctzt das Labor Regensburg – Medical Image Computing (Re-MIC)<\/a> der Fakult\u00e4t f\u00fcr Informatik und Mathematik<\/a> durch die Schenkung von zwei sogenannte Tesla-Prozessoren der neuesten Generation (Kepler, Tesla K20)<\/a> zu Forschungszwecken.<\/strong><\/p>\n

\"Tesla-Duennweber-Palm\"<\/a>
Prof. Palm (links) und Prof. D\u00fcnnweber (rechts) freuen sich \u00fcber die leistungsf\u00e4higen TESLA Karten.<\/figcaption><\/figure>\n

Grafikkarten (GPUs) werden in den letzten Jahren neben ihrer urspr\u00fcnglichen Aufgabe, der Visualisierung, verst\u00e4rkt zu parallelen Rechnereinheiten ausgebaut. Bei der Tesla K20 handelt es sich um einen hochparallelen GPU-Supercomputer mit 2496 parallelen Rechnereinheiten. Die Unterst\u00fctzung erfolgt nach dem erfolgreichen Antrag zum NVIDIA Academic Partnership Programm<\/strong> der Informatikprofessoren Jan D\u00fcnnweber und Christoph Palm in diesem Jahr.<\/p>\n

Prof. D\u00fcnnweber betreut derzeit ein Hauptseminar-Projektstudium des Masterstudiengangs Informatik zum Thema “Affinity Propagation”. Dabei handelt es sich um ein Verfahren zur Verdichtung gro\u00dfer Datenmengen (Clustering), wie es unter anderem in der Genetik und der Krebsforschung, aber z.B. auch f\u00fcr die automatische Erkennung von Gesichtern, angewandt wird. Die Tesla Technologie ist laut Prof. D\u00fcnnweber aufgrund ihrer “Streamingeigenschaften” f\u00fcr derart rechenintensiven Anwendungen optimal. Die Chips beschleunigen nicht nur das Rendering, also die Berechnung von Bildern, sondern auch die parallele Verarbeitung beliebiger Datenstr\u00f6me.<\/p>\n

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\"Tesla<\/a>
Tesla Karten und leistungsf\u00e4higer multicore Xeon Server<\/figcaption><\/figure>\n

Um das letzte Quantum an Rechenleistung aus der Technologie heraus zu holen, hat die Fakult\u00e4t IM einen neuen Rechner angeschafft, der au\u00dfer den n\u00f6tigen Steckpl\u00e4tzen f\u00fcr die Tesla-Chips auch mehrere Hauptprozessorkerne enth\u00e4lt (6×2,9 GHz XEON mit 16 GB RAM). Der im \u201eRegensburg Center of Biomedical Engineering\u201c (RCBE) untergebrachte Server hat somit eine “hybride Architektur”, ein echter “Supercomputer f\u00fcr den Schreibtisch”, den Prof. D\u00fcnnweber bereits f\u00fcr weitere Projekte einplant: Die Untersuchung von Sensordaten mit der Beteiligung internationaler Partner steht als n\u00e4chstes auf dem Programm.<\/p>\n

W\u00e4hrend Prof. D\u00fcnnweber als Spezialist f\u00fcr die verteilte und parallele Verarbeitung von Daten vor allem an den High-Performance Computing (HPC) Features der Tesla-Chips interessiert ist, will der Leiter des Re-MIC, Prof. Palm, auch von deren fortschrittlichen Shader Units profitieren. Damit lassen sich z.B. dreidimensionale Effekte mit Hardware-Unterst\u00fctzung implementieren. Aber auch in der Medizinischen Bildverarbeitung ist die Parallelisierung auf GPUs zur Beschleunigung von zunehmender Bedeutung. In Kooperation mit dem Institut f\u00fcr Neurochirurgie der Universit\u00e4tsklinik Regensburg wurde unter der Federf\u00fchrung von Prof. Palm z.B. eine Methode zur automatischen Unterteilung von Magnetresonanztomogramme (MRTs) des Kopfes in verschiedene Gewebetypen f\u00fcr parallele GPUs umgeschrieben. Wichtiges Ergebnis der Studie: Je nach Algorithmus kann es bei GPUs zu kleinen Rundungsfehlern kommen, die oft aber auf das Endergebnis gro\u00dfe Auswirkungen haben. Gerade an der Schnittstelle zwischen Informatik und Medizin ist aber die Genauigkeit und Reproduzierbarkeit von Berechnungsergebnissen besonders wichtig. Im Re-MIC wird nun an Methoden gearbeitet, solche Fehler zu vermeiden. Die Ergebnisse der Studie wurden auf der Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft f\u00fcr Medizinische Informatik (GMDS) auf dem Workshop “Biomedical Image and Signal Computing (BISC2013)” vorgestellt.<\/p>\n

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