NVIDIA RealityServer – облачные вычисления в 3D

    image

    Про Облачные вычисления уже многое сказано в теории. Крупные компании осознают преимущества этой технологии, и настало время переходить от теории к практике. Компания NVIDIA, совместно с производителем решений для рендеринга Mental images представила RealityServer. Это серверная аппаратная платформа с мощным графическим ускорителем и специальной программной средой, благодаря которой фотореалистичное трёхмерное изображение можно получить на любом компьютере, ноутбуке, и даже смартфоне.

    Одним из главных плюсов платформы является способность серверов объединяться в кластеры и обеспечивать раздельный процессинг вычислений. Это говорит о гибкости и расширяемости системы. Конфигурация начального уровня включает восемь GPU и RealityServer 3.0 и поддерживает более 10 одновременно работающих с ресурсами пользователей. Решение для корпоративного сегмента оснащается более чем 100 графическими процессорами и поддерживает от 1000 пользователей. В качестве GPU использован Nvidia Tesla c 240 графическими ядрами каждый. Внешне RealityServer доступен как напольное или стоечное решение, причем компания принимает заявки на предварительную конфигурацию сервера. Производитель может добавить ОЗУ, поставить лишние накопители, дополнительные GPU. Сервер работает под управлением ПО от Mental images с аналогичным названием – RealityServer, где применяется технология iray, осуществляющая рендеринг с трассировкой лучей и применяющая архитектуру CUDA.

    image

    Основное клиентское программное обеспечение, строится на привычных для современного интернета технологиях, таких как SOAP, JSON-RPC, REST и клиентских средах JavaScript, Flash и ActionScript. Итоговые данные сервер транслирует, как одно или несколько JPEG-изображений, причем благодаря вышеописанным технологиям, манипулировать картинками и действиями можно в реальном времени.

    Подобное решение производитель называет удобным для архитектурных бюро, дизайнерских и графических студий среднего масштаба, которым не по карману покупать дорогую графическую станцию за несколько десятков тысяч долларов на стол каждому сотруднику. Кроме того, концепция, заложенная в RealityServer, меняет подход к реализации многих задач, и закладывает основу для создания целого класса удаленных графических приложений, таких как 3D-игры, CAD-системы, рендеринговые системы и масса иных программ, которые могут выполняться удаленно, а клиенту будет выдаваться лишь готовая картинка. Кроме того, Nvidia ведет переговоры с Amazon о размещении нескольких RealityServer в датацентрах, обслуживающих облачный сервис Elastic Compute Cloud.

    Поставки платформы начнутся с 30 ноября 2009 года.
    Поделиться публикацией
    AdBlock похитил этот баннер, но баннеры не зубы — отрастут

    Подробнее
    Реклама

    Комментарии 20

      +3
      Чтож, похоже на то, что вот таким товарищам больше не надо делать свои железки. Отсюда меньший стартовый капитал, а здоровая конкуренция еще никому не вредила.
        –5
        Очень смешно — "… Подобное решение производитель называет удобным для архитектурных бюро, дизайнерских и графических студий среднего масштаба, которым не по карману покупать дорогую графическую станцию за несколько десятков тысяч долларов на стол каждому сотруднику....".

        Стоимость решения — от 3000$ за GPU (взято отсюда in.slizone.com/object/io_1256208639258.html), описанная в статье система — 100 GPU и того будет стоить от 300 000$.

        У вас нету пару раз по несколько десятков тысяч? Так фигня вопрос — заплатите пару раз по несколько сотен тыщ!
          0
          Эм, там же написано, что начальный уровень-восемь GPU. Хотя даже если и так, выигрыш в цене сомнителен, выходит $2400 на рабочее место при условии что все работают одновременно.
          • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
            +2
            насколько я понял, это решение для поставщиков услуг. То есть для дизайнерских бюро и прочих потребителей аренда времени будет стоить на порядок меньше, или на порядки.
              +1
              По поводу ценовой политики — неплохо было бы сделать оплату за количество вычислений (как у Azure). Как все бросятся оптимизировать…
              • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
              0
              Поправьте текст пож-та. Не SAOP, а SOAP!
                +1
                Поправил
                +1
                Используется CUDA. А это значит что подойдет любая карточка с поддержкой CUDA, просто время рендера будет в десятки раз больше чем в облаке, если конечно они не сделают искусcтвенное ограничение на использование этого ПО только с Tesla.
                Была презентация там даже связка из нескольких Tesla выдавала картинку не совсем в реальном времени (несколько секунд), но все равно прогресс по сравнению с просчетом на центральных процессорах.
                  0
                  На второй картинке изображение, полученное с RealityServer?
                    0
                    а на первой?
                      0
                      А первая картинка получена при помощи графического редактора GIMP 2.6.7 :)
                    0
                    У меня вопрос есть:
                    Что имеется в виду под одновременным подключениями 10-1000 пользователей?
                    Ведь все эти 240 ядер работают параллельно над ОДНОЙ задачей а не по ядру на пользователя. Получается что диспечер задач просто держит какое то количество подключений и какое то количество задач в очереди?
                    • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
                        0
                        На сколько я помню с курса по cuda в tesla 4 гигабайта оперативной памяти. Вызов Cuda может быть из функций kernel. Вызывать kernel можно с cpu. Выбор ядра для вычисления нами не контролируется. и мы не можем управлять каждым отдельным вычислительным ядром в приямую. так что КАК БАЛАНСИРОВАТЬ НАГРУЗКУ на вычислительные ядра тяжело.

                        Вы не путайте обычную многопроцессорную систему с массивно параллельными вычислителями такими как графическая карта. Тут все несколько сложнее чем на серверах со стандартными cpu.

                        • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
                            –1
                            Хотелось бы услышать ответ специалистов по cuda или людей из nvidea.

                            Квантование на массивнопараллельной системе- что новенье. Не забывайте про то что загрузка из памяти оперативной в память видеокарты- очень тяжелая операция. А если вы все храните в памяти видеокарты и между ними переключаетесь, то могу сказать из личного опыта 4 гига- это не много для задач обработки матриц к примеру.
                            Правда это для операций математических. Для работы с графикой в основном используется шейдерная память, и если испольуют ее, то тут скорее ситуация просто обработал запрос. Выгрузил из памяти, загрузил новый. Тут тогда не какой параллельности, тут будет просто как вебсервер. запрос ответ.запрос ответ. и не какого хранения.
                            Еще раз повторюсб- хотелось бы услышать, что нибудь по подробнее либо от автора статьи, либо от людей связанных с nvidea и cuda
                              0
                              Следующее поколение (речь о профессиональных решениях типа quadro\tesla) карт ожидается со значительно большими объемами собственной памяти.
                              Пока да, работает на 4Гб встроенной и это действительно не очень много.
                      0
                      Все это для меня пока выражается одним словом — сомнительно. В самой идее что-то есть, но не в текущий момент.

                      Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                      Самое читаемое