Un cluster Tesla per le elaborazioni finanziare di Bloomberg

Un cluster Tesla per le elaborazioni finanziare di Bloomberg

Nuovo caso studio per le elaborazioni GPU Computing con soluzioni Tesla di NVIDIA: Bloomberg ottiene un incremento dell'800% nei tempi di elaborazione

di Paolo Corsini pubblicata il , alle 08:50 nel canale Periferiche
NVIDIATesla
 

NVIDIA può vantare un nuovo caso studio come riferimento delle potenzialità delle proprie architetture Tesla in quanto reso pubblico da Bloomberg, che nella propria server farm ha implementato differenti sistemi Tesla per esegure alcuni calcoli legati ai prezzi per alcuni strumenti di investimento. Si tratta di operazioni particolarmente gravose quanto a risorse di calcolo richieste, che vegono eseguite ogni notte in un arco di tempo che non può protrarsi oltre le 8 ore.

La struttura di calcolo avviata da Bloomberg sin dal 1996 prevede elaborazione di un modello stocastico a singolo fattore basato su simulazioni di tipo Monte Carlo. 4 anni fa il modello è stato perfezionato, portandolo ad un livello a due fattori ottenendo un valore di precisione molto più accurato, che viene elaborato ogni notte al termine delle sedute di borsa. Il modello più sofisticato è stato eseguito solo per uno specifico gruppo di clienti che ne ha fatto richiesta, a motivo della maggiore complessità delle elaborazioni, ma la domanda è cresciuta sino al punto da diventare problematica con le risorse di calcolo a disposizione.

A posto di incrementare il numero di processori utilizzati per queste elaborazioni, passando dagli 800 a disposizione agli 8.000 stimati per poter migrare tutte le elaborazioni al modello più preciso mantenendo elaborazione notturna, Bloomberg ha sviluppato una migrazione del codice di elaborazione su tecnologia GPU via CUDA, giungendo ad eseguire la stessa mole di elaborazioni su 48 coppie di server CPU e server GPU della famiglia Tesla. Questa nuova strada è stata inizialmente sperimentata a inizio 2008 grazie al lavoro di uno dei programmatori interni all'azienda.

L'operazione di migrazione ha richiesto circa 1 anno di lavoro, tra  riscrittura del codice e tutte le indispensabili operazioni di verifica del corretto funzionamento. L'incremento prestazionale che è stato ottenuto è stato pari all'800% nel complesso: quello che in precedenza richiedeva 16 ore per venir completato viene ora elaborato in circa 2 ore dal cluster GPU.

Al momento attuale il codice richiede comunque la presenza di CPU per poter essere eseguito correttamente, con un rapporto di 90% per GPU e 10% per CPU nel totale delle elaborazioni che vengono eseguite ogni notte in server farm. Ulteriori informazioni sono disponibili online a questo indirizzo.

18 Commenti
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Luca6930 Settembre 2009, 08:59 #1
Ottima notizia: invece di spendere in nuovo HW hanno speso meno soldi e pagato programmatori per la migrazione del codice.
Le macchine non sostituiranno l'uomo ancora per un bel po
SSB30 Settembre 2009, 09:13 #2
"[...]Bloomberg ottiene un incremento dell'800% nei tempi di elaborazione"


Incremento?
coschizza30 Settembre 2009, 09:17 #3
Originariamente inviato da: Luca69
Ottima notizia: invece di spendere in nuovo HW hanno speso meno soldi e pagato programmatori per la migrazione del codice.
Le macchine non sostituiranno l'uomo ancora per un bel po


il problema è che normalmente i programmatori costano molto di piu dell' hardware perche li devi pagare anche dopo che hanno fatto al migrazione del programma
demon7730 Settembre 2009, 09:22 #4
power up a 800% rispetto a prima..
e sti gran cazzabubboli!!!
WaywardPine30 Settembre 2009, 09:26 #5
Originariamente inviato da: Luca69
Ottima notizia: invece di spendere in nuovo HW hanno speso meno soldi e pagato programmatori per la migrazione del codice.
Le macchine non sostituiranno l'uomo ancora per un bel po


Leggi la fonte dell'articolo... Solo in hardware hanno speso gli stessi soldi che avrebbero speso per passare a 8000 CPU cores. I vantaggi che hanno ottenuto sono prevalentemente in termini di consumi e scalabilità.
ndrmcchtt49130 Settembre 2009, 09:43 #6
E meno male che c'è qualcuno che dice che CUDA è solo marcheting
homero30 Settembre 2009, 09:57 #7
credete a queste cose? ma siete impazziti?

1. hanno dovuto acquistare i server tesla che non costano 2 soldi.
2. hanno dovuto riscrivere il codice
3. cambiando sistema di calcolo la fase di test e di affidabilità del sistema non è ancora collaudata
4. 800% rispetto a cosa? quando sento queste percentuali comincio a dubitare in tutti i test si è dimostrato un miglioramento del 50% di cuda rispetto alla CPU ad ogni modo...a me sembra tutta pubblicità come sempre...

...nvidia paga per farsi pubblicità...
thedreamers30 Settembre 2009, 10:20 #8
Vedrete quante aziende faranno lo stesso in questi anni Ottima Nvidia.

p.s. Secondo voi quelli di bloomberg non hanno fatto tutte le osservazioni del caso prima di affrontare questa spesa? di sicuro è una cosa che limita le spese e incrementa la produttività. Poi potete sparare assurdità quanto volete.
mikeb9030 Settembre 2009, 11:05 #9
@ homero...senti leggiamoli epr intero gli artocoli:

L'operazione di migrazione ha richiesto circa 1 anno di lavoro, tra riscrittura del codice e tutte le indispensabili operazioni di verifica del corretto funzionamento. L'incremento prestazionale che è stato ottenuto è stato pari all'800% nel complesso: quello che in precedenza richiedeva 16 ore per venir completato viene ora elaborato in circa 2 ore dal cluster GPU.


PS: 800%, ergo più veloce ti 8 volte...
AceGranger30 Settembre 2009, 13:46 #10
Originariamente inviato da: homero
4. 800% rispetto a cosa? quando sento queste percentuali comincio a dubitare in tutti i test si è dimostrato un miglioramento del 50% di cuda rispetto alla CPU ad ogni modo...a me sembra tutta pubblicità come sempre...




"L'incremento prestazionale che è stato ottenuto è stato pari all'800% nel complesso: [B]quello che in precedenza richiedeva 16 ore per venir completato viene [SIZE="4"]ora[/SIZE] elaborato in circa 2 ore dal cluster GPU.[/B]"

evidentamente il costo di riscrittura del codice e acquisto del server tesla sara stato infinitamente inferiore rispetto al:

"passando dagli 800 a disposizione agli 8.000 stimati"

7200 processori in piu non mi sembrano pochi, senza contare oltretutto spazio e consumi

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