Das OCZ-Modell besitzt vier solcher Heatpipes aus Kupfer. Die Kühllamellen sind aus dem leichteren Aluminium gefertigt. Dies macht sich in dem geringen Gewicht von nur 550 Gramm bemerkbar. Der 92 Millimeter große Lüfter dreht mit schnellen 1.200 bis 2.800 Umdrehungen pro Minute, welche nicht gerade als “Silent” bezeichnet werden können.

Neuer CPU-Kühler namens Gladiator von OCZ (Bild: OCZ)

Die “Max”-Variante besitzt einen 120 Millimeter großen Lüfter, welcher nur noch mit 800 bis 1.500 Umdrehungen pro Minute drehen muss, um den gleichen Luftdurchsatz zu erreichen und damit deutlich leiser ist. Der Kühlkörper ist entsprechend größer und bringt in dieser Version 780 Gramm auf die Waage.

Neuer CPU-Kühler namens Gladiator von OCZ (Bild: OCZ)

Strom beziehen die Lüfter über den üblichen 4-Pin-Anschluss. Die Steuerung der Drehzahl erfolgt bei beiden Modellen über Puls-Weiten-Modulation. Der Multi-Sockel-Kühler eignet sich für den Einsatz auf den AMD-Sockeln 754/755/939/940/AM2 und dem Intel-Sockel LGA775. Preise sind noch nicht bekannt.

Quelle: PC Games Hardware

Die sechs Kerne können auf riesige neun Megabyte L2- und 16 Megabyte L3-Cache zurückgreifen. Gerüchten zufolge erscheint der Dunnington in drei verschiendenen Varianten, bereits das Einsteiger-Modell mit 2,13 GHz ist mit etwa 2.307 US-Dollar sehr teuer. Die High-End-Variante bietet für 400 US-Dollar mehr einen Takt von 2,66 GHz. Das Mittelklasse-Modell liegt mit 2,53 GHz dazwischen.

Erste Sechs-Kern-CPU von Intel in 10 Tagen? (Bild: Intel)

Der CPU liegt die Penryn-Archtiektur zu Grunde, welche mit den Core 2-Prozessoren eingeführt wurde. Dank 45 Nanometer-Fertigung können auf dem Die in der höchsten Ausbaustufe 1,9 Milliarden Transistoren untergebracht werden, welche hauptsächlich vom Cache beansprucht werden. Eine Nutzung des Prozessors setzt den Xeon-MP-Sockel 604 der Caneland-Plattform voraus.

Quelle: ComputerBase

Idee

Hintergrund ist die Überlegung, dass die Hauptprozessoren vieler Rechner zeitweise nicht ausgelastet sind, da der Anwender meistens nur mit wenigen Programmen arbeitet, welche nur einen Teil der gesamten CPU-Leistung beanspruchen. Diese ungenutzten Ressourcen möchte man beim verteilten Rechnen nutzbar machen. Hierzu wird eine entsprechende Client-Software auf dem betroffenen Rechner installiert, die diese Aufgaben meistens weitgehend im Hintergrund übernimmt.

Prinzip

Verteiltes Rechnen muss organisiert werden. Dazu wird eine Software zur Verfügung gestellt, die auf den Clients zur Lösung der speziellen Aufgabe laufen muss. Weiterhin müssen die Aufgaben, die abgearbeitet sind, gerade bearbeitet werden, oder noch verteilt werden müssen, verwaltet werden.

Will man sich nun an der Problemlösung beteiligen, d. h. die ungenutzte Rechenleistung eines Computers zur Verfügung stellen, lädt man zunächst die Clientsoftware auf den Computer, installiert diese und testet die Installation mittels vorgegebener Testdaten. Danach meldet man sich an der Webseite an und lässt sich Daten zuteilen, die bearbeitet werden sollen. Nach Berechnung des Datenpaketes, die einige Stunden bis mehrere Wochen Rechenzeit in Anspruch nehmen kann, wird das Ergebnis an die Webseite zurückgemeldet, und man kann sich neue Daten geben lassen.

Einsatzgebiete

Distributed Computing wird in vielen Bereichen der Forschung eingesetzt, vor allem bei sehr rechenintensiven Anwendungen (z.B. Docking-Simulationen für das Design künftiger Medikamente, die Berechnung von Proteinfaltungsvorgängen, die Suche nach Primzahlen oder die Widerlegung von mathematischen Vermutungen), für deren Bearbeitung die Leistung von herkömmlichen Supercomputern nicht ausreicht, oder für die nur ungenügende finanzielle Mittel zur Verfügung stehen. Distributed-Computing-Projekte finden sich demnach sehr häufig bei von Universitäten, Stiftungen oder kleinen, bzw. mittelständischen Firmen durchgeführten Projekten.

Konkrete Projekte

Eines der ersten Projekte, welches die Technik des verteilten Rechnens nutzte, war das SETI@home-Projekt der University of California, Berkeley, das somit die Rechenkraft eines teuren Supercomputers erzielte.

Viele Projekte folgten, so z. B.

• medizinische Projekte wie Predictor@home, Rosetta@home und POEM@home zur Simulation der Proteinfaltung
• Projekte auf der Suche nach Gravitationswellen (Einstein@home)
• Find-a-Drug zur Behandlung diverser Krankheiten (inzwischen beendet)
• Modellierung der Klimaentwicklung im 21. Jahrhundert mit ClimatePrediction.net
• Projekte, die sich der Lösung von mathematischen Problemen verschrieben haben (GIMPS für Mersenne-Primzahlen, GFPS für Fermatsche Primzahlen)

Heute gibt es fast in allen naturwissenschaftlichen Bereichen verteilte Rechenprojekte, sogar die Industrie bedient sich bereits der Technik.

Eine neue Stufe der Verbreitung erreichte das Projekt Folding@home, das die Fähigkeiten der Spielekonsole Playstation 3 nutzt und so eine Leistung von bis zu 1,4 Billiarden Rechnungen pro Sekunde (1,4 Petaflop) erreicht. Mit bis zu 700.000 angemeldeten PS3-Teilnehmern und regelmäßig etwa 50.000 aktiven Konsolen steht dieses Projekt als leistungsstärkstes verteiltes Rechnernetzwerk aller Zeiten im Guinness Buch der Rekorde.^[1][2]

Quelle: Wikipedia, für alle Wissens-Artikel gilt die GNU FDL (GNU Freie Dokumentationslizenz). Die Wikipedia ist eine Enzyklopädie, deren Inhalte frei nutzbar sind.