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NVIDIA? GPU令超级计算成本降低10倍

[IT168资讯]与基于CPU的集群相比,基于全新Fermi架构的Tesla产品能够以十分之一的成本

  以及二十分之一的功耗实现同等性能

  2009年11月16日,美国俄勒冈州波特兰市,2009年超级计算大会——NVIDIA®(英伟达™)公司(纳斯达克代码:NVDA)于今日正式推出专门针对高性能计算(HPC)市场的Tesla 20系列并行处理器,该系列处理器基于代号为“Fermi”的新一代CUDA™处理器架构。

  NVIDIA®(英伟达™)Tesla™ 20系列GPU(图形处理器)完全专为并行计算而设计,与基于传统CPU的集群相比,Tesla™ 20系列GPU能够以十分之一的成本以及二十分之一的功耗实现同等性能,从而大幅削减了计算成本。

  Tesla 20系列引入了一系列特性,让诸多全新应用程序能够利用GPU计算大幅提升运行速度。这些应用程序包括光线追踪、3D云计算、视频编码、数据库搜索、数据分析、计算机辅助工程以及病毒扫描等等。

  田纳西大学创新计算实验室主任、LINPACK以及LAPACK的联合作者Jack Dongarra表示:“NVIDIA®(英伟达™)公司在Fermi中采用了极具吸引力的架构,其中所包含的诸多特性让科技能够造福于整个计算行业。”

  Tesla 20系列GPU(图形处理器)集众多并行计算特性于一身,在单一设备上,这是比较独特的。这些特性包括:

  l 支持下一代IEEE 754-2008双精度浮点标准

  l ECC(纠错代码),能够实现非常好的可靠性与精确性

  l 多级缓存分层结构,拥有1级缓存以及2级缓存

  l 支持C++编程语言

  l 内存容量最多可达1 TB、同时内核执行、快速上下文切换、原子指令10倍速度提升、64位虚拟地址空间、系统调用以及递归函数等等

  在核心层次,Tesla GPU基于大规模并行CUDA计算架构,它为开发者提供了一个并行计算模型。与过去50年里所开发的其它同类产品相比,该模型更易于理解和编程。

  伊利诺伊大学厄本那香槟分校电气与计算机工程系教授胡文美(Wen-mei Hwu)博士表示:“无疑,计算的未来将是并行处理,计算机科学系的学生非常有必要在全新并行架构编程方面打下坚实的基础。GPU与CUDA编程模型让学生能够快速理解并行编程的概念以及立即实现全面的速度提升。”

  Tesla 20系列-GPU产品包括:

  l Tesla C2050以及C2070 GPU计算处理器

  · 面向工作站配置的单块GPU PCI-Express Gen-2卡

  · 最多3GB以及6GB(各自的容量)板载GDDR5存储器

  · 双精度性能范围为520GFlops - 630 GFlops

  l Tesla S2050以及S2070 GPU计算系统

  · 1U系统外形中集成了四颗Tesla GPU,面向集群以及数据中心的部署需求

  · 系统内存总容量为最多12GB以及24GB(各自的容量)板载GDDR5存储器

  · 双精度性能范围为2.1 TFlops - 2.5 TFlops

  Tesla C2050以及C2070产品零售价将为2,499美元以及3,999美元,Tesla S2050以及S2070零售价将为12,995美元以及18,995美元。这些产品将于2010年第二季度上市。如需了解有关全新Tesla 20系列产品的更多信息,敬请访问Tesla产品页面。

  编者注:正如之前所宣布过的一样,首款基于Fermi的消费级(GeForce®)产品预计将于2010年第一季度上市。

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