NVIDIA Tesla – решение для персонального суперкомпьютинга

21 июнь, 2007 - 11:58

В рамках инициативы по задействованию современных графических ускорителей для выполнения расчетов общего назначения (GPGPU) NVIDIA представила решение NVIDIA Tesla для высокопроизводительных вычислений. По заявлению компании, данная разработка представляет революционную возможность по оснащению настольных ПК, рабочих станций и кластеров вычислительной мощностью, доступной ранее лишь суперкомпьютерам.

Ключевыми элементами технологии являются:

  • 128-ядерная многопотоковая вычислительная архитектура;
  • Язык программирования С и среда разработки для GPU CUDA;
  • Набор дополнительных инструментов разработчика (компилятор, отладчик, профайлер, оптимизированные библиотеки функций);
  • Сообщество независимых разработчиков приложений, использующих GPU для выполнения вычислений;
  • Беспроблемная интеграция в существующие высокопроизводительные системы.

На момент анонса доступны три продукта линейки Tesla.

NVIDIA Tesla – решение для персонального суперкомпьютингаTesla C870 GPU Computing Processor является платой расширения с интерфейсом PCI Express x16, единственным GPU и 1,5 GB ОЗУ GDDR3 "на борту". Ее пиковая вычислительная мощность превышает 500 ГФлопс.

 

NVIDIA Tesla – решение для персонального суперкомпьютингаTesla D870 deskside supercomputer представляет собой производительный вычислитель с двумя GPU и 3 GB оперативной памяти GDDR3, вынесенный в отдельный корпус и подключаемый к рабочей станции с помощью адаптера PCI Express x16 либо x8.


 NVIDIA Tesla – решение для персонального суперкомпьютинга

Tesla S870 GPU computing server - это четыре высокопроизводительных GPU и 6 GB ОЗУ GDDR3, заключенных в формат стоечного сервера высотой 1U. На сегодняшний день это наиболее мощное решение семейства Tesla, предназначенное в основном для научных, статистических и других расчетов, допускающих высокую степень распараллеливания вычислений. Как и предыдущие устройства, данная модель также подключается к хост-компьютеру посредством адаптера PCI Express x16 либо x8.

Производитель рекомендует использовать данные устройства совместно с рабочими станциями на многоядерных CPU - для получения максимально гибких возможностей параллельной обработки информации.