NVIDIA анонсирует Tesla: ускорение расчётов силами видеочипов

Ещё осенью прошлого года, в момент анонса видеокарт на базе чипа G80, компания NVIDIA сделала акцент на возможности использования видеочипов для ускорения разного рода расчётов - соответствующая концепция получила название CUDA. Официальный анонс соответствующих решений должен был состояться в июне, и он состоялся вчера, о чём доложили все профильные сайты. Расскажем о новой платформе NVIDIA и мы.

По сути, NVIDIA открывает путь к суперкомпьютерным вычислениям при использовании видеокарт класса Quadro FX 5600, которые являются близкими родственниками GeForce 8800 GTX с той лишь разницей, что первые оснащены 1,5 Гб памяти типа GDDR-3. В "суперкомпьютерном варианте" такая видеокарта лишена портов для подключения к монитору - они ей просто не нужны. Называется этот продукт "GPU computing processor", модель обозначается как Tesla C870.

реклама

Этот "процессор на базе видеочипа" работает на частотах 575/1350/1600 МГц, уровень максимального энергопотребления не превышает 170 Вт. Стоимость такой платы составляет $1299, что гораздо меньше стоимости обладающей аналогичными характеристиками видеокарты Quadro FX 5600 ($2999). Опять же, к C870 мониторы не подключишь, да и задачи у неё другие. В продаже Tesla C870 появится в августе.

реклама

NVIDIA утверждает, что Tesla C870 обеспечивает быстродействие на уровне 518 гигафлопс. Теоретически, одна такая плата на базе чипа G80 быстрее сорока x86-совместимых процессоров. Кроме того, C870 обладает завидной энергетической эффективностью. Например, те же 40 процессоров потребляют до 1600 Вт мощности, а C870 довольствуется 170 Вт.

реклама

Вторым продуктом серии Tesla вполне предсказуемо становится D870 - по терминологии NVIDIA это "настольный суперкомпьютер". В знакомых нам очертаниях угадывается корпус серии Quadro Plex, способный разместить две платы класса Tesla C870. Такая система может похвастаться наличием 3 Гб памяти типа GDDR-3 и быстродействием свыше 1 терафлопса. Уровень потребляемой мощности не превышает 520-550 Вт, уровень шума не превышает 40 дБ. С базовой рабочей станцией Tesla D870 связывается при помощи кабеля и интерфейсной платы, устанавливаемой в свободный слот PCI Express x8 или PCI Express x16. К одной рабочей станции можно подключить от двух до четырёх внешних корпусов Tesla D870 - лишь бы хватило слотов PCI Express x8. Каждая система Tesla D870 стоит $7500, в продаже они появятся в августе текущего года.

реклама

Самым мощным и дорогим продуктом семейства станет "сервер для вычислений на базе видеочипов" - S870 содержит четыре платы на базе чипа G80 и помещается в стандартную 19" серверную стойку, корпус имеет форм-фактор 1U. Система Tesla S870 в совокупности имеет 6 Гб памяти типа GDDR-3 и обеспечивает быстродействие свыше 2 терафлопсов. Уровень потребляемой мощности не превышает 800 Вт, типовое значение равно 550 Вт. Такие серверы можно соединять последовательно, наращивая производительность по мере необходимости. Стоимость одного сервера Tesla S870 равна $12 000.

Приложения под Tesla могут быть написаны на языке C++, что несколько облегчает труд программистов. При помощи платформы Tesla планируется выполнять научные, инженерные расчёты, симулировать физические и сейсмические процессы - одним словом, делать работу, которая раньше выполнялась на традиционных суперкомпьютерах. Что касается перспектив появления такой технологии в потребительском сегменте рынка, то у NVIDIA таких планов нет. В будущем CUDA должна позволить ускорять физику в играх, но пока программная инфраструктура не созрела.

реклама


Кстати, Tesla не вытеснит суперкомпьютеры с рынка - она просто откроет доступ к подобного рода вычислениям компаниям с меньшими бюджетами. Суперкомпьютеры обладают более высокой пропускной способностью памяти, чем Tesla похвастать не может. Соответственно, оба подхода будут сосуществовать на рынке. Скорее всего, к Tesla присоединится и концепция CTM (close-to-metal), продвигаемая компанией AMD. Она тоже подразумевает использование видеочипов для ускорения расчётов, распознавания речи и образов, симуляции разного рода процессов. Пока AMD преуспела только в адаптации своих видеочипов под программы распределённых вычислений.
Подпишитесь на наш канал в Яндекс.Дзен или telegram-канал @overclockers_news - это удобные способы следить за новыми материалами на сайте. С картинками, расширенными описаниями и без рекламы.
Оценитe материал
рейтинг: 4.8 из 5
голосов: 90

Комментарии Правила

Возможно вас заинтересует

Сейчас обсуждают