找回密码
 新注册用户
搜索
查看: 4956|回复: 0

为科学计算而生!NVIDIA全新Tesla解析

[复制链接]
发表于 2007-10-16 14:53:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
NVIDIA公司发布GPU计算产品的新家族——NVIDIA® Tesla™,全新Tesla品牌既不同于个人娱乐消费级的GeForce,也不同于专业图形渲染的Quadro,它是专为通用计算而生的,凭借强大的流处理架构将科学计算性能提高到新的巅峰!

如今的GPU拥有数十倍于CPU的浮点运算能力,如此强大的实力仅仅用来渲染3D图形是莫大的浪费。NVIDIA在GeForce 8一代启用了全新的流明引擎架构,庞大的流处理器阵容奠定了坚实的硬件基础。随后NVIDIA便开始致力于通用计算CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)的开发,驱动和软件方面日渐成熟。
由于产品定位不同,为GPU开辟了一个全新的应用领域,因此NVIDIA发布了一个新的品牌——Tesla(特斯拉)。Tesla是一位拥有700多项专利的著名科学家,交流电和无线电的创始人,变压器和交流电动机的发明人,提出了低损耗高压电传输的概念。高中物理课本中磁感应密度的单位就是特斯拉!


Tesla GPU运算处理器C870可以看作之前的NVIDIA Quadro专业卡的通用计算版本,使用GeForce 8系列GPU,1.5GB显存,拥有518Gflops的浮点运算能力,售价约1499美元


我们都知道,专业显卡和游戏显卡其实并无本质区别,GPU架构硬件规格相同,频率也不会有很大落差。主要区别就是专业显卡经过严格的测试和认证,做工用料无比奢华,保证长期高负荷运行不会出现故障,另外专业显卡的驱动也有别于普通驱动,它能够让显卡在作图软件中效能提升数倍以上!

    专供科学计算的Tesla也是同样的道理,NVIDIA新开发的CUDA开发软件才是通用计算的精髓,经过NVIDIA的不懈努力,在配套驱动和软件的支持下,GPU可以在非图形领域发挥出超高浮点运算能力的优势。Tesla C870单卡就能达到每秒5000亿次的能力,而两片Tesla C870就可轻松达到每秒万亿次的恐怖实力!
  Tesla桌面超级计算机D870革新自NVIDIA去年发布的QuadroPlex图形处理子系统,内部安装两块C870通用计算显卡,3GB显存,拥有超过1Tflops的运算能力,售价约7500美元。


当然,外置图形系统需要通过专用的数据通道和服务器主机相连,NVIDIA提供了一块特殊的子卡用来传输PCI-E X16信号。


Tesla GPU运算服务器S870则是一台全新的标准1U服务器,内部安装四块C870通用计算显卡,6GB显存,运算能力超过2Tflops,功率最高可达800W,售价约12000美元。

Tesla S870是套全新的系统,1U规格的机箱内可以容纳四块C870通用计算显卡,整套系统采用了一体式的散热方案,妥善解决了四颗GPU的散热问题和供电问题。

Tesla S870的工作原理与Tesla D870和Quadro Plex类似,也属于外置显卡解决方案,四块C870通用计算处理器组成了Quad SLI系统,将浮点运算能力提高至每秒两万亿次以上!

    当然Tesla S870和Tesla D870还能够通过级连的方式组成更多GPU的集群超级服务器,用以代替传统的CPU服务器进行科学计算!


一片Tesla C870通用计算处理器的运算能力相当于高端双核心CPU的10倍以上!而且GPU在流处理器方面的执行效率很容易达到90%以上,而CPU由于传统架构的限制想要发挥出60%的效能都很困难。因此GPU通用计算拥有更大的潜力!


GPU的架构更加适合通用计算
80特殊的缓存式架构进一步提高了ALU浮点运算效能

    Tesla S870(双GPU)和Tesla D870(四GPU)这两套独立的系统,其运算能力就相当于数十台甚至上百台普通服务器,无论体积、成本、功耗方面都有着不可估量的优势。如果用它们来组建超级服务器的话,只需更少的GPU就能达到同样的规模,性能上限也将大幅提升!

更多图片消息请看 http://product.pcpop.com/000032540/Picture.html

[ 本帖最后由 zglloo 于 2007-10-16 15:01 编辑 ]
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 新注册用户

本版积分规则

论坛官方淘宝店开业啦~

Archiver|手机版|小黑屋|中国分布式计算总站 ( 沪ICP备05042587号 )

GMT+8, 2025-5-13 15:41

Powered by Discuz! X3.5

© 2001-2024 Discuz! Team.

快速回复 返回顶部 返回列表