Supercomputing wird deutlich günstiger: Tesla-GPUs dringen in neues Preis-/Leistungsverhältnis vor
Die unter dem Codenamen „Fermi“ entwickelten neuen Tesla-GPUs von NVIDIA bieten die Performance eines CPU-Clusters, aber zu einem Zehntel der Kosten und einem Zwanzigstel des Energiebedarfs. Dies ist ein Paukenschlag für das Supercomputing, zumal Nvidia, zum Teil mit Partnern, auch für starke Verbesserungen bei der Software-Umgebung sorgt.
Nvidia hat kürzlich auf der, der internationalen Konferenz für High Performance Computing (HPC) in Portland, Oregon, die nächste Generation der CUDA-GPU-Architektur vorgestellt: die Tesla-20-Serie.
 Dramatische Leistungssteigerungen bei der Hardware lassen Entwicklungszeiten sinken. Die Collage ist einer Pressemitteilung über Nvidia 3D Vision entnommen.
Die unter dem Codenamen "Fermi" entstandenen GPUs bieten ein grundlegend neues Design, das einen deutlichen Performanceschub für High Performance Computing (HPC) bringt.
Die GPUs der Serie NVIDIA Tesla 20 wurden gezielt für paralleles Computing entwickelt. Sie erzielen die gleiche Performance wie ein herkömmliches Cluster-System - und das zu einem Zehntel der Kosten und zu einem Zwanzigstel des Strombedarfs. Die GPUs der Tesla-20-Serie enthalten Funktionen, mit denen viele neue Applikationen drastisch mehr Leistung erreichen. Zu diesen zählen Raytracing, 3D-Cloud-Computing, Video-Encoding, Suchen in Datenbanken, Datenanalyse, Computer-Aided Engineering und Virenscans.
Features im Überblick
Die wichtigsten Funktionen stellen sich wir folgt dar:
- Unterstützung des neuen IEEE 754-2008 Double Precision Floating Point Standards
- ECC (Error Correcting Codes) für höchste Zuverlässigkeit und Genauigkeit
- Multi-Level-Cache-Hierarchie mit L1- und L2-Caches
- Unterstützung der Programmiersprache C++
- Unterstützung von bis zu 1 TB Hauptspeicher, Concurrent Kernel Execution, Fast Context Switching, eine 10-mal schnellere Ausführung von atomaren Instruktionen, ein virtueller 64-Bit-Adressraum, System Calls sowie rekursive Funktionen.
Das Herzstück der Tesla-GPUs bildet die massiv-parallele CUDA-Architektur, mit der Entwickler deutlich einfacher als in jeder anderen vergleichbaren Architektur arbeiten können. Die Familie der Tesla-20-GPUs besteht aus den Modellen:
- Tesla-C2050- und C2070-GPU-Computing-Prozessoren:
- Single-GPU-PCI-Express-Gen-2-Karten für Workstation-Konfigurationen
- Bis zu 3 GB beziehungsweise 6 GB On-Board-GDDR5-Memory
- Double Precision Performance im Bereich von 520 GFlops bis 630 GFlops
- Tesla-C2050- und C2070-GPU-Computing-Sytems:
- Vier Tesla-GPUs in einem 1U-System zum Einsatz in Clustern und Rechenzentren
- Bis zu 12 GB beziehungsweise 24 GB System Memory On Board GDDR5 Memory
- Double Precision Performance im Bereich von 2,1 TFlops bis 2,5 TFlops.
Die neuen GPUs sollen im zweiten Quartal 2010 verfügbar sein.
 Tesla C2050/2070 Computing-Prozessor mit 3 bzw. 6 GB Speicher on Board.
Softwaretools stark verbessert
Mit einer Vielzahl standardbasierter Tools und Bibliotheken wollen Nvidia und seine Partner die Entwicklung von Applikationen für die CUDA-Architektur vereinfachen.
Gemeinsam mit seinen Partnern wird Nvidia in den nächsten Monaten eine Vielzahl neuer Software-Releases für GPU-Computing veröffentlichen. Die Updates umfassen ein breites Spektrum von Programmiersprachen, Tools und Bibliotheken für GPU-Computing, inklusive Updates des CUDA-C-Compilers für eine zusätzliche Unterstützung von C++ und der nächsten Generation der CUDA-GPU-Architektur (Codename "Fermi"). Ferner veröffentlicht Nvidia seinen R195-Treiber, der Erweiterungen des OpenCL-1.0-kompatiblen Treibers und Toolkits enthält. Dazu kommt eine Betaversion von NVIDIA "Nexus", der ersten Entwicklungsumgebung für massiv-paralleles Computing, die sich in Microsoft Visual Studio integriert.
 Das Tesla S2050/2070 Computing-Sytstem bietet 4 Tesla GPUs in einem 1U-System zum Einsatz in Clustern und Rechenzentren.
Ergänzt werden die Updates durch eine Reihe von Partner-Produkten wie dem CUDA-Fortran-Compiler der Portland Group, dem Distributed Debugging Tool von Allinea und dem TotalView Debugger.
Nvidia ist der weltweit führende Anbieter im Bereich Visuelles Computing und Entwickler von programmierbaren Grafikprozessoren. Das Unternehmen entwirft zukunftsweisende Produkte für Computing, Unterhaltungselektronik und mobile Geräte. Die Produktpalette reicht von GeForce-Grafikprozessoren für den Consumer-Markt über professionelle Grafiklösungen der Quadro-Linie bis hin zu den innovativen Tesla-Lösungen für High Performance Computing. Nvidia hat seinen Unternehmenssitz in Santa Clara, Kalifornien, und Niederlassungen in Asien, Europa und Amerika.
www.nvidia.de
- Karl Obermann -
|
|
