Grafikspezialist Nvidia läutet nach eigenen Angaben eine neue Supercomputing-Ära ein. Die neue GPU-Familie Tesla verwandelt Workstations in "Personal Supercomputer" und bietet so Rechenleistung fürs High Performance Computing. Geo-Wissenschaften, Molekular-Biologie oder medizinische Einrichtungen sind auf enorme Rechenleistungen für Simulationen angewiesen. Diese spezielle Anforderung erfüllt Nvidia jetzt mit seiner neuen GPU-Familie Tesla. Tesla-Lösungen bieten sowohl PCs als auch Server-Clustern genug Rechenleistung, so dass sie rechenintensive Aufgaben problemlos bewältigen können.
Tesla GPU Computing Processor (C780): Das dedizierte Board (Grafikkarte) erlaubt den Einsatz mehrerer Tesla-GPUs in PCs oder Workstations mit hochleistungsfähigen CPUs. Die Tesla-GPU besteht aus 128 parallelen Prozessoren und kommt auf eine Rechengeschwindigkeit von bis zu 518 Gigaflops. Tesla Deskside Supercomputer (D780), das skalierbare Computing System (Desktop), umfasst zwei Tesla-GPUs und lässt sich über einen PCI Express-Anschluss an PCs und Workstations anbinden. Diese Lösung verwandelt Standard-PCs und -Workstations in Personal Supercomputer, die bis zu 8 Teraflops Rechenpower bieten. Tesla GPU Computing Server (S780) ist die Bezeichnung für die bislang schnellste Variante: 1U-Server (Rack) mit künftig bis zu acht Tesla-GPUs arbeitet mit über 1000 parallelen Prozessoren und steigert so die Parallel-Performance von Clustern um mehrere Teraflops.
Unterstützte Anwendungsgebiete sind beispielsweise seismische Datenbasis, Mobiltelefon-Antennen-Simulation, Molekular Dynamik (VMD), Neuronen-Simulation, MRI Processing und die atmosphärische Wolkensimulation. Durch die Entwicklungsumgebung für die C-Programmiersprache ist Computing mit Tesla für alle Software-Entwickler zugänglich: CUDA ist eine Komplettlösung für die Software-Entwicklung, die einen C-Compiler für die GPU, Debugger/Profiler, dedizierte Treiber und Standard Libraries enthält. CUDA vereinfacht das Parallel Computing über die GPU und verwendet die C-Programmiersprache zur Erstellung von Thread-Programmen, so dass große Datenmengen parallel bearbeitet werden können. Programme, die mit CUDA erstellt wurden und auf Tesla laufen können tausende Threads gleichzeitig berechnen. Aktuell wird CUDA von Linux- und Windows XP-Betriebssystemen unterstützt.
Preislich liegen die drei ersten Tesla-Modelle bei 1.499 (C780, eine GPU), 7.500 (D780, zwei GPUs) bzw. 12.000 US-Dollar (S780, vier GPUs). Die S780-Ausführung mit acht GPUs wird aktuell noch nicht ausgeliefert, ist aber für die Zukunft geplant.
Mit der PNY CS3250 M.2 NVMe PCIe Gen5 x4 SSD erweitert PNY sein Portfolio im High-End-Segment um ein Modell, das...
In einer heute veröffentlichten Videoankündigung hat Jack Huynh, SVP und GM der Computing and Graphics Group bei AMD, den neuen...
Die Sicherung von Daten sollte für Unternehmen selbstverständlich sein, doch zu oft wird sie auf der Prioritätenliste nach unten verschoben,...
Mascot Gaming ist ein Spieleentwickler aus Malta, der seit 2015 am Markt ist. Es begann als kleines Zwei-Mann-Projekt begann. Heute...
KIOXIA Europe GmbH hat die Entwicklung einer Super-High-IOPS-SSD angekündigt. Der neue SSD-Typ ermöglicht es GPUs, direkt auf den Hochgeschwindigkeits-Flashspeicher zuzugreifen...
PNY bietet mit der CS3250 eine Familie von PCIe Gen5 SSDs an, die mit Speicherkapazitäten von bis zu 4 TB erhältlich sind. Die Drives erreichen bis zu 14.900 MB/s lesend. Wir haben das 1-TB-Modell getestet.
Crucial bietet DIMM-Module der Pro-OC-Familie in unterschiedlichen Konfigurationen an. Wir haben uns zwei Kits mit 6.400 MT/s und Größen von 2 x 16 GB sowie 2 x 32 GB im Praxistest genau angesehen.