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.
Die meisten Mac-Nutzer machen sich keine großen Gedanken um Backups, da sie ganz genau wissen, dass die Time Machine automatisch...
MSI bringt mit dem PRO MAX EDGE AI+ einen kompakten 4-Liter-Desktop-PC für lokale KI-Anwendungen auf den Markt. Das System kombiniert...
Mit der GeForce RTX 5070 Ti X3 setzt INNO3D auf ein vergleichsweise schlichtes, aber technisch interessantes Kühlkonzept. Trotz Triple-Fan-Bestückung bleibt...
ASUS erweitert seine Zenbook-Serie um das Zenbook 14 (UX3480QA). Der 14-Zoll-Laptop kombiniert einen Snapdragon-X-Prozessor mit einem leichten Ceraluminum-Gehäuse, OLED-Display und...
Walking-Videos können sich immersiv anfühlen, weil der Zuschauer sich gemeinsam mit dem Präsentierenden durch die Szene bewegt. Sie können jedoch...
Hersteller ZOTAC präsentiert anlässlich seines 20-jährigen Bestehens eine auf nur 2.000 Stück limitierte GAMING GeForce RTX 5080 SOLID CORE OC 20th Anniversary Edition Grafikkarte. Wir haben sie heute exklusiv im Test.
Der DUO Link V3 von PNY bringt dank zweier USB-Schnittstellen der Typen A und C reichlich Flexibilität in der Handhabung. Wir haben uns das Modell mit großzügigen 1 TB Speicherkapazität im Test genauer angesehen.