Как показывают многочисленные тесты, а также практика использования GPU процессоров для вычислений, добавление вычислительных ресурсов видеокарты к ресурсам CPU дает прирост производительности системы не в 2-3, а в 20-30 раз! Объясняется это обстоятельство просто — производительность операций с плавающей запятой у графических процессоров значительно выше, чем у центральных. Например, популярный процессор Pentium 4 с тактовой частотой 3 ГГц достигает скорости 6 Гфлоп, а процессор ATI X1950 XTX достигает 375 Гфлоп, Nvidia GeForce 7950 GX2 с двумя графическими процессорами еще больше – 384 Гфлоп. Данное сравнение говорит само за себя.
Но как использовать такую потенциальную мощь? Как заставить совместно трудиться над одной задачей столь разные устройства – CPU и GPU? На сегодняшний день эта задача решена и не одним способом — для разных компиляторов, различных операционных систем, различных типов GPU. Наибольшее распространение на сегодняшний день получили технологии CUDA для NVIDIA и FireStream для AMD, а в качестве средств разработки OpenCL, DirectCompute, NVIDIA Parallel Nsight™ и т.п.
Теоретически, новая платформа «CPU плюс GPU» поможет каждому, имеющему опыт программирования, построить суперкомпьютер у себя дома за вполне разумные деньги. Но конечно же, такие суперкомпьютеры, в первую очередь, будут интересны для государственных учреждений и коммерческих компаний, у которых имеется потребность работы с задачами, требующими больших вычислительных мощностей (физические исследования, геологические изыскания, обработка изображений и распознавание образов, медицина, расчет бюджетов и имитационное моделирование и много-много других областей), но нет денежных средств (и особого смысла) для покупки больших и очень дорогих супервычислительных кластеров.
В качестве отработанного и хорошо зарекомендовавшего себя суперкомпьютерного решения, реализованного по схеме «CPU плюс GPU“ мы предлагаем платформу В7015 от компании Tyan (компания Традиция является надежным дистрибутором и партнером компании Tyan). Суть этой платформы проста – в ней используются два CPU и до 8 (!) мощнейших GPU Tesla M2050. Каждый Tesla GPU основан на революционной архитектуре массивно параллельных вычислений NVIDIA® CUDA™, поддержанной широким набором инструментов для разработки ПО (компиляторами, профилировщиками, отладчиками) с использованием API для популярных языков программирования, включая C, C++, Fortran, и API для драйверов, например, OpenCL и DirectCompute.
Технические характеристики платформы B7015:
Processor
–Dual LGA1366 sockets
–Support Intel® Xeon® 5500/5600 series CPU w/ TDP 130W/ 95W/ 80W/ 60W
Chipset
– (2) Intel® 5520 (Tylersburg-36D) + ICH10R
– (4) PLX PEX8647 48-lane, 3-port PCI-E Gen.2 switches
Memory
– (9+9)DDR-III 240-pin DIMM slots
–Supporting up to 144GBR-DDR3 800 memory
–Supporting up to 48GBU-DDR3 1066 memory
PCI Expansion Slots
– (8)PCI-E G2×16 slots
– (2) PCI-E G2×16 slots (w/ x4 link)
– (2) PCI-E x1 slots
– (1) PCI 32/33MHz slot
Network
– (4) GbE ports (Intel® 82574L)
Storage
– (6) SATA-II ports w/ RAID 0/1/10/5 support (Intel® Matrix RAID)
Форм-фактор - 9.75" PCIe x16
Количество GPU Tesla - 1
Число ядер CUDA - 448
Частота работы ядер CUDA - 1.15 GHz
Производительность операций с плавающей запятой двойной точности (пиковая) - 515 ГФлоп
Производительность операций с плавающей запятой одинарной точности (пиковая) - 1.03 Тфлоп
Полный объем специальной памяти
Tesla C2050 - 3 ГБ GDDR5
Tesla C2070 - 6 ГБ GDDR5
Частота памяти - 1.5 GHz
Интерфейс памяти - 384-bit
Пропускная способность памяти - 144 Гб/с
Макс. потребление энергии - 247 Вт
Системный интерфейс - PCIe x16 Gen2
Система охлаждения - Активный вентилятор
Инструменты разработки ПО - Наборы инструментов для CUDA C/C++/Fortran, OpenCL, DirectCompute, NVIDIA Parallel Nsight™ для Visual Studio
По любым техническим вопросам, вопросам покупки или с предложениями о сотрудничестве обращайтесь по многоканальному телефону компании Традиция +7 499 685-00-81, будем рады Вам помочь!