POPPUR爱换

标题: NV高性能计算处理器，丽台Tesla c1060上市 [打印本页]

作者: cctv88 时间: 2009-6-12 16:21
标题: NV高性能计算处理器，丽台Tesla c1060上市

丽台科技首次在国内发布了NVIDIA针对HPC高性能计算市场的GPU通用计算产品TeslaTesla C1060计算卡，这是NVIDIA的第二代Tesla，Tesla C1060基于GT200核心，拥有14亿晶体管，240个处理核心，支持单精度或双精度浮点运算，单精度运算最高可达1TFlops，而64bit双精度运算能力则在100GFlops左右。Tesla品牌目前仅剩下两款，分别是1U加速运算系统S1070和Tesla通用加速卡C1060。

Tesla C1060则是一块单卡运算系统，NVIDIA称它为计算处理器。将T10P的频率略降至1.3GHz，因此运算能力下降至960GFlops，但同样搭载4GB 512bit GDDR3存储器，带宽102GB/s。平均功耗160W，峰值225W。

Tesla C1060外形看起来很像是普通桌面显卡，长10.5英寸(26.7厘米)，宽4.376英寸(11.1厘米)，不过背部挡板处没有输出接口。

共2页 [1] [2] 下一页

作者: stefxia 时间: 2009-6-12 19:30
提示: 作者被禁止或删除内容自动屏蔽

作者: 28631700 时间: 2009-6-12 19:43
干脆不知道是干啥用地

作者: casper2003 时间: 2009-6-12 19:57
通用运算。。。。。不知道有什么软件能调用它的计算能力

作者: AD桑 时间: 2009-6-12 20:15
这卡玩扫雷不错

作者: 苯苯小哥 时间: 2009-6-12 20:18
本帖最后由苯苯小哥于 2009-6-12 20:26 编辑

外观跟P651差不多 GTX280改版了？？

作者: naiba 时间: 2009-6-12 20:31
能代替CPU吗？

作者: naiba 时间: 2009-6-12 20:32
我的意思是可以拆掉CPU了吗？

作者: gzpony 时间: 2009-6-12 20:39

丽台在NV阵营中的地位真高~~居然发布这种产品了~~不知道谁买
stefxia 发表于 2009-6-12 19:30

有高性能运算需求的人会买。高端GPU在适合它运算的领域，运算速度是高端CPU的100倍啊100倍！

高性能运算的需求，比如天气预报啊，金融投资啊，DNA查找啊，甚至核武器模拟啊都是。

以前用CPU运算，要整个房子堆满了服务器做集群运算的，现在装几张1060就搞定了

作者: 马甲甲 时间: 2009-6-13 03:51
本帖最后由马甲甲于 2009-6-13 03:54 编辑

厄，这就简单了....
如果GPU的运算速度真的是那么牛比，则同时拥有GPU和CPU技术的AMD，其生产的中央处理芯片就将会“在适合它运算的领域，运算速度是其他高端CPU的100倍啊100倍.....”
有吗？不要说100倍，有1倍都泪流满面了。

结论是，适合它运算的领域，目前而言只能是专用API下的专用程序——Graphic。
至于“天气预报、金融，DNA，核武器模拟”等领域，目前最厉害的大型机用的还是“高端CPU”...例如IBM的超级计算机Roadrunner，运算速度1 petaflop，用的是Cell引擎的PPE和SPE核心，以及6000多个双核AMD Opteron CPU。
100倍？骇人听闻哦，那就让我们期待100 petaflop的GPU大型机吧

作者: jambooc 时间: 2009-6-13 06:17

有高性能运算需求的人会买。高端GPU在适合它运算的领域，运算速度是高端CPU的100倍啊100倍！

高性能运算的需求，比如天气预报啊，金融投资啊，DNA查找啊，甚至核武器模拟啊都是。

以前用CPU运算，要整个房 ...
gzpony 发表于 2009-6-12 20:39

劝君莫装13，装13遭雷p。

作者: boris_lee 时间: 2009-6-13 08:15

厄，这就简单了....
如果GPU的运算速度真的是那么牛比，则同时拥有GPU和CPU技术的AMD，其生产的中央处理芯片就将会“在适合它运算的领域，运算速度是其他高端CPU的100倍啊100倍.....”
有吗？不要说100倍，有1倍都 ...
马甲甲发表于 2009-6-13 03:51

HPC用专用加速器又不是从NV开始的

生物信息学双序列比对算法加速器设计与实现
作者：	张阳窦勇夏飞
单位：	国防科学技术大学计算机学院
关键词：	双序列比对;现场可编程门阵列;硬件加速;脉动式阵列;Smith-Waterman算法

　双序列比对算法是进行生物信息学研究的基础算法。在FPGA上实现大规模脉动式阵列对双序列比对算法进行加速能够大幅度提高比对的效率。然而现有的设计方法在比对序列长度较短的情况下,处理单元利用率很低;在序列的长度较大时,需要占用大量的片内存储资源。通过将两条序列同时送入阵列进行比对减少比对时间。将比对数据送入外部存储器,优化比对过程中的数据存储调度,有效降低了对片内存储器的需求。以Smith-Waterman算法为例进行了实现验证,结果表明本设计在性能上优于传统设计。与Pentium42.60GHz通用微处理器计算机相比,使用加速器对长度为65536的序列进行比对可获得1555倍的加速比。

作者: gzpony 时间: 2009-6-13 12:45

厄，这就简单了....
如果GPU的运算速度真的是那么牛比，则同时拥有GPU和CPU技术的AMD，其生产的中央处理芯片就将会“在适合它运算的领域，运算速度是其他高端CPU的100倍啊100倍.....”
有吗？不要说100倍，有1倍都 ...
马甲甲发表于 2009-6-13 03:51

哈哈，那你的泪都可以汇成大湖了。

看得出，你对这个领域一点都不了解。很简单，建议你搜索点资料或者新闻了解一下。至于超级计算机，是的，将来会见到很多基于GPU的超级计算机。前不久已经有新落成的好几台基于GPU的超级计算机。你就等着超级计算机的排行榜上，GPU运算的比例越来越大吧。

作者: gzpony 时间: 2009-6-13 12:47

劝君莫装13，装13遭雷p。
jambooc 发表于 2009-6-13 06:17

这话你自用是非常的合适啊，属于度身定做的：）

作者: gzpony 时间: 2009-6-13 12:52

HPC用专用加速器又不是从NV开始的

生物信息学双序列比对算法加速器设计与实现作者：张阳窦勇夏飞单位：国防科学技术大学计算机学院关键词：双序列比对;现场可编程门阵 ...
boris_lee 发表于 2009-6-13 08:15

是的。有专门针对性算法的芯片的效率更高。可是专用芯片的成本会很高，因为产量低，研发费用占的比例高，无法普及。

GPU就不同了，在经济上就可以取得很好的好处。而且GPU通用运算推动的开放式统一通用运算，比如openCL，形成了统一开放的标准，那以后软件开发的难度和硬件平台的成本都可以比专用芯片专用平台要大大降低。

作者: 马甲甲 时间: 2009-6-13 13:36
本帖最后由马甲甲于 2009-6-13 13:54 编辑

哈哈，那你的泪都可以汇成大湖了。

看得出，你对这个领域一点都不了解。很简单，建议你搜索点资料或者新闻了解一下。至于超级计算机，是的，将来会见到很多基于GPU的超级计算机。前不久已经有新落成的好几台基 ...
gzpony 发表于 2009-6-13 12:45

厄，我也不是说GPU运算能力不强。只是说100倍于高端CPU的能力太夸张。你看清楚我说的就知道啦。
这东西就是用搜索的一知半解的太多，传一次夸个2次方......AMD为何不干脆用RV870取代伊斯坦布尔呢？比intel能快一倍那个泪不是我流的，大家都流啊。

计算机超不超级无所谓啦，也讲究性价比的，能在所针对的领域达到相当的运算速度，GPU经济上优势很大，但并不说明速度上能等效更不能说快得多甚至100倍....那个数量级是量子计算机的地盘。怎么搜也搜不出那个比目前使用高端CPU的超级机快100倍的数字吧。

什么时候用GPU的大型机能上100 petaflop的速度，大家一起泪流满面吧。想一想目前高端GPU和高端CPU的价格差！今天买颗高端CPU的钱明天可以在家装台超级机。
技术是发展的，但也不能光搞概念来浮夸，拭目以待~。

作者: boris_lee 时间: 2009-6-13 17:36

厄，我也不是说GPU运算能力不强。只是说100倍于高端CPU的能力太夸张。你看清楚我说的就知道啦。
这东西就是用搜索的一知半解的太多，传一次夸个2次方......AMD为何不干脆用RV870取代伊斯坦布尔呢？比intel能快一 ...
马甲甲发表于 2009-6-13 13:36

对于特定的运算快100倍也并不奇怪呀。
你拿走鹃举例，正好说明了异构运算的前途....

作者: 周文远 时间: 2009-6-13 18:37
提示: 作者被禁止或删除内容自动屏蔽

作者: tomsmith123 时间: 2009-6-13 19:09
C1060 已经比较过时了，很老的产品了。
GPU 要做到100倍加速比，看和什么CPU比，和i7 比单精度峰值，有10倍的理论加速比就不错了。
在最适合GPU 的领域，我们可以得到近40％的理论性能，和i7 比，大致是3，4倍，但是牺牲了精度，不能做多次迭代，编程要增加几倍的时间投入，对于某些不适合GPU 的算法，就知道白白投入了。
目前我们所有GPGPU 的投入，已经转为Larrabee 甚至是Larrabee 3上，CUDA 上IPE 的项目我们暂停跟进了。

欢迎光临 POPPUR爱换 (https://we.poppur.com/)