nvidia tesla c2070 全新现货

eneiwstt · 发表于 2013-10-22 11:53

全新 TESLA C2070 GPU运算卡

北京思腾创新科技发展有限公司
联系人温巍
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如今在高性能计算领域混合计算成为新的关键词，位于世界先列的超级计算机有很多都采用了CPU+GPU的混合计算模式，如我国的“天河一号”，GPU计算在其中起到了重要的作用。那么，什么是GPU计算？GPU计算为何能够获得业内的青睐？

什么是GPU？

GPU这个词从1990年便开始使用，对应人们熟知的CPU（中央处理器），GPU指的是显卡上所使用的针对图像处理的处理芯片。GPU虽然发展的日期尚短，但是它一早就具备了多核心运算的优越功能。今天，人们使用的游戏显卡中，以非常廉价的9600gt显卡为例，它具有64个流处理器，我们称它们为cuda处理器，也就是说一个9600gt的GPU它具备着64个运算核心，跟当前最多的8核的CPU对比，足足8倍。如果是像gtx295或者最新的gtx480等，更高达480个运算核心。即便每个核心的工作效率比CPU的低一半，但是这个庞大的数量就足以弥补这些缺陷。

GPU计算和Tesla

随着GPU的日益发展，人们慢慢意识到GPU的真正潜力。2009年，NVIDIA公司正式把cuda的编译模式公开化，让众多编程人员一窥cuda的秘密。NVIDIA也把手上的拳头产品重新包装完善后，推出让业界震惊的tesla工作站。

这个命名为tesla的工作站就是通过高密度集成cuda运算集群，已达到帮助程序开发人员实现利用cuda强大的集群运算模式，解决更高强度的运算工作。例如，空间数据运算，三维空间的高强度物理运算，系统分析和时下流行的动画渲染工作。在这样的新机器推出后，过去很多不可能完成的任务，如今都变得非常轻松。

Nvidia举办的专家聚会当中，就有专家提出了很多著名的例子，如加勒比海盗2中两艘海盗船在巨型漩涡中对战的画面。制作专家指出，当时他们使用的是当时市面最先进的一套渲染农场，估计有20到40个节点左右。他们渲染那段画面中的一帧就耗费了20个小时，一个单帧画面就耗费了一个渲染农场20个小时的时间。然后他又指出，当他使用到GPU运算后，他发现时间至少会有10至15倍的缩减。

另外一个例子，另一个专家在阐述他们制作变形金刚2的制作过程中，里面的一段挖掘金字塔顶部的动画中使用到大量的粒子。而这样的运算量，在过去的CPU运算时代是不可能实现的。最终他们利用GPU运算这一先进技术解决了这个难题。更有专家指出在2012电影中所看见的大量破坏画面，都是依赖GPU云运算得以解决，而使到画面更逼真更宏大。

Tesla工作站是专门针对未来的GPU云运算市场所开发的利器。到底Tesla有什么出众的特点呢？

Tesla工作站基于NVIDIA公司开发的Tesla显卡为中心的超级工作站，真正的主角就是这块tesla显卡。它具有448个cuda运算核心，3G/6G显存，1T的单精度运算速度和0.5T的双精度计算速度。其他的参数大可不必多说，来打个比方，这意味着这块tesla显卡中，具有448个1t运算速度的运算核心一同运算，并且具备3G/6G的显示内存可以供给调用，足够应付各种庞大的运算，如果对应当前的8核CPU的话，那就相当于60个CPU一同工作，相当于30台双CPU的工作站的运算量，根本不用提及现在市面还没有1t的运算速度的CPU销售。

推荐配置
工作站>现有系统Tesla C2050 (3GB) 用于 < 3M DOF的情况
Tesla C2070 (6GB) 用于 > 3M DOF的情况
>新购系统总共6-8个CPU核心
总共32-48 GB的CPU内存
至少500 GB的硬盘
英伟达™(NVIDIA®)Tesla C2050或Tesla C2070
用于前期/后期处理的英伟达™(NVIDIA®)Quadro FX380
服务器>现有系统
Tesla S2050 (3GB) 用于 < 3M DOF的情况
Tesla S2070 (6GB) 用于 > 3M DOF的情况
>新购系统
总共4颗CPU，每颗CPU具备6-8个CPU核心
总共4根x16 PCIe (每根插槽插一块GPU)插槽
总共128 - 192 GB的CPU内存
至少2000 GB的硬盘 (擦除)
4块英伟达™(NVIDIA®)Tesla M2050或Tesla M2070
用户现在在各大专业工作站OEM厂商处均可购买到英伟达™ Tesla(NVIDIA® Tesla)与英伟达™ Quadro(NVIDIA® Quadro)产品。只有英伟达™ Tesla(NVIDIA® Tesla)GPU计算产品是专为部署计算集群而设计的并且已通过相关认证。
以下文章均为有关NVIDIA?（英伟达?）的消息和新闻，其中包括产品发布、商业合作、财务收支及其它重大话题。

eneiwstt · 发表于 2013-10-24 09:05