Cray和T-Platforms 推出推出配备Fermi Tesla X2070的服务器

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http://www.hpcwire.com/features/GPGPU-Finds-Its-Groove-in-HPC-103488509.html

Cray将在XE6里配备最新的Fermi TESLA X2070（M2070的变种型号，据说体积更小，被动散热）










俄国的服务器厂商T-Platforms推出的服务器TB2-TL配备的也是最新的Fermi TESLA X2070，T-Platforms在全球拥有200多家客户，主要客户分布在欧洲和亚洲，莫斯科，汉诺威，基辅，和台北实验室等地方，这次推出新服务器主要是希望以低廉的价格打开北美市场。

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英语大多数人都不爱看，唉。改一下，图片+中文解说

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NVIDIA的GPU技术大会有效（GTC）周二关中踢的新闻乱舞这显示GPGPU的高性能计算业务正在迅速成为主流移动。经过短短4年以来的商业级GPU计算引进来，该技术已逐渐稳固并准备洒在每个应用程序域，有一个数据并行运算的需要了。

在这个阶段，尤其是GPU计算技术在高性能计算领域明显。截至今天，几乎所有的主要和次要的OEM服务于这个市场已宣布NVIDIA GPU的装备，包括IBM，Cray公司，惠普，SGI公司，戴尔，Appro公司，T型平台，斗牛，超微和泰安，以及其他系统。 NVIDIA公司，它用来提供它自己的独立GPU的1U机箱特斯拉（即S系列产品），已退出服务器市场，显然这项任务关，通过服务器厂商NextIO。截至今天，NVIDIA是唯一提供特斯拉卡（C系列）和模块（M系列）推向市场。

其实，这不是很准确。一个新的TeslPro - Aduct这是间接宣布本周是X2070，一支M -系列变种专门为challengingly密集刀片外形设计。新的模块占用不到一半的M2070板房地产，就像它的前身，具有PCIe的连接，采用被动冷却散热器。该X2070图形芯片是同一个由M2070使用，所以具有相同的性能特点（515亿次的DP）和内存容量（6 GB的GDDR5显存）。 NVIDIA公司的X2070没有正式公布。唯一的原因，我们都知道它是因为Cray和T型平台本星期宣布的新特斯拉基础的未来刀片。

克雷将增加作为其XE6（“贝克”）超级计算机产品线的选择X2070。 “这是我们的感觉是成熟，足以在一个可伸缩的生产超级计算机系统，”巴里说：粗体，副Cray的产品部门的总裁。在这一点上，该公司没有公布任何有关新的刀片设计，甚至是为新产品上市日期的信息，但博丁说过，他们正在调整其发货日期与发布的X2070非常密切。换句话说，他们将准备好通过与NVIDIA的硬件来。

俄罗斯HPC集群的供应商T型平台，有很多东西可以说是为了即将推出的特斯拉X2070的刀片，他们正在打电话的TB2带相同密封圈铊。设计超密集刀片已知，T型平台已经成功的东西16个刀片，32 X2070 GPU和32个英特尔至强处理器（低电压L5600“的Westmere”处理器）组成为一个7U的机箱。为了最大限度地提高带宽，每个X2070路由通过英特尔5520北桥芯片，有一个专门的单端口的QDR InfiniBand芯片。一个机箱提供了17.5万亿次浮点运算的峰值。克雷XE6一样，在TB2带相同密封圈- TL是针对大型集群的千万亿次超级计算机。

据阿列克谢Nechuyatov，产品为T -平台营销总监，他们正在研究提供了TB2带相同密封圈铊在美国，最可能通过一个系统集成的可能性。尽管建立了总部设在美国与GPU配备刀片厂商的存在，如Cray公司，IBM和戴尔，Nechuyatov认为其新的GPU提供独特的设计（更不用提每个机箱30万美元左右的激烈价格点）能找到一观众在美国。 “我们可能是寡不敌众，”他说，“但从来没有洛迪克。” T型平台计划使TB2带相同密封圈铊为2010年第四季度俄罗斯市场，而欧洲在2011年第一季度。

添加到GPU是IBM刀片赶，谁特斯拉M2070将增加其流行的BladeCenter GPU的产品。 NVIDIA是特别高兴有IBM公司签署再特斯拉为基础的产品，已增加了货币供应M3的iDataPlex dx360五月回来。该产品具有两个成对双特斯拉M2050英特尔在图形芯片处理器机架式服务器。新的BladeCenter变种使用刀片HS22为基础，以其中最多四个M2070扩展刀片可以增加。在其最高配置，最多7 GPU可以被放置在一个7U的机箱。预计将在2010年第四季度提供。

在软件方面，开发社区似乎是为OEM厂商与GPU加速的迷恋。 NVIDIA公司估计，目前约有10.0万活跃的NVIDIA GPU开发人员今天从2007年起步。这项活动的大部分是针对高性能计算代码。无论是在天体物理学，分子动力学，生物信息学，或气候模拟的，在这些社区的影响，水平不断提高。在这些领域开发人员等，都是移植他们现有的基于CPU的编码或做地面注册专门针对GPU的应用开发平台。

在气候和气候模型，特别是有一些目标或正在重定向到GPU通过CUDA技术平台款式。它们包括该等守则的天气研究和预报（WRF模式）模式在美国NCAR和其他地方正在开发，天气模式的ASUCA由东京工业大学和日本气象局开发，以及非静力二十面体模型（计量科学研究院）在诺阿。也有海啸模拟，二氧化碳建模，海洋环流的代码主要是基于GPU平台上进行的努力。

在CUDA开发工具已经为整个生态系统的关键技术。 NVIDIA的GPGPU的早期优势在感谢，支持CUDA的C / C + +已经成为使用最广泛的GPU编程环境为开发商出现。甚至还有针对CUDA的谈话到现在的CPU，因为语言是天生适合多核和多核架构。 “在某种程度上，CUDA是成为最广泛使用的并行编程模式”，Sumit古普塔，与NVIDIA的Tesla GPU计算产品集团的高级经理。 “所以，如果一所大学要教并行编程，他们往往最后从事GPU编程

今天，有许多试图建立的CUDA CPU的端口数。学术项目有两个：一是在伊利诺伊大学香槟分校进行所谓MCUDA，和另一个叫奥瑟拉特乔治亚理工学院出来。现在，波特兰集团（又名的PGI），已加强与商业CUDA的CPU的编译器。教学专业议会在本周宣布其意图的PGI提供的x86开发平台，它希望在今年11月SC10展示CUDA C语言。

如果成功的话，开发人员将能够编写可以在CUDA的GPU或CPU上运行任何应用程序。这当然是背后的OpenCL，开放多核/多核架构的标准语言的念头。但由于NVIDIA公司发布了CUDA的API，它为所有的实际目的也是一个开放的标准。任何人 - 包括AMD公司的方式 - 可以建立一个为任何处理器的CUDA并行端口的硬件功能。 NVIDIA的官方坚持认为这样是不可知的关于什么人使用他们的硬件方案，但该公司的其本土的CUDA软件的积极性是十分清楚的。

CPU支持以外，GPGPU的ISV社区继续增长势头，这是显而易见，如果你仔细阅读展厅和教学专业议会会议的名单。除了科学计算，该技术已经扩展到商业智能（Jedox帕洛，Empulse Parstream和Milabra显示广告），工厂自动化（德尔萨和MvTech），电子设计自动化（Rocketick和安捷伦），和射线跟踪/渲染（Autodesk 3ds Max的，Bunkspeed和Lightworks）。

周二，ANSYS的宣布，它已实施了ANSYS的机械产品，广泛使用的软件包对工业设计中使用的GPU加速。使用GPU，他们已经实现了2倍加速它的CPU相比，仅实现。这是一个相当温和的收益相比，10倍到500倍的加速比有些人更科学，重码的索赔。但工业设计，仿真时间减少一半，是一个大问题。

NVIDIA公司，本身就是使用安捷伦芯片设计软件，运行在一个小的内部GPU集群的应用程序。该公司正在评估的GPU加速Rocketick芯片验证的工具。早期的结果看好根据NVIDIA的古普塔。 “我们也用我们的设计ANSYS的机械，我们肯定会使用该GPU的版本，”他说，“所以我们吃自己的狗食。”