[北京][售]高性能GPU运算卡 英伟达NVIDIA Tesla K20M 另K40C K20C 并行计算
Nvidia Tesla C2050 http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.5.w4002-8223647293.20.FleoRy&id=40733896352
Nvidia Tesla C2070 http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.5.w4002-8223647293.29.FleoRy&id=40720869994
Nvidia Tesla M2070 http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1.w4004-8253913908.40.DhJPB7&id=40861879041
Nvidia Tesla C2075 http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1.w4004-8253913908.14.DhJPB7&id=40700098313
Nvidia Tesla M2090 http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1.w4004-8253913908.4.DhJPB7&id=40535232717
Nvidia Tesla K10 http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1.w4004-8253913908.42.DhJPB7&id=40879042634
Nvidia Tesla K20C http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1.w4004-8253913908.8.DhJPB7&id=40488917886
Nvidia Tesla K20M http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1.w4004-8253913908.2.DhJPB7&id=40469994796
Nvidia Tesla K20X http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1.w4004-8253913908.46.DhJPB7&id=40879462003
Nvidia Tesla K40C http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1.w4004-8253913908.22.DhJPB7&id=40550086595
Nvidia Tesla K40M http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1.w4004-8253913908.4.DhJPB7&id=40535232717
Nvidia GRID K1 http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1.w4004-8253913908.34.DhJPB7&id=40515524415
Nvidia GRID K2 http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1.w4004-8253913908.32.DhJPB7&id=40500469274
北京思腾创新科技发展有限公司
北京代理NVIDIA GPU 运算卡
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什么是 GPU 加速的计算?
GPU 加速的计算是利用一颗图形处理器 (GPU) 以及一颗 CPU 来加速科学、工程以及企业级应用程序。 NVIDIA? 于 2007 年在这方面率先迈出了第一步，GPU 现已成就了世界各地政府实验室、大学、企业以及中小企业内的节能数据中心。 应用程序如何利用 GPU 实现加速 理解 CPU 与 GPU 之间区别的一种简单方式就是对比它们如何处理任务。 CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成。另一方面，GPU 则由数以千计的更小、更高效的核心组成，这些核心专为同时处理多任务而设计。 什么是 GPU 加速的计算? GPU 加速的计算是利用一颗图形处理器 (GPU) 以及一颗 CPU 来加速科学、工程以及企业级应用程序。 NVIDIA? 于 2007 年在这方面率先迈出了第一步，GPU 现已成就了世界各地政府实验室、大学、企业以及中小企业内的节能数据中心。 应用程序如何利用 GPU 实现加速 理解 CPU 与 GPU 之间区别的一种简单方式就是对比它们如何处理任务。 CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成。另一方面，GPU 则由数以千计的更小、更高效的核心组成，这些核心专为同时处理多任务而设计。
CPU 对阵 GPU 理解 CPU 与 GPU 之间区别的一种简单方式就是对比它们如何处理任务。 CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成。另一方面，GPU 则由数以千计的更小、更高效的核心组成，这些核心专为同时处理多任务而设计。
数以百计的行业领先应用程序现在已经实现了 GPU 加速。 查看我们的应用程序目录，看看自己使用的应用程序是否支持 GPU 加速。
如何着手 有三种基本的方法来为你的应用程序添加 GPU 加速功能: 使用专为 GPU 优化的库 添加指令或编译器「提示」以便实现代码的自动并行化 使用针对 C 和 Fortran 等自己所熟悉的编程语言的扩展程序
NVIDIA? CUDA? 并行计算平台 NVIDIA? CUDA? 并行计算平台可提供若干简单的 C 和 C++ 扩展程序，这些扩展程序能够表达细致与粗略的数据和任务并行机制。 程序员能够选用 C, C++,Fortran 等高级语言来表达并行机制，也可以选用 OpenACC 指令等开放性标准来实现这一点。 NVIDIA? CUDA? 并行计算平台现已得到广泛应用，GPU 加速的应用程序以及已发表的研究论文数量均达到了数以千计的水平。
KEPLER - 全球最快的高性能计算架构 NVIDIA? Kepler 是全球最快、最高效的高性能计算 (HPC) 架构。凭借该架构，用户可实现 3 倍的性能。 由于具备诸多创新的计算技术与特性，该架构可应用到更广泛的科学计算应用程序上，让应用程序开发者和研究人员能够更轻松地运用混合式计算。
KEPLER 突破性的性能源于下列特性:
SMX 这一创新的新型流式多处理器设计让应用到处理核心上的空间比例远高于控制逻辑单元上所应用的空间比例，从而可实现更高的处理性能和效率。 Dynamic Parallelism 通过让程序员能够轻松加速所有并行巢状循环，让 GPU 能够在自己内部生成新线程而无需转到 CPU 上，从而可简化 GPU 编程。
Hyper-Q 通过多个 CPU 核心能够同时利用单个 Kepler GPU，可大幅缩减 CPU 闲置时间，大大提升了可编程性与效率。
行业案例研究 NVIDIA? Tesla? GPU 可帮助用户快速而精确地解决各行各业中全球最重要的计算难题. 如需了解有关 NVIDIA Tesla GPU 计算产品的更多信息，敬请下载 NVIDIA Tesla GPU 计算手册 (PDF 1.63MB) 科学进步的竞赛
为什么选择 TESLA 专为 HPC 性能与可靠性而设计
NVIDIA? GeForce?、 NVIDIA Quadro? 和 Tesla 系列产品均支持 NVIDIA?CUDA? 并行计算平台。 然而 NVIDIA GeForce 和 NVIDIA Quadro 分别是为消费级图形处理和专业可视化而设计的，只有 Tesla 产品系列是完全针对并行计算而设计的，可提供独有的计算特性。 更快地运行你的 GPU 加速代码 尝试驾驭最新的 Kepler 架构 GPU。 了解更多
专为高性能计算而设计 Tesla 系列产品在设计上具备独有的特性，可为计算专业人士提供最强劲的性能: 完整的双精度浮点性能 Tesla K40 GPU 的性能高达 1.43 TFlops 与消费级产品相比，双精度更高 PCIe 通信速度更快 唯一一种具备双 DMA 引擎的 NVIDIA? 产品，可满足双向 PCIe 通信的需要 在具有更大数据集的技术类应用程序上可实现更高性能 板载存储器容量更大 (Tesla K40 GPU 的内存容量为 12 GB) 利用 NVIDIA? GPUDirect?，与 InfiniBand 之间的通信速度更快 专门的 Linux 补丁、InfiniBand 驱动程序以及 CUDA 驱动程序 针对 Windows 操作系统的 CUDA 驱动程序可实现更高性能 TCC 驱动程序可减少 CUDA 内核的系统总开销并支持远程桌面 (Windows Remote Desktop) 以及 Windows 服务 了解更多关于 Tesla 系列产品专用软件的信息
Tesla GPU 计算模块让用户能够在单个服务器节点或一台刀片服务器内结合使用 GPU 和 CPU。 专为数据可靠性而设计 计算专业人士需要这些至关重要的应用程序能够稳定运行，不出现数据错误。 在最严苛的条件下，所有 Tesla 系列产品均已通过数百次零故障测试，测试时间比任何其它 NVIDIA 产品都长。Tesla 独有的特性包括： 支持数据可靠性极高的 ECC 保护 针对 GPU 内部存储器以及外部 GDDR5 存储器 零故障长时间测试 在制造过程中，数日之久的长时间测试 NVIDIA 制造，保证了最高品质 增加了存储器容限和核心频率，可实现更高可靠性 企业级技术支持 三年质保、Bug 修正与特性请求的优先级更高、寿命周期达 18-24 个月 ISV 认证 HPC 软件供应商只在 Tesla 系列产品上认证自己的软件 专为 HPC 解决方案而打造 HPC 用户具有独特的需求。 只有 Tesla 事业部才能够提供合适的产品与解决方案，满足这些特定需求: 集成 OEM 系统 专为 Tesla 系列产品而设计的创新 OEM 服务器、刀片服务器以及工作站 Tesla 系列产品稳定的供货以及市场供应 上市时间和寿命周期长达 18-24 个月 数据中心质保 NVIDIA 以及 OEM 合作伙伴在 Tesla 系列产品上提供 3 年质保 集群管理和 GPU 监控软件 GPU 温度监控、风扇转速以及功率 可独占式访问集群中的 GPU 在售前、售后支持中提供 HPC 专业技术支持 CUDA 调谐工程师、解决方案架构师以及专门的销售团队可提供整套 HPC 解决方案的专业技术 Tesla GPU 计算产品旨在增强计算集群的性能.
针对服务器的 TESLA GPU 加速器 在 NVIDIA? Tesla? GPU 加速器上运行计算量最繁重的科学模型。 Tesla GPU 基于 NVIDIA Kepler? 架构，旨在提供更快、更高效的计算性能。
随着 Tesla K40 GPU 加速器的问世，大家现在可以在其 12GB GPU 加速器内存上运行大型科学模型，可处理数据集的大小翻了一番，非常适合大数据分析。 另外，凭借 GPUBoost 特性，它的性能最多比 CPU 快 10 倍，可将功率提升空间转化为用户可控的性能提升。 升级至Tesla K40 GPU加速器 下载 Tesla Kepler 系列产品概述
选择合适的 TESLA GPU 特性 Tesla K40 Tesla K20X Tesla K20 Tesla K10 GPU 的数量和类型 1 颗 Kepler GK110B 1 Kepler GK110 2 Kepler GK104s 峰值双精度浮点性能 1.43 Tflops 1.31 Tflops 1.17 Tflops 0.19 Tflops 峰值单精度浮点性能 4.29 Tflops 3.95 Tflops 3.52 Tflops 4.58 Tflops 存储器带宽 (ECC关闭) 288 GB/秒 250 GB / 秒 208 GB / 秒 320 GB/秒 存储器容量 (GDDR5) 12 GB 6 GB 5 GB 8 GB CUDA 核心数量 2880 2688 2496 2 x 1536
* 注: Tesla K10 的规格参数显示为两个 GPU 的合计总数。在启用 ECC 的情况下，12.5%的 GPU 存储器用于 ECC 数据位。 例如，在启用 ECC 的情况下，如果总容量为 3 GB，那么用户可用存储器容量为 2.625 GB。 型号 参数 价格 质保 Nvidia Tesla C2050 "CUDA核心频率：1.15 GHz CUDA核心数量：448 双精度浮点性能（峰值）：515 Gflops 单精度浮点性能（峰值）：1.03 Tflops 专用存储器总容量：3GB GDDR5 功耗：238W热设计功耗 主动散热 显示器最大分辨率@ 60Hz：2560x1600" 5500 一年质保 Nvidia Tesla M2070 "CUDA核心频率：1.15 GHz CUDA核心数量：448 双精度浮点性能（峰值）：515 Gflops 单精度浮点性能（峰值）：1.03 Tflops 专用存储器总容量：6GB GDDR5 功耗：238W热设计功耗 被动散热 显示器最大分辨率@ 60Hz：2560x1600" 5500 一年质保 Nvidia Tesla M2070 "CUDA核心频率：1.15 GHz CUDA核心数量：448 双精度浮点性能（峰值）：515 Gflops 单精度浮点性能（峰值）：1.03 Tflops 专用存储器总容量：6GB GDDR5 功耗：238W热设计功耗 被动散热 显示器最大分辨率@ 60Hz：2560x1600" 6500 三年质保
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发表于 2014-10-20 10:04
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