Soluciones de computación de la GPU Tesla para centros de datos
Acelere su clúster con la familia Tesla de soluciones de computación de la GPU. Implemente sistemas de 1U de NVIDIA o servidores CPU-GPU híbridos de fabricantes de equipo original que integren procesadores de computación de la GPU NVIDIA® Tesla™ .
Cuando se comparan con la más reciente CPU de núcleo cuádruplo, los procesadores de computación de la GPU de la serie 20 de Tesla brindan un rendimiento equivalente con apenas la vigésima parte del consumo de energía y la décima parte del costo. Cada GPU Tesla cuenta con cientos de núcleos paralelos CUDA y se basa en la revolucionaria arquitectura de computación paralela NVIDIA® CUDA™ con un rico conjunto de herramientas para desarrolladores (compiladores, analizadores, depuradores), especiales para API de lenguajes de programación populares como C, C++, Fortran y las API de driver como OpenCL y DirectCompute.
Los socios de NVIDIA proporcionan clústers de GPU Tesla preconfigurados listos para usar y fáciles de implementar que se pueden personalizar según sus necesidades. En el caso de aplicaciones de computación en nube 3D, nuestros socios ofrecen los clústers Tesla RS que están optimizados para ejecutar RealityServer con iray.
SISTEMAS CON GPU DE ALTA DENSIDAD |
SERVIDORES DE CPU-GPU HÍBRIDOS INTEGRADOS |
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Servidores de fabricantes de equipo original con GPU Tesla integradas
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– Arquitectura revolucionaria CUDA – 960 núcleos, 4 teraflops en un equipo de 1U. Procesamiento masivo paralelo – 30 veces más rendimiento de computación que un clúster estándar |
– Rendimiento de supercomputación en un clúster pequeño – Un clúster más pequeño necesita menos energía y menos refrigeración |
– Basta encenderlo y el clúster con potencia mejorada y software instalado estará listo – Programa en C para Windows o Linux – Disponible en los revendedores de todo el mundo |
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"Las GPU han evolucionado al punto que muchas aplicaciones del mundo real se están implementando con facilidad en esta tecnología y se ejecutan muchísimo más rápido que en los sistemas con múltiples núcleos. Las arquitecturas de computación del futuro serán sistemas híbridos con GPU de núcleos paralelos trabajando en tándem con CPU de múltiples núcleos." Prof. Jack Dongarra
Director of the Innovative Computing Laboratory The University of Tennessee Lee más |
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