Grafikspezialist Nvidia läutet nach eigenen Angaben eine neue Supercomputing-Ära ein. Die neue GPU-Familie Tesla verwandelt Workstations in "Personal Supercomputer" und bietet so Rechenleistung fürs High Performance Computing. Geo-Wissenschaften, Molekular-Biologie oder medizinische Einrichtungen sind auf enorme Rechenleistungen für Simulationen angewiesen. Diese spezielle Anforderung erfüllt Nvidia jetzt mit seiner neuen GPU-Familie Tesla. Tesla-Lösungen bieten sowohl PCs als auch Server-Clustern genug Rechenleistung, so dass sie rechenintensive Aufgaben problemlos bewältigen können.
Tesla GPU Computing Processor (C780): Das dedizierte Board (Grafikkarte) erlaubt den Einsatz mehrerer Tesla-GPUs in PCs oder Workstations mit hochleistungsfähigen CPUs. Die Tesla-GPU besteht aus 128 parallelen Prozessoren und kommt auf eine Rechengeschwindigkeit von bis zu 518 Gigaflops. Tesla Deskside Supercomputer (D780), das skalierbare Computing System (Desktop), umfasst zwei Tesla-GPUs und lässt sich über einen PCI Express-Anschluss an PCs und Workstations anbinden. Diese Lösung verwandelt Standard-PCs und -Workstations in Personal Supercomputer, die bis zu 8 Teraflops Rechenpower bieten. Tesla GPU Computing Server (S780) ist die Bezeichnung für die bislang schnellste Variante: 1U-Server (Rack) mit künftig bis zu acht Tesla-GPUs arbeitet mit über 1000 parallelen Prozessoren und steigert so die Parallel-Performance von Clustern um mehrere Teraflops.
Unterstützte Anwendungsgebiete sind beispielsweise seismische Datenbasis, Mobiltelefon-Antennen-Simulation, Molekular Dynamik (VMD), Neuronen-Simulation, MRI Processing und die atmosphärische Wolkensimulation. Durch die Entwicklungsumgebung für die C-Programmiersprache ist Computing mit Tesla für alle Software-Entwickler zugänglich: CUDA ist eine Komplettlösung für die Software-Entwicklung, die einen C-Compiler für die GPU, Debugger/Profiler, dedizierte Treiber und Standard Libraries enthält. CUDA vereinfacht das Parallel Computing über die GPU und verwendet die C-Programmiersprache zur Erstellung von Thread-Programmen, so dass große Datenmengen parallel bearbeitet werden können. Programme, die mit CUDA erstellt wurden und auf Tesla laufen können tausende Threads gleichzeitig berechnen. Aktuell wird CUDA von Linux- und Windows XP-Betriebssystemen unterstützt.
Preislich liegen die drei ersten Tesla-Modelle bei 1.499 (C780, eine GPU), 7.500 (D780, zwei GPUs) bzw. 12.000 US-Dollar (S780, vier GPUs). Die S780-Ausführung mit acht GPUs wird aktuell noch nicht ausgeliefert, ist aber für die Zukunft geplant.
Im zurückliegenden Monat gab es wieder einige spannende Themen im Bereich Newsmeldungen sowie interessante Artikel und Produkttests. Folgend möchten wir...
Eine Party, bei der alle tanzen, aber kein Laut aus den Boxen dröhnt? Silent Discos gibt es bereits seit Jahren...
heute hat AMD den Abschluss der Übernahme von ZT Systems bekannt gegeben. ZT Systems ist der führenden Hersteller von KI-...
Der heutige World Backup Day wirft ein Schlaglicht auf die kritische Bedeutung von Datensicherungen und Datenresilienz. Daten gelten als eines...
Online-Casinos haben in den letzten Jahren enorm an Popularität gewonnen. Doch während Spieler sich auf spannende Slots, Pokerturniere und Roulette-Spiele...
Mit der GeForce RTX 5080 X3 OC von INNO3D haben wir ein weiteres Custom-Design auf Basis der neuen Blackwell-Architektur im Testlab empfangen. Mehr zum Praxistest des Boliden in unserem Artikel.
Die neue 2024er-Version der EVO Plus microSDXC-Speicherkarte von Samsung ist mit bis zu 1 TB erhältlich und bietet 160 MB/s lesend, statt 130 MB/s wie beim Vorgänger aus 2021. Mehr dazu im Test.
Nachdem wir vor ein paar Tagen und pünktlich zur Marktverfügbarkeit die RTX 5080 1-Click OC von KFA2 angetestet haben, folgt nun der gewohnt ausführliche Review des Blackwell-Boliden.
Die Nubert nuPro XS-4000 RC sind nicht nur für die Verwendung am Computer geeignet, sondern kommen auch mit HDMI ARC, Bluetooth und Fernbedienung.