NVIDIA анонсировала GPGPU архитектуру

Логотип NVIDIAВ прошлом году произошло слияние AMD и ATI, приведшее к созданию не просто огромной корпорации, но и к появлению уникального роадмэпа. Главная задача, которую поставила перед собой AMD после покупки ATI, - создать единый чип, способный выполнять как графические функции, так и функции обычного ЦП. Этот проект получил имя Fusion.

Сегодня же компания NVIDIA продемонстрировала, что не намерена отставать от конкурента в вопросе создания GPGPU (General Purpose Graphics Processing Unit), представив свою GPGPU-архитектуру. В начале года графический гигант анонсировал свою полностью унифицированную архитектуру CUDA, которая ляжет в основу GPGPU программирования для графических решений NVIDIA.Технология CUDA является прямым конкурентом инициативы Stream Computing от AMD.

NVIDIA Tesla D870

Линейка анонсированных сегодня GPGPU-продуктов получила имя Tesla (очевидно, что это дань уважения знаменитому американскому ученому сербского происхождения Николе Тесла). Под этим брэндом будут выпускаться продукты, начиная от внутренних PCI Express карт и заканчивая внешними высокопроизводительными системами Tesla C870, S870 и D870. Модель Tesla C870 станет единственной GPGPU картой для настольных решений. Ей потребуется наличие двух 170-ваттных источников питания. Компания обещает, что Tesla C870 обеспечит производительность в 518 GFLOPS .

NVIDIA Tesla D870

В минувшем году NVIDIA анонсировала высоко интегрированную графическую подсистему QuadroPlex. Используя несколько GPU в единой системе, семейство машин QuadroPlex обеспечивает высокопроизводительную 3D акселерацию и обработку графики. QuadroPlex стала первым шагом к системе Tesla S870. Серверный вариант GPGPU Tesla S870 использует четыре GeForce 8ххх, заключенных во внешнем корпусе. Эта система обеспечит производительность в 2 TeraFLOPS при потребляемой мощности 800 Вт. Производительность модели Tesla D870 будет такая же, как и у S870, но в отличие от последней она будет использовать только два GPU серии GeForce 8ххх и потреблять 550 Вт.

NVIDIA Tesla C870

Подключение систем Tesla S870 и D870 к рабочим станциям производится через внешний выход PCI Express 2.0 x16. Эти системы поддерживают последовательное подключение дополнительных модулей Tesla для увеличения производительности всей компьютерной системы.

NVIDIA Tesla S870

Семейство продуктов NVIDIA Tesla может применяться в различных сферах, начиная от обработки видео и заканчивая медицинскими исследованиями. Ориентировочная цена на Tesla C870, D870 и S870 будет составлять $1499, $7500 и $12000 соответственно.

Комментарии
Добавить комментарий

Введите имя:
Войти от:
или
Ваш комментарий:


Введите код:

E-mail (не обязательно)
Адрес электронной почты не предназначен к показу и будет использован только для уведомлений об ответах


Последние новости

 
 
Он представляет собой нечто вроде южного моста с блоком безопасности
 
Интересную метрику предложила TitleMax
 
Пользователи Pixel и Nexus жалуются на свежее обновление, исправление на подходе
 
Сканер отпечатков пальцев расположен на тыльной стороне
 
Windows 10 теперь позволяет настроить клиент и сервер OpenSSH
 
Звонки и SMS по России теперь стоят по 2 рубля, а 110 Мбайт – 200 рублей
 
Стоимость гаджета составит $200

Смартфон с двумя камерами сзади - Honor 8
Доступный смартфон с классными характеристиками
9 декабря 2017 /
LTE-планшет на 8 дюймов - Samsung Galaxy Tab A 8.0 (2017)
Интересный планшет с металлическим корпусом и хорошей камерой
2 декабря 2017 /
Недорогой хороший планшет на 10 дюймов - Lenovo Tab 4 10
Новый 10-дюймовый планшет за приемлемые деньги
26 ноября 2017 / 1
Лучший смартфон 2017 года - Samsung Galaxy Note 8
Дорогой, но реально лучший смартфон
12 ноября 2017 / 2
Смартфон как компьютер - Samsung DeX
Отличная док-станция для Galaxy S8, S8+ и Note 8
6 ноября 2017 /
Обзор Windows 10 Fall Creators Update
Все о системе Windows 10 Fall Creators Update
29 октября 2017 /
 
 

Архив новостей

 
 
ПнВтСрЧтПтСбВс
    123
45678910
11121314151617
18192021222324
25262728293031





Опрос

Android какой версии у вас?
или оставить собственный вариант в комментариях (5)

Статистика