NVIDIA Tesla K10

NVIDIA Tesla K10

Компания NVIDIA выпустила GPU-ускоритель Tesla K10, созданного для решения самых сложных задач в двух областях высокопроизводительных вычислений: в обработке сейсмических данных при поиске залежей нефти и газа и в обработке сигналов и изображений в оборонной промышленности.
Tesla K10 основан на новой вычислительной архитектуре NVIDIA Kepler, которая является самой быстрой, эффективной и производительной архитектурой на сегодняшний день.
Архитектура Kepler позволяет разместить два высокопроизводительных графических процессора Tesla K10 на одной плате. Tesla K10 обеспечивает суммарную производительность в 4.58 терафлопс в операциях с одинарной точностью и полосу памяти в 320 ГБ/с, являясь самым производительным ускорителем для передачи данных.
Традиционно для обработки данных геологоразведки используются большие ЦОД, чтобы работать с петабайтами информации, полученной в результате обработки отраженных сейсмических волн. Геофизики анализируют полученные 2D и 3D изображения, чтобы найти залежи нефти и газа и определить лучшие точки для бурения.
Графические процессоры повышают точность обработки сейсмических данных благодаря более сложным программным алгоритмам вычислений, таким как миграция в обратном времени (RTM), полноволновая инверсия и миграция по алгоритму Кирхгофа.
Ведущие компании в области обработки данных, включая Schlumberger, CGGVeritas и TGS, и нефтегазовые компании, такие как Chevron, Petrobras, Total, ENI, Repsol и Saudi Aramco, применяют графические процессоры, чтобы быстрее находить новые залежи углеводородов. Генерируя более качественные изображения более доступным и быстрым способом, графические процессоры дают этим компаниям более высокую степень точности и уверенности в принятии решений по бурению.
“Tesla K10 – это просто потрясающий процессор, - отмечает Пауло Соуза (Paulo Souza), разработчик из Geophysical Technology Group, Petrobras RTM. – Мое приложение работает в 1.8 раза быстрее на K10, чем на GPU Tesla M2090, при том же уровне потребления энергии. Эта революционная технология значительно ускорит нашу работу по обнаружению и безопасному доступу к залежам нефти и газа, так как 90% нашей вычислительной мощи приходится на графические процессоры”.
GPU NVIDIA Tesla K10 может помочь повысить национальную безопасность путем улучшения качества и ускорения передачи цифровых данных, полученных с помощью камер слежения и беспилотных самолетов. Доступ к быстрой и качественной информации позволяет аналитикам лучше идентифицировать события и интересующих их людей.
“Огромный объем видеоданных, генерируемых камерами слежения и беспилотными летательными аппаратами, порождают новую проблему «обработки больших данных» для оборонной промышленности, - отмечает Яннис Антониадес (Yiannis Antoniades), директор ISR Technology, BAE Systems. – Сейчас у нас есть доступ к широкой базе качественных видеоматериалов, но очень часто мы не можем их быстро проанализировать, чтобы получить ценную информацию. Графические процессоры используются, чтобы ускорить почти все аспекты аналитики видео, от стабилизации видео до ортотрансформирования, что позволяет нам получать реальные, ценные данные быстрее, чем когда-либо”.
NVIDIA разработала набор инновационных архитектурных технологий, которые делают графические процессоры Kepler суперпроизводительными и экономичными, а также незаменимыми для широкого круга разработчиков и применений. Основные инновации:
- SMX потоковый мультипроцессор – будучи основным строительным материалом каждого GPU, SMX потоковый мультипроцессор был создан с нуля для высокой производительности и экономичности. Он обеспечивает производительность на Ватт до 3 раз выше по сравнению с потоковым мультипроцессором Fermi, который позволяет создать суперкомпьютер производительностью в один петафлопс всего на 10 серверных стойках. Экономичность SMX была достигнута за счет вчетверо большего числа ядер CUDA® при сокращении частоты каждого ядра, отключения питания частей GPU, находящихся в простое, и увеличения площади GPU, предназначенной для ядер для параллельных расчетов вместо управляющей логики.
- Динамический параллелизм – эта функция позволяет потокам GPU динамически генерировать новые потоки, чтобы динамически адаптироваться к данным. Новая технология существенно упрощает параллельное программирование за счет применения GPU-ускорения к широкому спектру распространенных алгоритмов, таких как адаптивное уточнение сеток, быстрые мультипольные и мультисеточные методы.
- Hyper-Q эта функция позволяет нескольким ядрам CPU одновременно использовать ядра CUDA на одном GPU Kepler. Нагрузка на GPU значительно вырастает, уменьшается простой CPU и улучшается программируемость. Hyper-Q – это идеальное решение для кластерных задач, использующих MPI.
Характеристики:
Работает на двух 28нм чипсетах GK104-400-A2 (TSMC). Размер ядра: 294 мм2. 3540 миллионов транзисторов.
Двухслотовая система охлаждения изделия подразумевает участие в процессе рассеивания тепла мощностей серверного шасси (т.е. имеет пассивное охлаждение).
3072 унифицированных SMX шейдеров (CUDA процессоров). 16х полиморфных движков (PolyMorph Engine 2.0).
64 блока растеризации ROP, 256 текстурных блока (TMU).
Производительность: 4.58 (2х 2288) Терафлопса (одинарная точность) и 0,190 (2х 0.94) Терафлопса (двойная точность).
Поддержка технологии GPU Boost - она динамически управляет частотой графического процессора.
8Гб памяти GDDR5 памяти с поддержкой кодов коррекции ошибок (ECC).
512-битная шина памяти (восемь 64-битных канала).
Пропускная способность памяти: 320Гб/с.
Интерфейс: PCI Express 3.0 x16 (совместимый с 2.0/1.1).
Уровень TDP = 300Вт.
Максимальная температура ядра: 98С.
Два 8-pin PCIe силовых разъема.
Минимально рекомендуемый блок питания мощностью 700Вт.
Поддержка ОС: Windows Server 2008 и 2008 R2 (all editions) 64-bit, Linux 32-bit и 64-bit, RHEL 5.4 Server, Ubuntu 9.10 Server, RHEL 4.8 Server, SLES 11.
Новость с сайта: www.nvidia.com.

 
Рейтинг@Mail.ru