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Nvidia lanza procesadores ultra rápidos
30 de junio de 2007
El alto rendimiento en los campos de computación como las geociencias, la biología molecular y los diagnósticos médicos permiten descubrimientos que transforman billones de vidas todos los días.
Las universidades, las instituciones de investigación y las compañías, en este y otros campos, confrontan un reto intimidante debido a que sus modelos de simuladores, al igual que su necesidad por recursos de cómputo, se vuelven tremendamente complejos.
Nvidia anunció una nueva clase de procesadores basados en una nueva Unidad de Procesador Grafico, GPU (Graphic Porcessor Unit). Bajo la marca NVIDIA® Tesla™, Nvidia ofrecerá una familia de productos de computo GPU que pondrán en las manos de cada científico e ingeniero la potencia que, anteriormente, sólo estaba disponible en las supercomputadoras.
Las estaciones de trabajo de la actualidad serán convertidas en “supercomputadoras personales”.
“La ciencia de hoy en día ya no está confinada al laboratorio. Los científicos utilizan simulaciones por computadora antes de llevar a cabo cualquier experimento. Esta transición fundamental a los métodos de cómputo está forjando un nuevo camino para los descubrimientos en la ciencia e ingeniería,” dijo Jen-Hsun Huang, presidente y CEO de Nvidia.
“Al reducir de manera dramática los tiempos de cómputo, en algunos casos de semanas a horas, NVIDIA Tesla representa el único parte aguas más significativo en la computación de alto rendimiento desde la introducción de Cray 1 del procesador vectorial.”
La familia Tesla de soluciones en computación GPU abarca servidores de PCs a gran escala e incluye:
Procesador GPU Nvidia Tesla, una tarjeta de cómputo dedicada que escala hasta múltiples GPUs Tesla dentro de una sola PC o estación de trabajo. La GPU Tesla tiene 128 procesadores paralelos y ofrece hasta 518 gigaflops de cómputo paralelo. El Procesador GPU de cómputo puede utilizarse en los sistemas emparejados existentes con CPUs de alto rendimiento.
Supercomputadora de escritorio Nvidia Tesla Deskside, un sistema de cómputo escalable que incluye 2 GPUs Nvidia Tesla por sistema y que se adhiere a una PC o estación de trabajo a través de una conexión industrial estándar PCI-Express. Con sistemas de deskside múltiples, una PC estándar o estación de trabajo es transformada en una supercomputadora personal, ofreciendo hasta 8 teraflops de energía de cómputo a la computadora de escritorio.
Servidor GPU de Computo Nvidia Tesla, un servidor 1U que incorpora hasta 8 GPUs NVIDIA Tesla, contiene más de 1000 procesadores paralelos, para añadir teraflops de procesamiento paralelo hacia los conjuntos de computadoras. El Servidor Tesla GPU es el primer sistema de servidores en su tipo que introduce la computación con GPU a un centro de datos.
La computación con Nvidia Tesla está disponible para cualquier desarrollador de software a través del único ambiente de desarrollo del lenguaje C en el mundo para la GPU. Por su parte, Nvidia CUDA™ es una solución de desarrollo de software que incluye un recopilador C para la GPU, un depurador de perfil, un driver dedicado y librerías estándar. CUDA simplifica el cómputo paralelo en la GPU utilizando un lenguaje C estándar para crear programas para procesar grandes cantidades de datos en paralelo. Los programas escritos con CUDA y utilizados en Tesla pueden procesar miles de datos simultáneamente, ofreciendo un alto flujo para permitir que la GPU resuelva rápidamente problemas complejos de cómputo. El ambiente de desarrollo del Nvidia CUDA está apoyado en los sistemas operativos de Linux y Microsoft® Windows® XP.
Muchas de las aplicaciones que requieren energía masiva de cómputo pueden impulsar la energía de Nvidia Tesla para hacer que la energía del cómputo paralelo sea más penetrante y rentable.
El reciente éxito de CUDA puede ser visto en ambas comunidades, en la académica y en la de desarrollo de aplicaciones. Además de ser adoptado por las universidades más importantes, quienes están explorando nuevos cursos de cómputo paralelo, CUDA ha sido activamente utilizado por miles de desarrolladores y científicos en aplicaciones que van desde la estimulación molecular al análisis sísmico llegando hasta el diseño de aparatos médicos.
“Muchas de las estructuras moleculares que analizamos son tan grandes que pueden tomar semanas de tiempo de procesamiento para que los cálculos requeridos sean realizados para su simulación física,” dijo John Stone, Senior Research Programmer, University of Illinois Urbana-Champaign.
“La tecnología de cómputo de la GPU de NVIDIA nos ha dado un doble incremento en algunos de nuestros programas y esto es en computadoras de escritorio las cuales, anteriormente, teníamos que agrupar en una red para hacer estos cálculos. Nvidia Tesla promete llevar esto hacia adelante con soluciones de cómputo más flexibles.”
Las universidades, las instituciones de investigación y las compañías, en este y otros campos, confrontan un reto intimidante debido a que sus modelos de simuladores, al igual que su necesidad por recursos de cómputo, se vuelven tremendamente complejos.
Nvidia anunció una nueva clase de procesadores basados en una nueva Unidad de Procesador Grafico, GPU (Graphic Porcessor Unit). Bajo la marca NVIDIA® Tesla™, Nvidia ofrecerá una familia de productos de computo GPU que pondrán en las manos de cada científico e ingeniero la potencia que, anteriormente, sólo estaba disponible en las supercomputadoras.
Las estaciones de trabajo de la actualidad serán convertidas en “supercomputadoras personales”.
“La ciencia de hoy en día ya no está confinada al laboratorio. Los científicos utilizan simulaciones por computadora antes de llevar a cabo cualquier experimento. Esta transición fundamental a los métodos de cómputo está forjando un nuevo camino para los descubrimientos en la ciencia e ingeniería,” dijo Jen-Hsun Huang, presidente y CEO de Nvidia.
“Al reducir de manera dramática los tiempos de cómputo, en algunos casos de semanas a horas, NVIDIA Tesla representa el único parte aguas más significativo en la computación de alto rendimiento desde la introducción de Cray 1 del procesador vectorial.”
La familia Tesla de soluciones en computación GPU abarca servidores de PCs a gran escala e incluye:
Procesador GPU Nvidia Tesla, una tarjeta de cómputo dedicada que escala hasta múltiples GPUs Tesla dentro de una sola PC o estación de trabajo. La GPU Tesla tiene 128 procesadores paralelos y ofrece hasta 518 gigaflops de cómputo paralelo. El Procesador GPU de cómputo puede utilizarse en los sistemas emparejados existentes con CPUs de alto rendimiento.
Supercomputadora de escritorio Nvidia Tesla Deskside, un sistema de cómputo escalable que incluye 2 GPUs Nvidia Tesla por sistema y que se adhiere a una PC o estación de trabajo a través de una conexión industrial estándar PCI-Express. Con sistemas de deskside múltiples, una PC estándar o estación de trabajo es transformada en una supercomputadora personal, ofreciendo hasta 8 teraflops de energía de cómputo a la computadora de escritorio.
Servidor GPU de Computo Nvidia Tesla, un servidor 1U que incorpora hasta 8 GPUs NVIDIA Tesla, contiene más de 1000 procesadores paralelos, para añadir teraflops de procesamiento paralelo hacia los conjuntos de computadoras. El Servidor Tesla GPU es el primer sistema de servidores en su tipo que introduce la computación con GPU a un centro de datos.
La computación con Nvidia Tesla está disponible para cualquier desarrollador de software a través del único ambiente de desarrollo del lenguaje C en el mundo para la GPU. Por su parte, Nvidia CUDA™ es una solución de desarrollo de software que incluye un recopilador C para la GPU, un depurador de perfil, un driver dedicado y librerías estándar. CUDA simplifica el cómputo paralelo en la GPU utilizando un lenguaje C estándar para crear programas para procesar grandes cantidades de datos en paralelo. Los programas escritos con CUDA y utilizados en Tesla pueden procesar miles de datos simultáneamente, ofreciendo un alto flujo para permitir que la GPU resuelva rápidamente problemas complejos de cómputo. El ambiente de desarrollo del Nvidia CUDA está apoyado en los sistemas operativos de Linux y Microsoft® Windows® XP.
Muchas de las aplicaciones que requieren energía masiva de cómputo pueden impulsar la energía de Nvidia Tesla para hacer que la energía del cómputo paralelo sea más penetrante y rentable.
El reciente éxito de CUDA puede ser visto en ambas comunidades, en la académica y en la de desarrollo de aplicaciones. Además de ser adoptado por las universidades más importantes, quienes están explorando nuevos cursos de cómputo paralelo, CUDA ha sido activamente utilizado por miles de desarrolladores y científicos en aplicaciones que van desde la estimulación molecular al análisis sísmico llegando hasta el diseño de aparatos médicos.
“Muchas de las estructuras moleculares que analizamos son tan grandes que pueden tomar semanas de tiempo de procesamiento para que los cálculos requeridos sean realizados para su simulación física,” dijo John Stone, Senior Research Programmer, University of Illinois Urbana-Champaign.
“La tecnología de cómputo de la GPU de NVIDIA nos ha dado un doble incremento en algunos de nuestros programas y esto es en computadoras de escritorio las cuales, anteriormente, teníamos que agrupar en una red para hacer estos cálculos. Nvidia Tesla promete llevar esto hacia adelante con soluciones de cómputo más flexibles.”