NVIDIA GPU Computing
CPUs und Grafikprozessoren stellen eine extrem leistungsfähige Kombination dar, da CPUs nur wenige Recheneinheiten umfassen, die speziell auf serielle Verarbeitung ausgelegt sind, während Grafikprozessoren über Tausende kleinerer, effizienterer Recheneinheiten für die parallele Datenverarbeitung verfügen. Serielle Code-Teile laufen auf der CPU, während parallele Teile auf dem Grafikprozessor laufen.
Die meisten Kunden können die Leistungsfähigkeit von GPU Computing sofort nutzen, indem sie die branchenführenden Software-Programme aus unserem Katalog mit über hundert Grafikprozessor-beschleunigten Anwendungen verwenden. Für Entwickler stellt GPU Computing ein immenses Ökosystem an Tools und Bibliotheken von führenden Software-Herstellern bereit.
Tesla Grafikprozessoren werden gezielt zur Beschleunigung wissenschaftlicher und technischer Anwendungen entwickelt. Die aktuellen Tesla Grafikprozessoren basieren auf der innovativen Kepler Architektur und liefern bis zu dreifache Leistung im Vergleich zur Vorgänger-Architektur sowie über ein Teraflop Double-Precision-Gleitkommaleistung bei deutlich verbesserter Programmierbarkeit und Effizienz. Kepler ist die schnellste und effizienteste HPC-Architektur der Welt.
Die parallele CUDA Computing-Plattform
Die parallele Computing-Plattform liefert einen Satz einfacher C und C++ Erweiterungen, mit denen sich Fein- und Grobdaten und die parallele Ausführung von Aufgaben formulieren lassen. Der Programmierer kann wählen, ob er die Parallelität in Hochsprachen wie oder oder aber mit offenen Standards wie OpenACC-Direktiven formulieren will. Die parallele CUDA Computing-Plattform hat sich mittlerweile durchgesetzt − es existieren bereits mehrere Tausend Grafikprozessor-beschleunigte Anwendungen und veröffentliche Forschungsberichte.
Kepler - die schnellste HPC-Architektur der Welt
NVIDIA® Kepler, die weltweit schnellste und effizienteste HPC-Architektur, kann die Systemleistung verdreifachen. Ein breites Spektrum wissenschaftlicher Anwendungen profitiert von den innovativen Computing-Technologien und Merkmalen, die Anwendungsentwicklern und Forschern den Einsatz von Hybrid-Computing erleichtern.
Folgende Merkmale ermöglichen die außergewöhnliche Leistung von Kepler:
- SMX:
Das neue, innovative Streaming-Multiprozessor-Design liefert gesteigerte Rechenleistung und Effizienz und ermöglicht prozentual größere Abstände zwischen den Recheneinheiten im Vergleich zur Steuerungslogik.
- Kepler Grafikprozessor-Dynamik:
Vereinfachung der Grafikprozessor-Programmierung durch einfache Beschleunigung von allen verschachtelten parallelen Schleifen. So kann der Grafikprozessor selbständig neue Threads erstellen, ohne auf die CPU zugreifen zu müssen.
- Hyper-Q:
Verringert die Leerlaufzeit der CPU und steigert die Programmierbarkeit und Effizienz, indem mehrere CPU-Recheneinheiten gleichzeitig auf denselben Kepler Grafikprozessor zugreifen können.
