NVIDIA TESLA打造萬元我的超級計算機

2008年11月18日，美國德克薩斯州奧斯汀市SC08大會）- 如今，人們已經開始在超級計算羣集上進行科學研究。這些羣集是一種多人共享的資源，其功率高達數百千瓦、組建和維護成本高達數百萬美圓。其結果是，研究人 員必須爲使用這些資源而你爭我搶，致使工做速度下降，計算結果延遲。今天，NVIDIA?（英偉達?）公司及其全球合做夥伴於正式宣佈推出基於GPU的 Tesla?我的超級計算機。該產品以計算羣集百分之一的價格以及標準臺式工做站的尺寸實現等同於一個羣集的超強計算性能。

　　nVIDIA於一年前發佈了針對科學計算領域的Tesla，或許不少DIY對Tesla都不熟悉，由於它主要是面向 行業用戶進行科學計算的產品，涉及多種應用領域，如石油自然氣勘探、視頻編碼以及科學研究的醫學成像等等。2008年6月17日，nVIDIA又於德國發 布了第二代的Tesla產品，Tesla 10系列以及新的1U服務器和TESLA C1060處理器，籍着這個機會，今天咱們向你們講解下nVIDIA Tesla系列的應用以及將來。

　　對Tesla並不瞭解的朋友，若是近期常常接觸顯卡，應該也對CUDA這個詞組有所聞，簡單來講，CUDA就是以C 語言編寫的一種API，經過CUDA用戶能夠用GPU來進行某些軟件或科學領域的加速運算，使GPU不只僅在圖形領域發揮做用。而TESLA正是以 CUDA爲基礎開發面向科學計算的產品。

nVIDIA的Tesla系統平臺

　　所謂GPU運算其實是有CPU和GPU協調進行的，並且是一個（異構）的計算環境。這就意味着在應用程序當中，順 序這一部分的代碼是在CPU裏面進行執行的，而並行的也就是計算密集這一部分是在GPU裏面進行。到底什麼是順序，什麼是並行？用簡單例子說，假設每人手 中都有一瓶水，這裏有一個桶，咱們把這個桶裝滿，順序的話，就是一我的來了之後另一我的再過來，同時的話，全部人把水往桶裏倒。這樣的話，顯然經過並行 的方式速度會快不少。

Tesla在外觀上和傳統顯卡相差不大，但須要注意Tesla是沒有輸出接口的

　　Tesla是以GPU爲處理核心的計算平臺，和常規計算機同樣，它一樣具備CPU等其餘常規的電腦硬件，但計算機搭 配的Tesla和傳統顯卡不一樣，它沒有視頻輸出接口，並且是多塊組成SLi的模式，以計算應用爲主。好了，咱們對Tesla這個概念有了認識後，咱們下面 就來看看目前Tesla的主要應用層面。

　　GPU和傳統的CPU不一樣，它是由多核心組成的並行處理架構，主要優點在於其高性能的計算運算能力，在視頻編碼、科學研究的醫學成像以及Photoshop應用領域中效率要高於傳統的CPU。

Tesla可應用於生命科學的模擬運算中，運行速度可提升12倍

在科學應用上，經過CUDA實現氣象研究預報的工做，總體速度能大幅提高20%

CUDA在金融實時期權評估上的效率也是遠超CPU的

用於服飾布料物理特性CAD設計，能實時考察設計效果

　　Burton Smith
　　微軟公司技術人員
　　前Cray公司首席科學家

　　過去咱們都曾據說過‘臺式超級計算機’，可是這一次它真的來了：NVIDIA及其合做夥伴給主流市場帶來了超凡性能以及普遍適用於的完美結合。異構計算使這種突破成爲可能。

Tesla 8系列取得的巨大成果

對比Tesla 8系列，新一代Tesla 10系列的改進

Tesla S1070 1U系統浮點性能已經高達4 Teraflop

　　自nVIDIA於GeForce 256提出GPU這個概念以來，GPU負責的任務已經愈來愈多，現在隨着CUDA及Tesla的發佈，相信GPU在將來將會扮演更重要的角色。