Купить / Заказать / Узнать цену
PNY Technologies Tesla S1075 Standard Configuration (TCSS1075-1/2MX16-PB)
Для объемных инженерных и научных расчетов и других ресурсоёмких задач используют супервычислительные кластеры, которые обладают большой надёжностью и производительностью. Но у них есть серьёзные недостатки, среди которых огромная потребляемая мощность, очень высокая стоимость их разработки и дальнейшей эксплуатации. Кроме того, одна из ключевых проблем, стоящих перед учеными и исследователями – доступ к этим вычислительным ресурсам. Поэтому на современном этапе развития отрасли супервычислительных систем большое внимание уделяются созданию персональных суперкомпьютеров, которые были бы сравнимы по быстродействию с кластерами, отличались умеренным энергопотреблением и имели небольшие габариты.
Компания NVIDIA заявила о том, что ей удалось «превратить персональные супервычисления в реальность». Новый продукт, получивший имя Tesla Personal Supercomputer, использует для вычислений графические ядра и, по словам разработчиков, обеспечивает соизмеримую с современными кластерами производительность, обладая при этом в сто раз меньшей стоимостью и габаритами стандартных настольных рабочих станций. Анонс видеокарты, лежащей в основе суперкомпьютера, состоялся еще летом этого года, теперь же NVIDIA и её партнёры начинают поставлять готовые решения своим клиентам.
При цене, сравнимой с персональными рабочими станциями, Tesla Personal Supercomputer предлагает в 250 раз большую вычислительную мощность. Как считает автор известного тестового пакета LINPACK Джек Донгарра (Jack Dongarra), GPU развились до того уровня, когда множество реальных задач могут выполняться с их помощью, причём гораздо быстрее по сравнению с системами на основе многоядерных микропроцессоров. Кроме того, он отметил, что будущее – за гибридными решениями, объединяющими в одной системе мощь GPU с многоядерными центральными процессорами.