Cuando el año pasado AMD compró a ATI, la «nueva» Compañía «resultante» prometió un sin número de cosas para los tiempos venideros. Claro está que hasta el momento la cosa no se ha dado tal y como esas promesas versaban. Sin embargo, dentro del gran esquema de AMD, estaba la idea de desarrollar un solo chip que fuese capaz de manejar tanto gráficos como computación de propósito general o más conocida como «general purpose computing«. Ese chip, cuya tecnología ha sido llamada por varios como GPGPU («General-Purpose Computing on Graphics Processing Units» o «Computación de Propósito General en Unidades de Procesamiento Gráfico«), estaría inmerso en el proyecto Fusion de AMD, y sería la pieza clave de éste.
Frente a este anuncio, NVIDIA también manifestó su interés por desarrollar una tecnología similar y así, a principios de este año, anunció su «Arquitectura Completa Unificada de Dispositivos» o más conocida como CUDA («Complete Unified Device Architecture«), la cual sería la base para la programación GPGPU de las unidades gráficas de NVIDIA. La tecnología CUDA de esta Compañía, compite directamente con la iniciativa de AMD, llamada Stream Computing.
Ayer, NVIDIA reveló sus avances en relación a lo mencionado en los párrafos superiores, con una línea de productos que se denominará Tesla. Tesla es una completa línea de productos que consiste en un sistema compuesto por una tarjeta PCIe interna y dos sistemas externos de computación de alto rendimiento (conocidos como «High-Performance Computing» o «HPC«). Los modelos presentados son el Tesla C870, S870 y D870.
La solución PCIe interna, consiste en tarjeta basada en la serie GeForce-8 ubicada en una slot PCIex16. El modelo Tesla D870 es la única tarjeta GPGPU interna para Computadores de Escritorio. Esta GPGPU requiere de dos conectores de energía PCIe y consume hasta 170 watts como máximo. De acuerdo a NVIDIA, el Tesla D870 entrega 518 Gigaflops de poder de procesamiento GPGPU.
«El modelo Tesla D870, la única solución interna de la familia»
El año pasado, la Compañía anunció un subsistema gráfico altamente integrado llamado QuadroPlex. Usando un número de GPUs en un sistema integrado, la familia QuadroPlex aceleraban el rendering 3D y el trabajo gráfico. Este sistema, se convirtió en la piedra angular del dispositivo externo Tesla C870.
El servidor GPGPU Tesla C870, empaqueta dos GPUs de la serie GeForce 8 en un sistema externo muy similar al QuadroPlex. De acuerdo a la Compañía, entrega 1 Teraflop de poder computacional GPGPU, llegando a consumir hasta 550 watts.
«El modelo externo Tesla C870»
Finalmente, el Tesla S870, también externo, viene equipado con 4 GPUs de la serie GeForce 8 y ofrece hasta 2 Teraflops de poder computacional GPGPU, consumiendo hasta 800 watts de energía. Este sistema se puede ubicar en los chasis apilables 1U.
«El modelo externo Tesla S870»
Los sistemas Tesla C870 y S870, se conectan a Estaciones de Trabajo por medio de un conector externo PCIe Gen2x16. Las máquinas poseen interruptores PCIe y pueden ser fácilmente encadenadas a otros sistemas. Los tres dispositivos carecen de capacidad de salida de señal y teóricamente los consumidores pueden comprar múltiples sistemas GPGPU Tesla y encadenarlos para aumentar el rendimiento.
NVIDIA diseñó esta nueva familia para aplicaciones que van desde rendering gráfico hasta el área médica, de ingeniería u otras. Desde el punto de vista del núcleo, las GPUs son mucho más eficientes al trabajar con computación paralela, comparadas con los procesadores convencionales.
El precio sugerido por el fabricante para los sistemas Tesla S870, D870 y C870, es $12,000 dólares, $1,499 dólares y $7,500 dólares respectivamente.