Hace poco AMD anuncio su FirePro S1000 de 12GB y ahora ad-portas del inicio de la Super Computer Conference 2013 (SC13), NVIDIA hace lo propio anunciando oficialmente su acelerador Tesla K40 también con 12 GB de memoria gráfica y utilizando un GPU GK110 con todas sus unidades de cómputo habilitados.
De este acelerador ya les habíamos informado previamente, pero recién esta semana NVIDIA revela oficialmente sus principales especificaciones, las cuales son prácticamente las mismas que les entregamos en el reporte previo. Este acelerador está enfocado en el procesamiento de grandes volúmenes de datos de alta complejidad, especialmente para el mercado del computación de alto rendimiento o HPC (High Performance Computing).
Según el documento de NVIDIA, el acelerador Tesla K40 posee un rendimiento de 4.29 TeraFLOPS en cálculos de precisión simple y 1.43 TeraFLOPS en cálculos de doble precisión, posee 12 GB de memoria GDDR5 operando a 3.0 GHz, ofreciendo un ancho de banda de memorias de 288 GB/s, utilizará conexión PCIe de tercera generación (PCIe 3.0) y mantendrá un TDP de 235W.
Estos números incrementan las prestaciones ofrecidas por el actual acelerador Tope de la gama Tesla, el K20X, a la vez que mantiene similar o igual consumo y disipación térmica. Por otra parte este acelerador introduce a diferencia del K20X, la característica Boost Block, elevando las frecuencias a 810 MHz y 875 MHz desde la configuración base (745 MHz).
Recordemos que previamente NVIDIA ya lanzo sus aceleradores de cómputo basados en el núcleo GK110: Tesla K20X con 2688 CUDA Cores (14 SMX x 192 CUDA Cores) y el Tesla K20 con 2.496 CUDA Cores (13 SMX x 192 CUDA Cores), ahora lanza el GK110 para el mercado HPC con sus 15 SMX habilitados para un total de 2880 CUDA Cores, tal como lo hizo previamente con la Quadro K6000 y recientemente con la GTX 780 Ti.
[NVIDIA]
8 Comment
Seamos honestos, el Hawaii XT supera los 5TF de precisión simple… y el S10000 barre con esto…
No hay mucho mas que decir si el departamento de energía de los estados unidos le da 3.1 millones de dólares a AMD para que siga innovando en computo extremo…
Desde cuando importa la precisión simple sobre la dual? Lee bien y por otro lado, mira las especificaciones energéticas y de refrigeración (235W vs 375W y Pasiva o activa vs Activa respectivamente). Por otro lado está el tema de las memorias con 512 bits para la Tesla y 384 bits para la FirePro, lo que en este campo es importante (12 GB para 384 bits está justo justo) Eso 🙂
Me gustó el ejemplo de ansys, se ve interesante
Tambien podrian agregarle las simulaciones de realflow y comsol
Umm, interesante, pero, segun recuerdo hace unos dias Nvidia anuncio Unified Memory con CUDA6 sino me equivoco, eso quitaria la necesidad de comprar una targeta con mas GB, ya que toda la memoria del sistema puede ser utilizada por la GPU
Saludos
que diseño tan feo tal cual un tabique.
¿Sí va estar dentro de una estación de trabajo o un servidor, de qué te sirve un diseño muy chingón?.
mantle jajajajajaja
Es una mina de bitcoins! 😛