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“Tesla”

Nvidia: Tesla K80 mit bis zu 8,7 TeraFLOPS

Nvidia hat am 17. November mit dem K80, den Nachfolger des K40 vorgestellt. Dabei handelt es sich nicht um Zusatzkarten für Bildwiedergaben wie Grafikkarten, sondern um Zusatzkarten, welche für GPGPU-Berechnungen ausgelegt sind. Als Basis dienen Nvidia dabei die bekannten Architekturen aus dem Hauseigenen GPU Portfolio. Mit dem K80 findet der K40 einen würdigen Nachfolger. Interessanterweise [...]

Supercomputing: CPU oder GPU?

GPU-Computing wird ein immer wichtigeres Thema, insbesondere im Bereich des Supercomputing. Während in der Vergangenheit immer mehr CPUs mit x86-Architektur (z. B. Intel Xeon, AMD Opteron) oder RISC-Architektur (z. B. IBM Power) eingesetzt wurden, verfolgt NVidia einen anderen Ansatz: sie nutzen die extrem hohe Parallelisierbarkeit von GPUs, die auf weit mehr, wenn auch weit primitvere [...]

IBM setzt bei iDataPlex-Server-Systemen auf NVidia Tesla Technologie

Schon seit einiger Zeit ist NVidia mit seiner CUDA-Technologie im GPGPU-Bereich aktiv. Hier setzt man auf spezielle, für diesen Aufgabenbereich modifizierte Karten, die mit den bekannten GeForce Grafikkarten verwandt sind. Die Karten hören auf den Namen Tesla. Bei der Entwicklung des Grafikprozessors GF100 “Fermi” hat NVidia besonderes Augenmerk auf die GPGPU-Fähigkeiten gelegt. So besitzt der [...]

Auch bei Tesla werden Shader reduziert

Als NVidia den Fermi im Rahmen der hauseigenen GPU Technology Conference ende September ankündigte, wurden auch die technischen Daten präsentiert. Von 512 Shadern war die Rede. Diese wurden sowohl für das Topmodel der Konsumerkarte Geforce als auch der Profikarten Quadro und Tesla erwartet. Nach diversen Verzögerungen und Problemen kam dann die Geforce GTX480 mit nur [...]

GTX480 eine Alternative zur Tesla?

NVidia hat vor allem drei GPU-Produktreihen im Portfolio, die bislang alle auf ein und der selben GPU basierten: GeForce (für den Konsumermarkt), Quadro (für das Profi-Grafiksegment) und seit der Einführung von CUDA mit dem G80 auch Tesla (für GPGPU-Hochleistungsrechner).
Ein Problem dabei für NVidia war, dass man statt der sehr teuren Profi-Hardware einfach auf eine vergleichsweise billige und fast identische GeForce ausweichen konnte.