¿Qué es la informática GPU?
La CPU GPU es una combinación poderosa porque la CPU contiene varios núcleos optimizados para el procesamiento en serie, mientras que la GPU está compuesta por miles de núcleos más pequeños y de mayor eficiencia energética diseñados para proporcionar un potente rendimiento paralelo. La parte en serie del programa se ejecuta en la CPU y la parte en paralelo se ejecuta en la GPU.
La mayoría de los clientes pueden disfrutar inmediatamente de los beneficios de la informática GPU utilizando cualquiera de las aplicaciones aceleradas por GPU que figuran en nuestro catálogo. El catálogo destaca más de 100 aplicaciones líderes en la industria. Para los desarrolladores, la informática GPU tiene un enorme ecosistema que consta de herramientas y bibliotecas de los principales desarrolladores de software.
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Obtenga más información sobre la historia de la informática GPU. Los chips gráficos se utilizaron originalmente como canales de gráficos de función fija. Con el paso de los años, estos chips gráficos se han vuelto gradualmente más programables, dando como resultado los primeros NVIDIA. 0?3 GPU está disponible. Durante 1999-2000, los científicos informáticos y los investigadores en los campos de las imágenes médicas y el electromagnetismo comenzaron a utilizar GPU para acelerar una variedad de aplicaciones científicas. Este es el llamado movimiento informático de propósito general "GPGPU" o GPU.
Aunque los usuarios obtienen un rendimiento sin precedentes (en algunos casos, el rendimiento es 100 veces mayor que el de la CPU), el problema es que GPGPU requiere el uso de API de programación de gráficos como OpenGL y Cg para programar la GPU. Esto limita el uso de la poderosa potencia de procesamiento de las GPU para acelerar la ciencia.
¿Todas las NVIDIA? 0?3 GPU GeForce, NVIDIA? 0?3 Quadro y NVIDIA? 0?3 Tesla) todos admiten computación GPU y CUDA? 0?3 Modelo de programación paralela. ¿Los desarrolladores pueden utilizar NVIDIA en casi cualquier plataforma? 0 a 3 GPU, estas plataformas incluyen la última Apple MacBook Pro. Pero, ¿recomendamos Nvidia? 0,3 GPU Tesla para realizar trabajos que enfatizan la confiabilidad y el rendimiento general. Para obtener más detalles, consulte "¿Por qué elegir NVIDIA?" 0?3 Tesla.
NVIDIA? Las GPU 0?3 Tesla están diseñadas íntegramente para acelerar la informática científica. ¿La última NVIDIA? Las GPU 0?3 Tesla se basan en muchas características innovadoras que se encuentran en la arquitectura Kepler. En comparación con la arquitectura de la generación anterior, puede proporcionar 3 veces más rendimiento, con un rendimiento de punto flotante de doble precisión de hasta 1 teraflops. Al mismo tiempo, la programabilidad y la eficiencia mejoran enormemente. Kepler es la arquitectura de computación de alto rendimiento (HPC) más rápida y energéticamente eficiente del mundo.
¿NVIDIA? 0? Al darnos cuenta del potencial de ofrecer este rendimiento a la comunidad científica en general, trabajamos arduamente para modificar la GPU para que los desarrolladores pudieran programarla completamente y hacerla funcionar sin problemas utilizando lenguajes familiares como C, C++ y Fortran.
La informática GPU se está desarrollando más rápido que nunca. Algunas de las supercomputadoras más rápidas del mundo ahora dependen de GPU para acelerar la exploración científica. ¿600 universidades de todo el mundo han abierto NVIDIA? Por supuesto, hay cientos de miles de desarrolladores que utilizan activamente GPU. "La GPU se ha desarrollado hasta una etapa madura y puede ejecutar fácilmente varias aplicaciones en la vida real, y la velocidad de ejecución de los programas ha superado con creces la situación cuando se utilizan sistemas de múltiples núcleos. La arquitectura informática futura será una GPU de núcleo paralelo y una CPU de múltiples núcleos. Sistemas híbridos funcionando juntos. Profesor Jack Dongarra, director del Laboratorio de Computación Innovadora de la Universidad de Tennessee