transtec CUDA-Supercomputer:
Rechne, Knecht!
transtec stellt zwei Computersysteme vor, in denen die eigentliche Rechenarbeit durch die Grafikkarte übernommen werden.
Das “Einstiegsmodell” in das Supercomputing ist der transtec 1000W CUDA Supercomputer PC. In dem Tower stecken je nach Konfiguration bis zu zwei Teraflops Rechenleistung. Basis dafür sind eine GPU mit einer NVIDIA Quadro NVS 290 Grafikkarte und zwei NVIDIA Tesla C1060 Computingkarten. Die TESLA Karten verfügen jeweils über vier Gigabyte Speicher. Dazu kommen weitere acht Gigabyte RAM des eigentlichen Computers, der CPU einen Intel Core 2 Duo Prozessor und als Festplatte eine 160 Gigabyte SATA-2 verwendet. Die transtec 1000W CUDA Workstation ist ab einem Endanwenderpreis von ca. 7.400 Euro bei transtec erhältlich.
Doch es geht noch mehr: Der transtec 1000R CUDA Supercomputer basiert auf dem neuen TESLA S1070-System von NVIDIA und enthält in einem Serverrackgehäuse mit einer Höheneinheit (1 HE) vier TESLA Grafikkarten mit jeweils einem Teraflop Rechenleistung und insgesamt 16 Gigabyte Grafikspeicher. Für komplexe und Daten intensive Prozesse können bis zu 960 Recheneinheiten (Cores) belegt werden. Zum Vergleich: für die gleiche Leistung bräuchte man 60 Quadcore-Server (die dann auch noch als Cluster zusammengeschaltet werden müssten). Die Datentransferrate beträgt bis zu 408 Gigabyte pro Sekunde. Über einen schnellen PCI-Express 2.0-Port werden die Grafikkarten mit dem “Frontend” verbunden, der selbst kann mit bis zu vier Intel Xeon-Prozessoren ausgerüstet werden kann und dann über maximal 128 Gigabyte Hauptspeicher verfügt. Bis zu vier SATA-Festplatten (hotswap) lassen sich ins System integrieren. In der Standardkonfiguration ist der transtec 1000R CUDA Supercomputer ab einem Endanwenderpreis von ca. 13.600 Euro erhältlich.
Weitere Informationen zu den transtec Supercomputingsystemen gibt es unter www.transtec.de/go/GPU
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Da stellt sich doch spontan die Frage, warum wir nicht alle statt CPUs nur noch GPUs im Rechner haben. Also 500MHz CPU und 3,2 Dual Core GPU..
Die Antwort: Weil unsere Software ganz und gar nicht darauf spezialisiert ist. Sprich die Leistung von Cuda wird die Software wohl erst in einigen Jahren unterstützen und dann fragt sich wer das überhaupt braucht.
Die Frage wer das braucht stellt sich meiner Meinung nach nicht. Höhere Rechenleistung > Sofware die diese nutzt(wenn auch mit Zeitlicher verzögerung). Vor ein paar Jahren hat Bill Gates auch gesagt mehr als 256 KB Ram wäre nie zu gebrauchen…
An robert:
Wenn unsere Software dafür geschrieben wäre, würde sie dann schneller laufen als auf herkömmlichen momentanen CPUs? Die Antwort: nein.
Unsere CPUs sind nicht so spezifisch porgrammiert wie GPUs.
Würde man seine Prozessoren für genau eine einzige Rechenweise optimieren, wäre sie zwar schneller, aber nur für eine Software zu gebrauchen. Mit CUDA bringt man einen Vermittler dazu der übersetzt. Braucht zwar Leistung, ist aber schneller als normale CPUs. Ist halt nicht für jeden Einsatzzweck nutzbar. Ausserdem sind GPUs bereits auf dem Markt. Die Entwicklung neuer Prozessoren ist damit gespart.
Brauchen tun die Ingenieure das, wenn sie modellieren. Gebrauchen können das auch die Filmstudios für special effects oder ganze Animationsfilme, etc..