超级计算机瘦身上桌 比普通电脑快250倍(图)

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首台个人超级电脑现身，比一般电脑快250倍

首台个人超级电脑现身 比一般电脑快250倍 伦敦近日公开展出世界首台个人超级电脑。它比一般电脑快250倍。虽然4000英镑的价格超出了大多数消费者的承受能力，但此高性能的处理器将成为大学和医疗机构可贵的科研工具。

据英国《每日邮报》报导，这种名为“泰斯塔”(Tesla)的个人超级电脑由美国科技公司NVIDIA开发，以图形处理器（Graphic Processing Unit，GPU）为基础，可以让到下一代家用电脑的速度快如闪电，让桌上型电脑处理过去办不到的惊人运算量。它每部价钱介乎四千至八千英镑之间，外形像家居使用的个人电脑。
NVIDIA公司发言人本杰明·贝拉多说，统的中央处理器一次只能处理一项任务，但是图形处理单元可同时执行多项任务。下载一部电影到iPod用传统晶片需要6小时，而用图形晶片则让传送时间缩短到只需要20分钟。 NVIDIA公司声称此晶片将加快下一代家用电脑的革新。贝劳多说，此技术使计算史向前迈进了一大步，其重大性等同于微晶片的发明。 目前，英国剑桥大学、牛津大学和美国麻省理工学院的博士生正在使用个人超级电脑用于研究。科学家认为此系统能帮助发现治愈疾病的线索。超级电脑可以运行成千上万的科学代码，以产生最可能提供有潜在疗效的药物名单。美国先进生物医学计算中心的杰克?柯林斯说，这种异常快速的电脑可以使科学家更有可能发现用于救命的抗癌药。

“泰斯塔”超级电脑目前正在向各家大学和科研机构销售，并将很快面向大众消费者市场推出。

1954年IBM出产的704型电脑是世界上首台超级电脑。(图片撷取自英国《每日邮报》网站)

[此贴子已经被作者于2008-12-10 0:43:59编辑过]

爱雅

哇，很强呀，很棒。

 

 

晓舟

我对电脑的要求只是读图不卡，游戏不卡就可以了。

超级电脑好贵，呵呵。

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大规模的集群式计算机在目前的科学、工业领域应用非常广泛，虽然集群式的超级计算机拥有强劲的科学运算性能，但是过于庞大的集群体系架构以及惊人的电力消耗，已经成为了行业内最需要解决问题之一。另外，由于集群式超级计算机的价格非常昂贵、设备占用的面积非常庞大，加上其多人共享资源的属性，导致了研究人员必须为使用资源而争抢，工作效率被降低，得到的计算结果延迟。

　　那么何种解决方案才能够避开集群架构超级计算的产生的种种问题呢?首先，这种设备要拥有要拥有强大的并行运算能力，其次还要具备体积小巧、低功率损失的特性，第三，它还要拥有低成本的组建、维护方式。

　　2008年11月18日，在美国德克萨斯州奥斯丁市的SC08大会上，NVIDIA携手众多的合作厂商推出了基于GPU的Tesla S1070个人超级计算机，上述集群式超级计算机衍生出的种种弊病都被迎刃而解，一个崭新的GPU应用领域再次被推向了新的高峰。

Tesla能带给我们什么?

　　Tesla个人超级计算机，是GPU与CPU两者结合的异构计算架构，它的体积和功耗仅相当于普通的个人工作站产品，Tesla的性能等同于比其价格高出百倍的集群式架构计算机。

　　更加出色的性价比：

　　Tesla个人超级计算机的价格与传统的PC工作站相当，但是它的运算性却能够达到PC工作站的250倍!

　　超越传统概念的性能/功耗比：

　　Tesla的运算能力能够与大规模集群式计算机得到相同的水平，但是其功耗却远远小于后者，大规模集群式计算机的功耗能够达到数百千瓦，而Tesla的功耗仅与高端桌面PC在相同水平，Tesla的性能/功耗比优势非常明显。

　　每个人一台超级计算机：

　　由于采用了并行运算能力超强的GPU，Tesla的体积变得非常小巧，每一个研究人员都可以在桌面上进行处理复杂、数据密集型的计算，从而更快速地处理更多的数据并缩短取得结果的时间。

　　微软公司技术院士(Technical Fellow)Burton Smith表示：“我们过去都听说过‘台式超级计算机’方案，但是这次它真的成为现实了。NVIDIA公司及其合作伙伴将为主流市场带来了性能杰出、适用性广泛的产品。正是GPU与CPU二者之间珠联璧合的异构计算使得这种突破成为了可能。”

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“NVIDIA Tesla? 通过对地理数据更快、更精确的解读可以使大型储油田的发现成为可能。”—Headwave公司，Steve Briggs

　　 “NVIDIA Tesla? 使一些程序的处理效率提高了100倍，这些进步使得我们可以将之前只能在集群服务器中处理的一些计算工作转移到桌面型计算机中进行！”—伊利诺斯州州立大学Urbana-Champaign分校，Steve Briggs

　　“NVIDIA Tesla为计算电磁学开辟了全新领域。”—Acceleware公司，Ryan Schneider

　　加利福尼亚州，圣克拉拉市 –2007年6月21日—在地球科学、分子生物学和医药诊断学等领域，高性能计算每天都在改变着数十亿人的命运。专注以上及其它领域的大学、研究机构和公司正面临着一个可怕的挑战—随着革新速度的增加，他们对处理收集千兆字节数据的大型计算资源的需求也与日俱增。

　　NVIDIA公司发布GPU计算产品的新家族—NVIDIA? Tesla?，协助它在实现该挑战的过程中跨进了一大步。此产品为科学家和工程师在“个人超级计算”领域的研究开启了一个新纪元。

　　“当今的科学不再局限在试验室中，在一个单独的物理实验实施前，科学家经常会进行计算机仿真。这个基本改变正在为科学研究和工程学的发现建立一种新方法，” NVIDIA总裁兼CEO Jen-Hsun Huang说。“通过某些情况下几个小时到几周时间的节省，NVIDIA Tesla显示了在高性能计算领域前所未有的重要突破。”

　　以Tesla产品家族为代表的GPU计算解决方案给普通PC机提供了前所未有的处理能力，同时它也可以应用于大型集群服务器，赋予它们处理更为复杂计算问题的能力。

　　新产品家族包括：
　　NVIDIA Tesla GPU计算处理器，一个专门的计算板。它可装配在一个独立PC或工作站里，实现多Tesla GPU。Tesla GPU具有128个并行处理器，可进行高达每秒518G浮点的并行计算。GPU计算处理器可用于配备高性能CPU的现有系统中。

　　NVIDIA Tesla桌边型超级计算机，一个可升级的计算系统。此系统包括两颗NVIDIA Tesla GPU，并通过一个行业标准的PCI-E接口与个人电脑机或工作站连接。通过多桌边体系，该技术可以将一台标准个人电脑或工作站升级为一台个人超型计算机，赋予台式计算机高达每秒8TG浮点运算能力的计算能力。

　　NVIDIA Tesla GPU计算服务器，一个具有八颗NVIDIA Tesla GPU的1U服务器。它包含超过1000多个并行处理器，为集群服务器增加数TG的浮点运算并行处理能力。Tesla GPU服务器是业内首个给资料中心带来GPU计算能力的服务器系统

　　应用实例 联系方式 应用加速
　　地震数据库 www.headwave.com 66 到100倍
　　移动电话天线仿真 www.acceleware.com 45倍
　　分子动力学（VMD） www.uiuc.edu 240倍
　　神经元仿真 www.evolvedmachines.com 100倍
　　MRI处理 www.uiuc.edu 40 到 170倍
　　大气云层仿真 www.clemson.edu 50倍

　　通过世界上GPU唯一采用的C语言开发环境， NVIDIA Tesla上进行的计算对任何软件开发人员来说都显得易如反掌。NVIDIA? CUDA? 是一套完整的软件开发解决方案，它包括GPU采用的C语言编译器、纠错器/制模器、专用驱动和标准库。CUDA通过采用标准C语言创建线程程序并行处理大量的数据，从而简化GPU上的并行计算。在CUDA上编写、并在Tesla运行的程序，能够同时处理数千个线程，从而达到高效计算性能，使GPU 迅速解决复杂的计算难题。目前，Linux和Microsoft? Windows? XP操作系统均已支持NVIDIA CUDA开发环境。

　　需要复杂计算能力的大多数应用程序均能采用NVIDIA Tesla的性能，使并行计算更为普遍和便宜。目前在学术和应用开发团体里都可以见到采用CUDA的成功案例。除了被主流大学采用建立并行计算的新课程以外，CUDA还被数千软件开发者和科学家在从分子仿真、地震分析到医药设备设计等领域中广泛使用。

　　“我们研究的许多分子结构太大，可能需要或花费数周的时间来处理运行它们的物理仿真计算，” 伊利诺斯州立大学Urbana-Champaign校区高级研究程序员John Stone说，“GPU计算技术使一些程序的处理效率提高了100倍，这些进步使得我们可以将之前只能在集群服务器中处理的一些计算工作转移到桌面型计算机中进行！NVIDIA Tesla通过更灵活的计算解决方案为此领域带来巨大进步。”

　　“过去，地理和地震分析曾经是一个需要花费很多时间的批处理过程。” 总部位于休斯顿的地理可视化公司—— Headwave公司的系统整合副总裁Steve Briggs说，“如果没有GPU技术近期的进步，不可能出现类似在墨西哥湾的Jack Field27000英尺下勘测到大型储油田的重大发现。今天NVIDIA的新品发布将使此类、甚至更为惊人的发现成为可能。”

　　“使用NVIDIA的计算硬件加速电磁仿真处理时间达25倍甚至更多—该技术已应用到复杂的医药产品分析优化中，这在两年前不曾有人设想过。” Acceleware公司首席技术官 Ryan Schneider说。“NVIDIA和Acceleware的解决方案为计算电磁学开辟了新的领域。”

　　定价和可用性
　　关于NVIDIA Tesla产品的更多信息，包括被官方确认的主机系统和被授权的合作伙伴列表，请访问：www.nvidia.com/tesla。

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NVIDIA正式发布Tesla个人超级计算机时间:2008-11-24   来源:S   网友评论:0   人气: 20 作者:
超级计算机集群是科学研究的重要武器，不过受制于整体资源有限，研究人员只能按照分配获得一小部分计算能力，从而拖慢了研究步伐，而且大型集群造价昂贵、功耗巨大。

今天，NVIDIA发布了基于GPU的个人超级计算机“Tesla Personal Supercomputer”，以标准桌面工作站的体积提供相当于一个超级计算机集群的处理能力，同时价格只有百分之一，功耗也不过十分之一。

Tesla个人超级计算机的价格与传统PC工作站差不多，但处理能力能加快最多250倍。它将为研究人员提供属于自己的强力计算平台，从而更快地处理数据、及时完成科学研究和新发现。

这种个人超级计算机配备了四块Tesla C1060计算处理器，基于GT200 GPU核心和CUDA并行计算架构，拥有960个处理核心和16GB GDDR3显存，理论单精度浮点性能超过3.5TFlops。

Tesla个人超级计算机已于今日开始上市，售价1万美元左右。来自美国、英国、俄罗斯、德国、法国、中国、日本等各个国家的多家高性能计算OEM厂商、系统集成商、经销商都会提供这种产品，包括华硕、戴尔、联想、AMAX、Armari、Asus、Azken Muga、Boxx、CAD2、CADnetwor、Carri、Colfax、Comptronic、Concordia、Connoisseu、Dospara、E-Quattro、JRTI、Littlebit、Meijin、Microway、Sprinx、Sysgen、Transtec、Tycrid、Unitcom、Ustar、Viglen、Western Scientific等等。

 

 

Dospara(展示机配备了Core i7处理器、6GB内存、三块Tesla C1060和Quadro显卡)

Colfax

JRTI

Tycrid

Western Scientific

网址:http://www.xasun.com/article/1e/369.html

 

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在TOP500.org日前公布的全球超级计算机五百强榜单中，位列第29位的东京工业大学“TSUBAME”特别引人注目，因为它配备了NVIDIA Tesla计算处理器，这也是这种产品第一次上榜。

　　这套今年刚刚完成的超级计算机基于Sun Fire x4600/x6250集群，一共配备了170台NVIDIA Tesla S1070 1U计算系统，每个系统内有四块源于GT200核心的Tesla C1060计算处理卡，总体峰值浮点性能达到了161.82TFlops，最大性能77.48TFlops。

　　该系统使用了双核心Opteron 2.4/2.6GHz、四核心Xeon E5440 2.83GHz、ClearSpeed CSX600协处理器三种处理器，内存总量21.6TB，操作系统为SuSE Linux Enterprise Server 9。

　　东京工业大学全球科学信息与计算中心主任Satoshi Matsuoka称，为这台超级计算机添加升级Tesla S1070只花了一个星期，而且期间系统没有离线。

　　除了东京工业大学，美国的伊利诺斯州国家超级计算应用中心、莱斯大学、马里兰大学、北卡罗来纳大学和德国的海德尔堡大学、马克斯·普朗克研究院也都有各自的GPU超级计算机方案。

 

 

 

 

网址:http://www.xasun.com/article/54/371.html

 

网址:http://www.xasun.com/article/54/371.html

 

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每秒运算速度达4万亿次、只有台式机大小、售价不到8万元的个人超级计算机，是梦望还是现实？NVIDIA公司刚刚发布的Tesla个人超级计算机似乎正在让这一切成为可能。

     11月18日，在美国2008年超级计算大会（SC08）上，NVIDIA公司正式发布了针对全球1500万名科学家和工程师的Tesla个人超级计算机新产品，要“让每个研究人员都可配备一台超级计算机”。NVIDIA 公司Tesla计算产品总经理Andy Walch先生通过电话会议方式接受了IT168服务器频道的采访。

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    据介绍，Tesla个人超级计算机拥有“工作站的价格，超级计算机的性能，适合个人操作，非常简单易用”等几大特点。在外观上就如同一台可以放在桌面上的工作站一样，内置一颗四核CPU 和3-4个GPU单元模块，拥有12-16GB系统内存、1200-1350W电源，可以直接使用办公环境下标准的电源。由于总共拥有960个GPU核心，使其浮点计算性能高达每秒4万亿次，是当前台式工作站的250倍，而售价不到1万美元，跟相同性能水平的传统超级计算集群相比，价格只有1%。要知道，就在四年前，上海超级计算中心所采用的10万亿次超级计算机曙光4000A需要近亿元人民币，占地1/4个足球场。

性能提升 功耗降低 GPU计算有独到之处

    Andy Walch介绍说，Tesla个人超级计算机实现了人们“以工作站的价格和占地空间获得超级计算集群性能”的梦想，开启了个人高性能计算的新领域。“就象20多年以来，PC从早期的专家设备变成了今天人手一台的普及工具一样，我们相信从现在开始，个人超级计算机也可以走向普及。”

    目前，这类台式HPC产品已经在国外一些大学科研人员当中得到了采用。最早使用的是比利时安特卫普大学，该校原来用的超级计算机有512颗处理器核，成本是530万美元，由全校共享使用；后来换成一台拥有8个GPU的台式系统，性能相当，成本只有7000美元，而且可以为每个研究人员在桌边配备一台，不再为共享资源进行竞争。可见，无论是在性价比方面，还是在使用模式上都跟以前相比有了“革命性”的变化。据称，当前包括美国麻省理工学院、哈佛大学、伊利诺伊大学、英国剑桥大学、德国布伦瑞克里大学以及韩国延世大学都已经采用了3颗-16颗GPU不等的此类桌面系统。

    全球高性能计算机TOP500排行榜的创始人之一、美国田纳西大学教授Jack Dongarra认为，“GPU的发展使得实际应用程序可以在GPU上轻松运行，并且速度远远超过多核系统。未来的计算架构将是并行核心GPU和多核CPU合作的混合系统。”CRAY公司前首席科学家Burton Smith也认为，NVIDIA的异构计算使“台式超级计算机”的突破成为可能。

    实际上，在今年9月份，微软和Cray两家公司就首次联手推出了大小和普通PC相当，售价2.5万美元到6万美元以上，预装Windows HPC Server 2008操作系统的个人超级计算机Cray CX1。不过，跟NVIDIA采用的CPU与GPU混合架构不同，Cray CX1采用的是标准X86 CPU技术，支持多达8个节点、16个英特尔至强处理器、每节点64GB内存和4TB内置存储。

    不过，Andy Walch表示，跟传统仅基于CPU的架构相比，CPU与GPU混合的架构在某些应用领域效率更高，数十倍甚至上百倍的性能提升正是GPU的最大优势。

    Andy Walch举例说，在一项针对计算化学的应用测试中，如果仅使用CPU需要4.6天，而使用GPU仅仅需要27分钟，在神经医学建模方面，使用CPU需要2.7天，而使用GPU只需要30分钟，另外在医学成像、分子动力学、视频转码、Matlab计算、天体物理、金融模拟、线性代数、3D超声波、量子化学、基因排序等领域，一些大学和相关软件厂商的测试也证实了18倍到149倍不等的性能提升。

    另外，在绿色节能方面，GPU系统也明显的优势。如NVIDIA最新推出的Tesla S1070与X86产品相比，每瓦特性能提升了18倍。“这对石油天然气勘探这类用户来说非常重要，因为他们需要进行大量的数据分析，服务器电耗极其惊人，使用GPU系统可以节省大量的电力成本。目前Tesla S1070已经在Hess、雪佛龙石油、巴西石油等公司得到了成功应用。” Andy Walch谈到