NVIDIA-Tesla-GPUs bieten Cluster-Performance in Workstation-Lösung

 
 

Weitere Informationen:  
  
Jens Neuschäfer
Product PR Manager, Zentraleuropa
NVIDIA Corporation
Tel.: +49 (0) 89 62 83 500-15
jneuschafer@nvidia.com

PR-Kontakt NVIDIA:  
  
Susanna Tatar
PR-COM GmbH
Account Manager
Tel.: +49-89-59997-814, Fax: +49-89-59997-999
susanna.tatar@pr-com.de

NVIDIA Tesla Personal Supercomputer Key Visual
NVIDIA Tesla Personal Supercomputer Badge
AMAX Personal Supercomputer
Colfax Personal Supercomputer
JRTI Personal Supercomputer
Microway Personal Supercomputer
Tycrid Personal Supercomputer
Western Scientific Personal Supercomputer

NVIDIA-Tesla-GPUs bieten Cluster-Performance in Workstation-Lösung

Santa Clara, Kalifornien, 18. November 2008 – Im Bereich der Forschung sind Supercomputing-Cluster-Lösungen mit einem immensen Energieverbrauch und hohen Kosten für Implementierung sowie Wartung noch an der Tagesordnung. NVIDIA und seine weltweiten Partner stellen heute eine Lösung vor, die hier eine neue Ära einleiten kann: Der GPU-basierte Tesla Personal Supercomputer bietet die Rechenleistung einer Supercomputing-Cluster-Lösung, bei einem Hundertstel des Preises und im Formfaktor einer Standard-Desktop-Workstation.

Darüber hinaus gibt NVIDIA bekannt, dass ein Tesla-System erstmals unter den weltweiten TOP-500-Supercomputern rangiert und zwar an Position 29. Es handelt sich dabei um den TSUBAME Supercomputer des Tokyo Institute of Technology, eine Tesla-GPU-basierte Cluster-Lösung mit 170 Systemen Tesla S1070 1HE und einer Rechenleistung von 170 TFLOPS.

Der heute angekündigte GPU-basierte Tesla Personal Supercomputer von NVIDIA liegt auf dem Preisniveau einer konventionellen PC-Workstation, aber mit einer 250-fachen Rechenleistung. Damit können Entwickler und Forscher komplexe, datenintensive Berechnungen kostengünstig und problemlos auf ihrem Desktop durchführen – und zwar schneller und mit einer größeren Datenmenge.

„Wir haben viele ‚Desktop-Supercomputer’-Claims in der Vergangenheit gehört, aber dieses Mal ist das Personal Supercomputing Wirklichkeit geworden“, betont Burton Smith, Microsoft Technical Fellow. „Gemeinsam mit seinen Partnern hat NVIDIA eine Lösung mit herausragender Performance und breiten Einsatzmöglichkeiten entwickelt. Heterogenes Computing, bei dem GPUs gemeinsam mit CPUs arbeiten, hat den Durchbruch möglich gemacht.“

Führende Institutionen wie das MIT, das Max-Planck-Institut, die Universität von Illinois oder die Cambridge Universität setzen im Bereich der Forschung bereits GPU-basierte Personal Supercomputer ein.

Herzstück des GPU-basierten Tesla Personal Supercomputers ist der massiv-parallele Computing-Prozessor Tesla C1060, der auf der NVIDIA-CUDA-Architektur basiert, einer Programmierumgebung zur schnellen Durchführung aufwändiger Berechnungen.

GPU-basierte Tesla Personal Supercomputer sind ab sofort verfügbar bei den folgenden HPC-OEMs, Systemintegratoren und Resellern: MAX (US), Armari (UK), Asus (WW), Azken Muga (ES), Boxx (US), CAD2 (UK), CADnetwork (DE), Carri (FR), Colfax (US), Comptronic (DE), Concordia (IT), Connoisseur (IN), Dell (WW), Dospara (JP), E4 (IT), Exon (IT), FluiDyna (DE), JRTI (US), Lenovo (WW), Littlebit (CH), Meijin (RU), Microway (US), Next (IT) Sprinx (CZ), Transtec (DE),Tycrid (US), Unitcom (JP), Ustar (UKR), Viglen (UK) und Western Scientific (US).

Weitere Informationen zur NVIDIA-GPU-Computing-Technologie finden sich unter: http://www.nvidia.de/cuda, weitere Informationen zum GPU-basierten NVIDIA Tesla Personal Supercomputer unter: http://www.nvidia.de/page/personal_computing.html.

Copyright ©2008 NVIDIA Corporation Alle Rechte vorbehalten. Bei Firmen- und Produktbezeichnungen kann es sich um Handelsnamen, eingetragene Marken oder Marken der jeweiligen Eigentümer handeln, die hiermit anerkannt werden. Änderungen an Leistungsmerkmalen, Preis, Verfügbarkeit und technischen Daten ohne gesonderten Hinweis vorbehalten.

Hinweis an Redakteure: Zusätzliche Informationen über NVIDIA finden Sie auf der Seite „Presse (Kontakt & Media Alerts)“ unter http://www.nvidia.de/page/press_room.html.



 
 
 
 
FacebookTwitterGoogle+XingPinterest