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NVIDIA enthüllt weltweit schnellsten Beschleuniger für Datenanalysen und wissenschaftliches Computing

Dual-GPU-Beschleuniger NVIDIA Tesla K80 liefert unvergleichliche Computing-Fähigkeiten mit doppelter Leistung und Speicherbandbreite

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Christian Beer
NVIDIA
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cbeer@nvidia.com


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NVIDIA Tesla K80 GPU
NVIDIA Tesla K80 GPU

New Orleans, SC14, 17. November 2014 – Die NVIDIA Tesla Accelerated Computing Platform bekommt Zuwachs: Die Dual-GPU Tesla K80 ist der weltweit leistungsfähigste Beschleuniger. K80 wurde für ein breites Anwendungsspektrum konzipiert, darunter maschinelles Lernen, Datenanalysen sowie Wissenschafts- und High-Performance-Computing-(HPC)-Anwendungen.

Die Tesla-K80-Dual-GPU ist das neue Flaggschiff der Tesla Accelerated Computing Platform, der führenden Plattform zur Beschleunigung von Datenanalysen und wissenschaftlichem Computing. Sie vereint die weltschnellsten GPU-Beschleuniger, die vielfältig eingesetzte parallele Computing-Plattform CUDA und ein umfangreiches Ökosystem von Software-Entwicklern und –Anbietern sowie OEM-Lieferanten für Rechenzentrumssysteme.

Tesla K80 bietet nahezu die zweifache Leistung des Vorgängermodells Tesla K40 und verdoppelt die Speicherbandbreite. Mit einer zehnmal höheren Leistungsfähigkeit als die aktuell schnellste CPU lässt K80 konkurrierende Beschleuniger und CPUs in hunderten unterschiedlichen komplexen Analysen und großen, rechenintensiven Wissenschaftsapplikationen weit hinter sich.

Anwender können die ungenutzte Leistung vieler Applikationen mit der erweiterten Version der NVIDIA-GPU-Boost-Technologie (PDF) des Beschleunigers freischalten. Die GPU-Boost-Technologie wandelt dynamisch Energiereserven in einen optimalen Leistungs-Boost um – und das bei jeder einzelnen Anwendung.

Marktführende Leistung für Wissenschaft, Datenanalysen und maschinelles Lernen
Der GPU-Beschleuniger Tesla K80 wurde vor dem Hintergrund kompliziertester Berechnungsaufgaben entworfen. Diese erstrecken sich von Astrophysik über Genomforschung und Quantenchemie bis hin zu Datenanalysen. K80 ist außerdem für fortgeschrittene Deep-Learnig-Aufgaben optimiert, einem schnell wachsendem Segment im Bereich des maschinellen Lernens.

“NVIDIA GPUs haben sich de facto zu DER Computing-Plattform der Deep-Learning-Community entwickelt”, sagt Yann LeCun, Director of AI Research bei Facebook und Silver Professor of Computer Science & Neural Science an der New York University. “Da sich die Genauigkeit von Deep-Learning-Systemen mit größer werdenden Datensätzen verbessert, suchen wir stets nach der schnellsten Hardware, die wir finden können. Der Tesla-K80-Beschleuniger mit seiner Dual-GPU-Architektur und großem Speicher liefert mehr Teraflops und mehr Gigabyte als bisher ein ganzer, einzelner Server. Dadurch machen wir beim Deep Learning einen großen Schritt nach vorn.“

Tesla K80 liefert eine Fließkomma-Rechenleistung (Peak) von bis zu 8,74 Teraflops Single-Precision und bis zu 2,91 Teraflpos Double-Precision. Damit ist die Leistung bei führenden Wissenschafts- und Engineering-Anwendungen wie AMBER, GROMACS, Quantum Espress und LSMS zehnmal höher als mit den aktuell schnellsten CPUs.

“Die Tesla-K80-Dual-GPU-Beschleuniger sind bis zu zehnmal schneller als CPUs in einigen unserer Haupt-Applikationen, was letztlich zu Durchbrüchen in der Wissenschaft führen kann. Darüber hinaus haben sie eine niedrige Energiebilanz“, sagt Wolfgang Nagel, Director of the Center for Information Services and HPC an der Technischen Universität Dresden. „Unsere Forscher nutzen die verfügbaren GPU-Ressourcen auf dem Taurus-Supercomputer ausgiebig, um eine immer präzisere Krebstherapie zu ermöglichen, indem sie die Zellen durch Live-Beobachtungen besser verstehen. Darüber hinaus untersuchen sie Asteroiden im Zuge der ESA-Rosetta-Mission.“

Hauptmerkmale des Tesla- K80-Dual-GPU-Beschleunigers:

  • Zwei GPUs pro Board – Verdoppelt den Durchsatz von Applikationen, die für mehrere GPUs ausgelegt sind
  • 24 GB ultraschneller GDDR5-Speicher – 12 GB Speicher pro GPU, zweimal mehr Speicher als die Tesla K40-GPU. Erlaubt Anwendern zweimal größere Datensätze zu verarbeiten.
  • 480 GB/s Speicherbandbreite – Höherer Datendurchsatz erlaubt Datenwissenschaftlern, Petabytes an Informationen in der Hälfte der Zeit zu bearbeiten im Vergleich zu einem Tesla-K10-Beschleuniger.
  • 4.992 CUDA-Parallel-ProzessorenBeschleunigt Applikationen bis zum Faktor 10x im Vergleich zu einer alleinigen CPU.
  • Dynamische NVIDIA-GPU-Boost-Technologie – Skaliert dynamisch GPU-Taktraten anhand der Charakteristiken jeder einzelnen Anwendung für maximale Leistung
  • Dynamic Parallelism – GPU Threads können dynamisch neue Threads erzeugen. Dies ermöglicht es Anwendern, sich schnell und einfach durch adaptive und dynamische Datenstrukturen zu arbeiten.

Die Tesla K80 beschleunigt eine große Anzahl an Applikationen aus den Bereichen Wissenschaft, Engineering, Werbung und Enterprise HPC sowie Anwendungen für Rechenzentren – alles in Allem mehr als 280. Eine Übersicht aller GPU-beschleunigten Applikationen (PDF) ist als Download verfügbar.

Weitere Informationen über den Tesla-K80-Dual-GPU-Beschleuniger gibt es aktuell auch auf der Supercomputing-2014-Konferenz in New Orleans am Stand 1727 und auf der NVIDIA-High-Performance-Computing-Webseite.

Anwender können die Tesla K80 auch kostenlos auf per Remote zur Verfügung gestellten Clustern testen. Weitere Informationen dazu gibt es auf der GPU-Test-Drive-Webseite.

Verfügbarkeit
Der NVIDIA Tesla-K80-Dual-GPU-Beschleuniger ist von verschiedenen Server-Herstellern erhältlich, darunter ASUS, Bull, Cirrascale, Cray, Dell, Gigabyte, HP, Inspur, Penguin, Quanta, Sugon, Supermicro und Tyan sowie von NVIDIA-Fachhandelspartnern.

Über die NVIDIA-Tesla-beschleunigte Computing-Plattform
Die Tesla-beschleunigte Computing Plattform ist von Grund auf für energieeffizientes High-Performance Computing, Computerwissenschaften, Supercomputing, Großunternehmen, komplexe Datenanalysen und maschinelles Lernen konstruiert. Sie liefert enorm höhere Leistung und Energieeffizienz als ein rein CPU-basierter Ansatz. Die Plattform integriert die weltweit schnellsten GPUs, ein fortschrittliches Systemmanagement, eine beschleunigte Kommunikationstechnologie und NVIDIA CUDA, das weltweit verbreitetste, parallele Computing-Modell.

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Über NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) leistet seit 1993 Pionierarbeit auf dem Gebiet des visuellen Computings. Die Technologien des Unternehmens transformieren Bildschirmwelten in eine Welt von interaktiven Erlebnissen für Gamer und Wissenschaftler, für Endkunden und Unternehmen. Weitere Informationen gibt es unter http://www.nvidia.de und http://www.nvidia.de/page/newsandevents.html.