NVIDIA kündigt neue CUDA-GPU-Architektur mit Codenamen „Fermi“ an

 
 

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NVIDIA kündigt neue CUDA-GPU-Architektur mit Codenamen „Fermi“ an

Santa Clara, Kalifornien 1. Oktober 2009 – NVIDIA stellt die nächste Generation der CUDA-GPU-Architektur vor. Die unter dem Codenamen „Fermi“ entwickelte Lösung bietet ein gänzlich neues Design, das einen weiteren Durchbruch in den Bereichen Grafik und GPU-Computing ermöglicht.

„Fermi” bietet ein Leistungsspektrum, das Performance-Beschleunigungen in mehr Computerapplikationen als jemals zuvor ermöglicht. Das Oak Ridge National Laboratory hat bereits angekündigt, einen neuen Supercomputer mit NVIDIA-GPUs auf Basis der „Fermi”-Architektur zu entwickeln.

„Es ist eindeutig, dass GPUs heute als parallele Computing-Prozessoren angesehen werden und nicht mehr nur als reine Grafikchips“, betont Jen-Hsun Huang, Mitgründer und CEO von NVIDIA. „Die Fermi-Architektur, die integrierten Tools, Bibliotheken und Engines sind das direkte Ergebnis unserer Zusammenarbeit mit Tausenden CUDA-Entwicklern auf der ganzen Welt. Wir werden in einigen Jahren zurückblicken und sehen, dass Fermi eine neue GPU-Industrie begründet hat.”

Als die Basis der NVIDIA-GPUs GeForce, Quadro und Tesla der nächsten Generation bietet „Fermi” zahlreiche neue Technologien, die zu „Must-have”-Features im Computerbereich werden.
Zu den Features von Fermi gehören:

  • C++: Ergänzung der bisherigen Unterstützung von C, Fortran, Java, Python, OpenCL und DirectCompute
  • ECC: eine zentrale Anforderung von Rechenzentren und Supercomputing-Zentren, die GPUs in größerem Umfang einsetzen
  • 512 CUDA-Kerne: Erfüllung des neuen IEEE 754-2008 Floating-Point Standard
  • Um das 8-Fache verbesserte Double Precision Arithmetic Performance im Vergleich zur vorhergehenden NVIDIA-GPU-Generation. Double-Precision ist insbesondere in High-Performance-Computing-Applikationen von Bedeutung, zum Beispiel in der linearen Algebra, numerischen Simulation und Quantenchemie
  • NVIDIA Parallel DataCache – die weltweit erste Cache-Hierarchie in einer GPU, die Algorithmen in den Bereichen Physik, Raytracing und Sparse Matrix Multiplication beschleunigt
  • NVIDIA GigaThread Engine: Unterstützung der simultanen Kernel-Ausführung, das heißt, unterschiedliche Kernels der gleichen Applikation können auf der GPU gleichzeitig ausgeführt werden
  • Nexus – die weltweit erste vollständig integrierte CPU/GPU-Entwicklungsumgebung in Microsoft Visual Studio.

Einer der ersten Anwender, der die neue NVIDIA-Architektur nutzen wird, ist das Oak Ridge National Laboratorium (ORNL), ein wissenschaftliches und technologisches Laboratorium des US-amerikanischen Energieministeriums.

ORNL beabsichtigt, einen neuen Supercomputer auf Basis der NVIDIA-CUDA-GPU-Architektur „Fermi” zu entwickeln. Er wird zu Forschungszwecken in den Bereichen Energie und Klimawandel eingesetzt werden. ORNLs Supercomputer soll 10-mal leistungsstärker sein als der gegenwärtig schnellste Supercomputer.

Jeff Nichols, ORNL Associate Lab Director Computing und Computational Sciences, betont: „Dies wird die erste Co-Processing-Architektur sein, die Oak Ridge in der wissenschaftlichen Forschung einsetzt. Dank der NVIDIA-Technologie kann Oak Ridge eine Computing-Plattform realisieren, die Exascale-Computing innerhalb von zehn Jahren ermöglichen wird.”

Bildmaterial, technische Whitepaper, Präsentationen und Videos zu „Fermi” finden sich unter www.nvidia.de/fermi .
Weitere Informationen zum ORNL finden sich unter www.ornl.gov .

NVIDIA
NVIDIA hat mit der Einführung der Graphics Processing Unit (GPU) im Jahr 1999 einen Meilenstein in der Computergrafik gesetzt. Seit dieser Zeit hat NVIDIA kontinuierlich neue Standards im Bereich Visuelles Computing etabliert, etwa mit revolutionären Grafiklösungen für portable Mediaplayer, Notebooks und Workstations. NVIDIAs Expertise bei programmierbaren GPUs hat zu einem Durchbruch beim parallelen Computing geführt, der auch die Realisierung kostengünstiger Supercomputing-Lösungen ermöglicht. Das Fortune-Magazin listet NVIDIA an Position 1 im Bereich Innovation in der Halbleiterindustrie. Weitere Informationen unter www.nvidia.de .



 
 
 
 
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