我们本次测试的Quadro 4000是一款面向中端应用的产品,通过多项测试证明,这款显卡完全可以胜任苛刻的图形渲染需求,虽然在个别项目中表现不能让人满意,但总体来说依然体现出了Fermi架构产品的优势,值得肯定。
NVIDIA惠普联合推出一款限量版“GPU计算入门套装”(GPU Starter Kit),为研究人员提供一套简单易用的预配置GPU计算集群,无需调试即可直接投入使用。
说起工作站的厂商,除了惠普、戴尔和联想之外,痴迷于这个领域的厂商还并不太多,毕竟这部分的应用属于小众群体。即便如此,还是有一些国产厂商对其推出了若干产品,比如之前我们介绍过的宏碁方正、再比如今天我们要介绍的宝德。
为解决这些问题,NVIDIA采用了两项关键技术——G80统一图形与计算架构(最先采用于GeForce 8800、Quadro FX 5600与Tesla C870 GPU)和CUDA。CUDA作为一种软硬件架构,可采用多种高级编程语言对GPU进行编程。
当今半导体领域,只有一种芯片能以3倍于摩尔定律的速度发展,只有一种芯片能够在PC领域挑战甚至超越同时期生产的CPU产品,只有一种芯片让图形业界的创作者和无数游戏玩家为之疯狂,这就是GPU(Graphic Processing Unit)——图形处理器。
在GPU Cluster上将MPI与CUDA结合起来,其实这并不难,只是会复杂一些。首先从安装配置MPI开始,这次使用的MPICH2-1.3.2。如果安装的Cluster已经配置好了NFS,那么之后将会非常的省力,如果没有,则事先配置下NFS。MPICH2的安装其实很简单,在网站下载好Instal guide和User guide,按照其上的说明即可。
据国外媒体报道,NVIDIA下一代图形核心“开普勒(Kepler)”将推迟到2012年发布,而原定于2013年发布的“麦克斯韦(Maxwell)”亦顺延至2014年。
欢迎继续阅读本系列文章的第5部分,在这篇文章中,我将介绍如何在GPU(Grid)上启动多维块。我们将创建和上一篇文章一样的程序,但这一次我们要显示二维数组块,每个块显示一个计算的值。
成功的工作站产品并不仅仅是高品质硬件的堆砌,每一台工作站出厂前都经过了实验室严格的测试,以保证其出色的品质和可靠性。而面对日益激烈的产品同质化,业界领先的品牌工作站厂商惠普在强大硬件配置的基础上还提供了诸如自主创新软件、第三方增值软件随机赠送以及优质的售后等增值服务。
现在最新的CUDA工具包已经发布,与Visual Studio的集成也变得更容易了,在这篇文章中,我将介绍如何使用Visual Studio 2008创建一个CUDA应用程序。
只使用CPU执行这种复杂的视频后期处理算法,每1小时的视频大约需要6个小时来处理,当处理结果非常关键时,这种解决方案显然是不可行的,相反,Tesla GPU让MotionDSP的IkenaISR软件可以在200毫秒内处理任何实时视频源,而且不需要昂贵的CPU集群计算系统。
最近几年高性能计算领域GPU计算的出现已经取得了异乎寻常和空前的发展。它具有颠覆性技术的所有标记,以追随者中一小部分骨干决意勇敢地将像Cg 和OpenGL's GLSL这类图形语言的复杂性引入通用计算开始。在多数情况下相对传统的解决方案提供了比人们承认的更多数量级的性能提升,这是明显的不同之处
FirePro V7900发布时要价999美元,目前在淘宝网上的商城售价已经跌破了5500元大关。相比NVIDIA来说,AMD无疑提供了一种廉价的高端绘图卡解决方案。从我们的测试来看,V7900绝对有能力统领FirePro 3D显卡家族。花5000多块钱买一款专业级的显卡,特别还是顶级的显卡,怎么能不超值呢?
Bloomberg在自己的数据中心实现了一个NVIDIA Tesla GPU计算解决方案,通过将其应用程序移植到NVIDIA CUDA并行处理架构,充分利用GPU的强大计算能力,Bloomberg全线服务得到了大幅提高,以前需要长达2小时的大型计算现在只需要2分钟就可以搞定。
在2011年英特尔高性能计算研讨会上,MIC众核产品也引发了国内与会专家用户的极大兴趣。由于此前已经有一些用户在通过CPU+GPU协同计算来加速高性能计算,因此,GPU与MIC的比较也受到了大家的广泛关注。
Zinio今天宣布,该公司面向Android 3.0和3.1 平板电脑设备的报刊亭程序大幅提速。英伟达图睿(NVIDIA Tegra) 2 超级芯片不仅让设备拥有超快的速度,而且能够增强应用程序特性。
Quadro FX380LP相比上一代产品来说有了很大的变化,流处理器、显存容量都是FX370LP的两倍,显存位宽也有所增加,符合Quadro 10代的全新定位。测试中,我们选取了Quadro FX580显卡作为对比产品,这也是一款定位入门级的显卡。
在影像重建和血液流动仿真应用领域,GPU可提供比CPU高20倍的计算能力,它使这种先进的仿真技术终于可以应用于临床,借助GPU计算的方法更早检测到危险的动脉斑块,当这项技术在医院和研究中心用于临床实践时,无疑将会挽救更多的生命。