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sysGen GPGPU Server
GPU Computing oder GPGPU bezeichnet den Einsatz von Grafikprozessoren (engl. Graphics Processing Unit oder GPU) für allgemeine Berechnungen im technisch-wissenschaftlich Bereich.
Für die Berechnungen arbeiten Prozessoren und Grafikprozessoren eng zusammen. Die Prozessoren bearbeiten die sequenziellen Teile der Anwendung und die Grafikprozessoren beschleunigen die rechenintensiveren Teile:
Die Leistungsexplosion der Rechenleistung basiert auf der Weiterentwicklung der Grafikprozessoren, welche aktuell über Gleitkommaleistungen im Terra-Flop-Bereich verfügen. Neue Entwicklungen der Prozessorhersteller zielen auf eine Fusion von Prozessor und Grafikprozessor in einer Fusionseinheit. Die von sysGen angebotenen GPU-Server stützen sich vorrangig auf NVIDIA GPGPUs mit der neuen, massiv-parallelen „CUDA“ Architektur ab. Die CUDA-Architektur besteht aus Hunderten von Prozessorkernen, die im Verbund wirken, um Anwendungen stark beschleunigt abzuarbeiten.
Die schnelle Verbreitung von GPGPUs ist auf die einfache Entwicklung neuer und Adaption vorhandener Applikationen mit Hilfe des parallelen CUDA Programmiermodells zurückzuführen. Das CUDA-Programmiermodell unterstützt Anwendungsentwickler dabei rechenintensiven Aufgaben auf die Prozessorkernel des Grafikprozessors auszulagern und die restlichen Anwendungsanteile weiter auf den Kernen der Standardprozessoren ablaufen zu lassen. Für Grafikprozessoren bestimmte Anwendungsanteile müssen entsprechend parallelisiert werden, um die hohe Kernanzahl der Grafikprozessoren entsprechend nutzen zu können. Zur Übertragung von Daten zum und vom Grafikprozessor müssen entsprechende „C“ Schlüsselwörter eingesetzt werden. Die Entwickler stehen vor der anspruchsvollen Aufgabe, Zehntausende Threads gleichzeitig zu starten, Threads und deren Scheduling werden von der Hardware der Grafikprozessoren behandelt.
Die neue NVIDIA® Tesla™ 20 Serie (Codenamen „Fermi“) wurde speziell für High Performance Computing (HPC) entwickelt. Sie basiert auf der CUDA Grafikprozessorarchitektur und unterstützt viele grundlegende Funktionen für moderne Berechnungen in technischen und kommerziellen Bereichen. Hierzu zählen ECC-Speicher für maximale Präzision und Datenzuverlässigkeit, C++ Unterstützung und verbesserte Double-Precision-Gleitkommaleistung. Im Vergleich zu aktuellen Quad-Core Prozessoren bieten Tesla 20 GPU Grafikprozessoren gleiche Leistung zu einem Zwanzigstel der Leistungsaufnahme und einem Zehntel der Kosten.
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