Я ее и имел ввиду под основной. До системной памяти стучаться - дохлый номер. Имеем 240 процессоров на 1,3 ГГц, т.е. ~300 миллиардов процессорных тактов за секунду с одной стороны. И максимум 100 миллиардов байт блочного обмена с памятью при латентности в 400-600 тактов - с другой. Причем 16КБ на мультипроцессор - это не кэш, а именно память, т.е. когда и сколько читать из основной надо прикидывать самому и явным образом подгружать заранее, не менее явным образом выгружая обработанные данные.
Кластер
- Автор темы pretorian
- Дата начала
Значит в NVIDIA дураки-разработчики сидят. Иш как ты их на чистую воду вывел.
Почему дураки? Вся эта шумиха с CUDA служит 2 целям: 1) продать часть видеочипов гораздо дороже, 2) обкатать технологию к тому моменту, когда GPU сможет стать ближе к CPU в плане иерархии памяти и доступа к ней.
Но в нынешнем виде... Отсутствие многозадачности, защиты памяти, нормальной обработки ошибок. Да и более универсальный "кроссвендорный" OpenCL на горизонте замаячил. А вот еще Intel Larrabee выпустит... Какой он GPU - фиг его знает, но на нем можно будет запустить обычный х86 код. А уж если он нормально оптимизирован под SMP - то просто праздник какой-то.
Почему дураки? Вся эта шумиха с CUDA служит 2 целям: 1) продать часть видеочипов гораздо дороже, 2) обкатать технологию к тому моменту, когда GPU сможет стать ближе к CPU в плане иерархии памяти и доступа к ней.
Но в нынешнем виде... Отсутствие многозадачности, защиты памяти, нормальной обработки ошибок. Да и более универсальный "кроссвендорный" OpenCL на горизонте замаячил. А вот еще Intel Larrabee выпустит... Какой он GPU - фиг его знает, но на нем можно будет запустить обычный х86 код. А уж если он нормально оптимизирован под SMP - то просто праздник какой-то.
О какой многозадачности мы говорим применительно к потоковому многоядерному процессору?
Обычной, пользовательской. Например, намоделил я сценку в трехмерке, поставил рендериться, сам дальше моделю. Если вьюпорт использует DX/OGL, а рендерер - CUDA, то в нынешней ситуации я смогу делать что-то одно.
Какая защита памяти,
Обычная. Они даже в программинг гайде пишут, что банальное переключение видеорежима может уничтожить кусок данных в памяти.
какие ошибки?
Обычные. Например, привышение кол-ва регистров на тред блок или там выход за границы массива при записи. Виснет намертво, только рызет.
Ладно, я спорить не хочу, но своя ниша у таких решений есть.
Это-то понятно. Просто с чего началось:
А нужен ли вам кластер? Может стоит посмотреть в сторону CUDA-вычислений?
причем в контексте многопользовательской полуудаленной работы на уже имеющемся софте
Обычной, пользовательской. Например, намоделил я сценку в трехмерке, поставил рендериться, сам дальше моделю. Если вьюпорт использует DX/OGL, а рендерер - CUDA, то в нынешней ситуации я смогу делать что-то одно.
Какая защита памяти,
Обычная. Они даже в программинг гайде пишут, что банальное переключение видеорежима может уничтожить кусок данных в памяти.
какие ошибки?
Обычные. Например, привышение кол-ва регистров на тред блок или там выход за границы массива при записи. Виснет намертво, только рызет.
Ладно, я спорить не хочу, но своя ниша у таких решений есть.
Это-то понятно. Просто с чего началось:
А нужен ли вам кластер? Может стоит посмотреть в сторону CUDA-вычислений?
причем в контексте многопользовательской полуудаленной работы на уже имеющемся софте
koala
Уже освоился
Arbyte SC: персональный суперкомпьютер нового поколения
Группа компаний Arbyte начала поставки персональных суперкомпьютеров Arbyte SC нового поколения. Система представляет собой мощный настольный инструмент, в 250 раз более производительный, чем обычный ПК или рабочая станция. Arbyte поставляет системы производительностью 1 - 2 терафлопс, а также гибридные кластеры, мощностью от 4 терафлопс и более. Arbyte SC - это энергоэффективное решение и позволяет ускорить ресурсоемкие расчеты.
Вычислительная система построена на базе многоядерных процессоров Intel и специализированного GPU-вычислителя Nvidia Tesla нового поколения. GPU-вычислитель основан на многоядерном процессоре с массивным параллелизмом и обеспечивает производительность уровня кластера. Система комплектуется оперативной памятью от 4ГБ и высокоскоростной дисковой подсистемой SAS.
240 параллельных процессорных ядер в одном GPU способны обрабатывать тысячи параллельных потоков. При этом обеспечивается возможность создания гибридных кластеров на базе обычных вычислительных узлов и графических процессоров.
В целом, суперкомпьютер Arbyte SC оптимален для ресурсоемких вычислений в области инженерных расчетов, обработки данных геологоразведки, медиаданных, аэрогидродинамики, теплофизики и в других областях, где требуются высокая производительность уровня кластера и компактность. Другие важные особенности системы – низкое энергопотребление и относительно низкая стоимость внедрения и обслуживания (в сравнении с кластерными системами).
Реализации возможностей многоядерной GPU архитектуры поможет широко применяемая среда программирования C++ в рамках Nvidia Cuda.
http://cnews.ru/news/line/index.shtml?2008/11/24/328891
Группа компаний Arbyte начала поставки персональных суперкомпьютеров Arbyte SC нового поколения. Система представляет собой мощный настольный инструмент, в 250 раз более производительный, чем обычный ПК или рабочая станция. Arbyte поставляет системы производительностью 1 - 2 терафлопс, а также гибридные кластеры, мощностью от 4 терафлопс и более. Arbyte SC - это энергоэффективное решение и позволяет ускорить ресурсоемкие расчеты.
Вычислительная система построена на базе многоядерных процессоров Intel и специализированного GPU-вычислителя Nvidia Tesla нового поколения. GPU-вычислитель основан на многоядерном процессоре с массивным параллелизмом и обеспечивает производительность уровня кластера. Система комплектуется оперативной памятью от 4ГБ и высокоскоростной дисковой подсистемой SAS.
240 параллельных процессорных ядер в одном GPU способны обрабатывать тысячи параллельных потоков. При этом обеспечивается возможность создания гибридных кластеров на базе обычных вычислительных узлов и графических процессоров.
В целом, суперкомпьютер Arbyte SC оптимален для ресурсоемких вычислений в области инженерных расчетов, обработки данных геологоразведки, медиаданных, аэрогидродинамики, теплофизики и в других областях, где требуются высокая производительность уровня кластера и компактность. Другие важные особенности системы – низкое энергопотребление и относительно низкая стоимость внедрения и обслуживания (в сравнении с кластерными системами).
Реализации возможностей многоядерной GPU архитектуры поможет широко применяемая среда программирования C++ в рамках Nvidia Cuda.
http://cnews.ru/news/line/index.shtml?2008/11/24/328891
koala
Уже освоился
Nvidia привезла в Россию суперкомпьютеры на видеокартах
Nvidia начала активное продвижение в России «персональных суперкомпьютеров» — вычислительных ускорителей Tesla производительностью от 1 Тфлопса.
http://corp.cnews.ru/news/top/index.shtml?2009/03/06/339892
Подробнее:
О том, что суперкомпьютер может быть дешевым и «персональным», Nvidia заявила осенью прошлого года, когда на рынке появился первый «персональный суперкомпьютер» Cray CX1, использующий платформу Nvidia Tesla. Сейчас компания начала активное продвижение своих «бюджетных персональных суперкомпьютеров» в России. Как это бывало на других местных рынках, ознакомление страны со своим высокопроизводительным решением Nvidia будет проводить в университетах.
Tesla — это серия вычислительных модулей, построенных на графических процессорах (GPU) Nvidia. При подключении к ПК стандартной архитектуры x86, графические вычислители играют роль математических сопроцессоров, разгружают центральный процессор и, в зависимости от обсчитываемой задачи, способны существенно повышать производительность всего комплекса.
Модуль Tesla C1060 в форм-факторе видеокарты содержит 240 ядер и подключается к ПК через шину PCI Express. По заявлению Nvidia, его производительность составляет 1 Тфлопс (1012 операций с плавающей запятой в секунду) в пике.
Первая российская презентация Tesla состоялась в МГУ. В конце марта знакомство будет продолжено в Санкт-Петебургском госуниверситете, затем в Нижнем Новгороде и Томске. В российском офисе Nvidia говорят, что Tesla University Tour охватит «все крупнейшие государственные и технические университеты» России.
Университеты действительно могут заинтересоваться сравнительно бюджетными Tesla. По словам главы российского представительства компании Александра Лагуненко, 1-терафлопсный модуль предлагается в России по цене «от $2000», а четырехпроцессорный 4-Тфлопсный 1Unit сервер S1070 — за $10 тыс.
Официальные российские продажи Tesla в России начались в январе 2009 г., и за начало года было продано «несколько десятков устройств», говорит Лагуненко, причем у него «есть основания надеяться, что к концу года продажи составят сотни или тысячи устройств».
Насколько известно CNews, установленные в России ускорители Tesla сейчас применяются для обсчета сейсморазведки и распознавания образов на видео.
Сфера применения Tesla совпадает с классическими суперкомпьютерными задачами: гидро- и газодинамикой, молекулярной химией, геологоразведкой, распознаванием образов, обработкой звука и видео. На сайте Nvidia можно найти более 200 приложений, написанных для Tesla. Для переноса на платформу новых программ существует программная среда CUDA, семантически близкая языку С.
Как говорит Александр Лагуненко, не требуется переносить на CUDA весь код задачи: достаточно ограничиться наиболее его самыми ресурсоемкими частями. По его мнению, программирование на CUDA не должно насторожить разработчиков: в мире сейчас работает более 100 млн устройств, построенных на CUDA — помимо вычислительных ускорителей Tesla к ним относятся видеокарты Nvidia Geforce, начиная с 8-й серии, и профессиональные решения Nvidia Quadro.
Nvidia начала активное продвижение в России «персональных суперкомпьютеров» — вычислительных ускорителей Tesla производительностью от 1 Тфлопса.
http://corp.cnews.ru/news/top/index.shtml?2009/03/06/339892
Подробнее:
О том, что суперкомпьютер может быть дешевым и «персональным», Nvidia заявила осенью прошлого года, когда на рынке появился первый «персональный суперкомпьютер» Cray CX1, использующий платформу Nvidia Tesla. Сейчас компания начала активное продвижение своих «бюджетных персональных суперкомпьютеров» в России. Как это бывало на других местных рынках, ознакомление страны со своим высокопроизводительным решением Nvidia будет проводить в университетах.
Tesla — это серия вычислительных модулей, построенных на графических процессорах (GPU) Nvidia. При подключении к ПК стандартной архитектуры x86, графические вычислители играют роль математических сопроцессоров, разгружают центральный процессор и, в зависимости от обсчитываемой задачи, способны существенно повышать производительность всего комплекса.
Модуль Tesla C1060 в форм-факторе видеокарты содержит 240 ядер и подключается к ПК через шину PCI Express. По заявлению Nvidia, его производительность составляет 1 Тфлопс (1012 операций с плавающей запятой в секунду) в пике.
Первая российская презентация Tesla состоялась в МГУ. В конце марта знакомство будет продолжено в Санкт-Петебургском госуниверситете, затем в Нижнем Новгороде и Томске. В российском офисе Nvidia говорят, что Tesla University Tour охватит «все крупнейшие государственные и технические университеты» России.
Университеты действительно могут заинтересоваться сравнительно бюджетными Tesla. По словам главы российского представительства компании Александра Лагуненко, 1-терафлопсный модуль предлагается в России по цене «от $2000», а четырехпроцессорный 4-Тфлопсный 1Unit сервер S1070 — за $10 тыс.
Официальные российские продажи Tesla в России начались в январе 2009 г., и за начало года было продано «несколько десятков устройств», говорит Лагуненко, причем у него «есть основания надеяться, что к концу года продажи составят сотни или тысячи устройств».
Насколько известно CNews, установленные в России ускорители Tesla сейчас применяются для обсчета сейсморазведки и распознавания образов на видео.
Сфера применения Tesla совпадает с классическими суперкомпьютерными задачами: гидро- и газодинамикой, молекулярной химией, геологоразведкой, распознаванием образов, обработкой звука и видео. На сайте Nvidia можно найти более 200 приложений, написанных для Tesla. Для переноса на платформу новых программ существует программная среда CUDA, семантически близкая языку С.
Как говорит Александр Лагуненко, не требуется переносить на CUDA весь код задачи: достаточно ограничиться наиболее его самыми ресурсоемкими частями. По его мнению, программирование на CUDA не должно насторожить разработчиков: в мире сейчас работает более 100 млн устройств, построенных на CUDA — помимо вычислительных ускорителей Tesla к ним относятся видеокарты Nvidia Geforce, начиная с 8-й серии, и профессиональные решения Nvidia Quadro.
koala
Уже освоился
Создан суперкомпьютер на основе карт nVidia Tesla
Компания Evolved Machines разработала суперкомпьютер, в основу которого положены высокопроизводительные карты nVidia Tesla C1060. Плата расширения Tesla C1060 насчитывает 240 потоковых процессоров и теоретически может выполнять до триллиона операций с плавающей запятой в секунду (терафлопс). Устройство оборудовано 4 Гб памяти GDDR3 с 512-битной шиной и пропускной способностью 102 Гб/с.
Суперкомпьютер Evolved Machines насчитывает 42 карты Tesla C1060, а также 14 четырехъядерных чипов AMD Phenom. Таким образом, суммарное число ядер в системе равно 10 136.
Пиковая производительность вычислительного комплекса превышает 40 терафлопсов. С такими показателями быстродействия система может войти в первую сотню текущего рейтинга пятисот мощнейших суперкомпьютеров мира. Лидирует в этом списке гибридный комплекс IBM Roadrunner, пиковая производительность которого достигает 1,457 петафлопса (квадриллиона операций с плавающей запятой в секунду).
Вычислительная система Evolved Machines будет использоваться при проведении расчетов, связанных с исследованиями в области нейронных сетей. Стоимость нового суперкомпьютера разработчики не называют.
http://hard.compulenta.ru/418190/
Компания Evolved Machines разработала суперкомпьютер, в основу которого положены высокопроизводительные карты nVidia Tesla C1060. Плата расширения Tesla C1060 насчитывает 240 потоковых процессоров и теоретически может выполнять до триллиона операций с плавающей запятой в секунду (терафлопс). Устройство оборудовано 4 Гб памяти GDDR3 с 512-битной шиной и пропускной способностью 102 Гб/с.
Суперкомпьютер Evolved Machines насчитывает 42 карты Tesla C1060, а также 14 четырехъядерных чипов AMD Phenom. Таким образом, суммарное число ядер в системе равно 10 136.
Пиковая производительность вычислительного комплекса превышает 40 терафлопсов. С такими показателями быстродействия система может войти в первую сотню текущего рейтинга пятисот мощнейших суперкомпьютеров мира. Лидирует в этом списке гибридный комплекс IBM Roadrunner, пиковая производительность которого достигает 1,457 петафлопса (квадриллиона операций с плавающей запятой в секунду).
Вычислительная система Evolved Machines будет использоваться при проведении расчетов, связанных с исследованиями в области нейронных сетей. Стоимость нового суперкомпьютера разработчики не называют.
http://hard.compulenta.ru/418190/
Это лучше спросить в отделе продаж, а не на форуме...
1 для справки: во вниитф нет отдел продаж
2 форум существует для общения, я же пояснил, вопрос для тех кто в теме, зачем отвечать если вы не в курсе...
3 для примера: суперЭВМ внииЭф купила ОАО "Компания "Сухой",
Во Вниитф есть цельный замдиректора для продаж продукции. И у него есть свое подразделение и даже офис в Челябинске. И это подразделение выставляет стенд на выставках типа нижнетагильской, выпускает рекламные плакаты, каталоги, календари. Так что вы несколько не в курсе ситуации.
p.s. Общение на форуме не заменяет информации от первоисточника, к которому я вас и послал (ну если только вы не просто потрепаться хотите).
p.p.s Не факт что информация по поставкам такой техники является открытой.
даже если это авианосец или бомба, то информация о поставках - она же реклама. Нет информации - нет рекламы - нет продаж.