| Мощный графический процессор из CUDA-архитектура поколения Fermi | По сравнению с чистой системой cpu с новейшим четырехъядерным процессором производительность кластера может быть обеспечена на одну-20 от мощности и одну-десятую от стоимости. |
| 448 cuda-ядрами | Передача до 515 на графический процессорДвойная точность GigaFLOPS для максимальной производительности, что позволяет каждой отдельной рабочей станции обеспечить более 1Терафлоп производительности. Одиночная точность для каждого графического процессора до 1Терафлоп. |
| Код проверки (ECC)Модуль памяти поддержки | Отвечает строгим требованиям точности и надежности рабочей станции. Обеспечивает защиту данных для памяти для повышения целостности и надежности данных, необходимых для приложения. Регистрационные файлы, кэш L1/L2, Общая память и DRAM защищены ECC. |
| Настольный компьютер кластера производительности | С помощью нескольких графических процессоров вы можете решить множество проблем быстрее, чем небольшой серверный кластер на одной рабочей станции. |
| Каждый GPU имеет до 6 ГБ памяти GDDR5 | Благодаря экономии больших наборов данных в частной памяти непосредственно с графического процессора, производительность оптимизирована и скорость передачи данных снижается. |
| NVIDIA параллельно datacachetm | Ускорение как физическое решениеSolvers), трассировка лучей и редкое размножение матрицы (редкийМатрицаТакие алгоритмы, как размножение) не могут знать адрес данных заранее. Это включает настраиваемые кэши L1 на блок потоковых мультипроцессоров, а также унифицированные кэши L2 для всех ядер процессора. |
| NVIDIAGigathreadtmДвигатель | Максимальной пропускной способности, позволяя быстрее переключение контекста, сосуществуют core, и более нить блокировка графики в 10 раз быстрее, чем предыдущие поколения архитектуры. |
| Асинхронной передачи данных | В тех случаях, когда вычислительное ядро занята, передачи данных осуществляется через PCIe шину в одно и то же время, что значительно улучшает производительность системы. Даже приложения, которые требуют больших объёмов данных передачи, как, например, сейсмической обработкой, может улучшить вычислений эффективность в отличном состоянии с помощью передачи данных для частных памяти до спроса не возникает. |
| Среда программирования CUDA, поддерживающая широкий спектр языков программирования и интерфейсов программирования приложений (api) | Выберите один из C, C + +, OpenCL, DirectCompute или Fortran выразить применение малой степени параллелизма и воспользоваться инновационная архитектура "Fermi" графическим процессором. NVIDIA Parallel Nsight инструменты для microsoftВизуальныйРаботает разработчик студии. |
| Высокая скорость, PCI-ExpressGen2,0 передачи данных | Увеличьте пропускную способность между основной системой и процессором Tesla. Позвольте системе Tesla и откройте PCI-EСлот x16 и любая совместимая с PCIe основная система работают вместе. |
| Спецификация |
| Стандартный различных размеров | 9,75?PCIeX16 слот |
| Количество графических процессоров Tesla | 1 |
| CUDA Количество ядер | 448 |
| CUDA частота ядра | 1,15ГГц |
| Двойная точность с плавающей точкой (самая высокая) | 515Gflops |
| Одноточная производительность с плавающей точкой (самая высокая) | 1,03Tflops |
| Общий объем выделенной памяти * | 3 Гб оперативной памятиGDDR5 |
| Частота памяти | 1,5ГГц |
| Интерфейс памяти | 384-бит |
| Пропускная способность памяти | 144Солнечного коллектора GB/сек |
| Потребляемая мощность | 247 WТдп |
| Системы интерфейс | PCIeX16Gen2 |
| Термальность раствор | Активный вентилятор радиатора |
| Средства для разработки программного обеспечения | CUDAC/C + +/Fortran,OpenCL,DirectComputeНабор инструментов для визуальногоСтудияСборка NVIDIA параллельноNsighttm |
