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服務器配件
英偉達 特斯拉 K20c 超算GPU另有K40
點擊圖片查看原圖
品牌:
英偉達
型號:
K20C
單價:
18000.00元/片
起訂:
1 片
供貨總量:
20 片
發貨期限:
自買家付款之日起
3
天內發貨
所在地:
北京
有效期至:
長期有效
最后更新:
2014-05-09 14:19
瀏覽次數:
3180
公司基本資料信息
北京思騰創新科技發展有限公司
已繳納
0.00
元保證金
聯系人
張瑜(先生)
會員
[
當前離線
]
[加為商友]
[發送信件]
電話
010-51627561
手機
18210075131
地區
北京
地址
海淀區北三環西路48號科技會展中心A座18a
詳細說明
北京思騰創新科技 特斯拉運算卡北方區總代
聯系人:張瑜 18210075131
Tesla K20
與
GK110
架構
NVIDIA
對
K20
的描述是
“3
倍雙精度浮點性能
”
,并有
Hyper-Q
、
Dynamic Parallelism
等多種并行計算技術加持,這些是現有的
GK104
架構不具備的。
NVIDIA
的
PDF
資料中介紹了
GK110
的
SMX
架構,也是
192
個
CUDA
核心
必須要承認,以前泄露的有關
GK110
架構的消息是錯誤的,
GK110
的
SMX
架構其實跟
GK104
還是一樣的,都是
192
個
CUDA
核心,
32
組
SFU
單元以及
32
個
LD/ST
單元。
GK110
架構圖
除去其他的功能單元之外,
GK110
核心總共有
15
組
SMX
單元,
2880
個
CUDA
核心,
但是
Heise
聲稱并非所有單元都是啟用的,實際上可能只有
13-14
組
SMX
單元,實際
CUDA
核心是
2496
或者
2688
個。
顯存位寬是
384bit
,已為黃仁勛和
NVIDIA CTO
確認
。
由于
CUDA
核心數已經低于之前的報導,顯存位寬降到
384bit
也是很自然的事,如果保持
GK104
的
6Gbps
顯存速率,那么
GK110
的帶寬將達到
288GB/s
,終于超過
AMD GCN
架構的
260GB /s
了。
NVIDIA
給出的
3
倍雙精度浮點性能不知是跟
GF110
顯卡還是跟
GF110
核心的
Tesla
加速卡做的比較,
GF110
的單精度浮點能力為
1.58TFLOPS
,顯卡中的雙精度為單精度的
1/ 4
,也就是
0.4TFLOPS
,但是
GF110
核心的
Tesla
卡雙精度能力可達單精度
1/2
,大約是
0.8TFLOPS
。
如此一來,如果以顯卡為基礎,
GK110
的雙精度浮點性能大約是
1.2TFLOPS
以上,如果是
Tesla
卡的
3
倍,那就是
2.4TFLOPS
以上,鑒于后者已經超出之前傳聞的
2TFLOPS
的能力,
GK110
的雙精度浮點能力應該是
1.2TFLOPS
或更高
。
Tesla K20
配置了
6pin+8pin
供電接口
核心面積和
TDP
未知,不過
K20
配備的是
6pin
和
8pin
供電接口,最大
TDP
不會超過
300W
。
晶體管數量也是一個
70
億,準確點說是
71
億。
◆
GK110
并行計算技術介紹
顯卡規格方面的信息基本就是這么多了,再來看一下
NVIDIA
為
GK110
所增加的新技術吧。
Dynamic Parallelism
(動態并行)
GK110
架構的首要目標之一就是使程序員更方便地調用
GPU
強大的并行計算能力
。
傳統的模式下,
GPU
每次操作都需要
CPU
的參與,而
Dynamic Paralleliom
的存在使得
GPU
接收數據時會動態刷新線程而無需
CPU
參與。
由于內核有了獨立加載工作負載的能力,動態并行技術允許程序直接在
GPU
上運行。
這項技術的好處就是可以降低編程的復雜性,原本需要
200-300
行代碼才能完成的工作在
GK110
顯卡上只需要
30
行就可以了。
Hyper-Q
上一項技術強調的是簡化操作,是給
CPU
減負,而
Hyper-Q
則是增加了
CPU
同時加載工作的核心數,是在提升
=
高
CPU
的利用率,避免
CPU
過多的閑置。
Fermi
架構中
CPU
只能同時運行一個
MPI
(
Message Passing Interface
消息傳遞接口)任務,但是在
GK110
架構中
CPU
同時運行的
MPI
任務數多達
32
個。
傳統的
MPI
任務主要基于多核
CPU
應用,與
GPU
強大的并行計算能力相比,
CPU
處理的
MPI
任務量實在是太小了,往往會帶來虛假的
GPU
依賴性,導致
GPU
的性能無法有效利用,
Hyper-Q
大幅提高了
CPU
可以分配給
GPU
的
MPI
任務量,如果同時傳遞
32
個任務給
GPU
,那么理論性能會達到
Fermi
架構的
32
倍,實際應用中雖然不會這么夸張,但是優化調度之后
GPU
的并行計算能力還是會有改善。
GPU Direct
GPU Direct
直連是
NVIDIA
官方
PDF
中沒有提到的,不過依然值得解釋一下。
NVIDIA
已經推出了基于
Kepler
架構的
GeForce GRID
云游戲技術,那么使用
Kepler
顯卡的服務器就免不了要互相交換數據。
GPU Direct
技術可以讓服務器的中不同顯卡直接讀取顯存的數據,甚至不同服務器之間的顯卡也可以通過網卡讀取另一塊顯卡顯存中的數據,簡單來說就是提高了顯卡的數據交換能力,所需的步驟更少,延遲更低。
CUDA 5
要想使用上面介紹的技術就必須使用新的
CUDA 5
,
GTC
大會上
NVIDIA
已經發布了一個預覽版的
CUDA 5 SDK
,正式版將在今年三季度發布。
Kepler
顯卡發布之后,
Tesla
家族也終于迎來架構更新,而且很快就會有更新架構的
Tesla
加速卡,得益于
GK104
良好的效能比,
NVIDIA
的
Tesla
加速卡也具備了這樣的能力,性能更強的同時功耗更低。
新一代
GK110
架構重點針對
GPU
計算性能做了加強,雙精度浮點能力提升到之前架構的三倍,并有動態并行、
Hyper-Q
、
GPU Direct
等技術輔助,無論是易用性還是性能都有明顯改善,擔當起
GPU
計算的光榮使命了。
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