评论NVIDIA&Tesla&K20&技术规格详解在GTC&2012大会上，NVIDIA老总黄仁勋公布了新一代Tesla加速卡的详情，不过此次发布的Tesla显卡算是双胞胎，一款是基于双芯GK104架构Tesla&K20与GK110架构&&&&NVIDIA对K20的描述是“3倍双精度浮点性能”，并有Hyper-Q、Dynamic&Parallelism等多种并行计算技术加持，这些是现有的GK104架构不具备的。&NVIDIA的PDF资料中介绍了GK110的SMX架构，也是192个CUDA核心评论&&&&&必须要承认，以前泄露的有关GK110架构的消息是错误的，GK110的SMX架构其实跟GK104还是一样的，都是192个CUDA核心，32组SFU单元以及32个LD/ST单元。NVIDIA&K20架构图评论&&&&&除去其他的功能单元之外，GK110核心总共有15组SMX单元，2880个CUDA核心，&但是Heise声称并非所有单元都是启用的，实际上可能只有13-14组SMX单元，实际CUDA核心是2496或者2688个。&&&&显存位宽是384bit，已为黄仁勋和NVIDIA&CTO确认&。&由于CUDA核心数已经低于之前的报导，显存位宽降到384bit也是很自然的事，如果保持GK104的6Gbps显存速率，那么GK110的带宽将达到288GB/s，终于超过AMD&GCN架构的260GB&/s了。&&&&NVIDIA给出的3倍双精度浮点性能不知是跟GF110显卡还是跟GF110核心的Tesla加速卡做的比较，GF110的单精度浮点能力为1.58TFLOPS，显卡中的双精度为单精度的1/&4，也就是0.4TFLOPS，但是GF110核心的Tesla卡双精度能力可达单精度1/2，大约是0.8TFLOPS。&&&&如此一来，如果以显卡为基础，GK110的双精度浮点性能大约是1.2TFLOPS以上，如果是Tesla卡的3倍，那就是2.4TFLOPS以上，鉴于后者已经超出之前传闻的2TFLOPS的能力，&GK110的双精度浮点能力应该是1.2TFLOPS或更高。&Tesla&K20配置了6pin+8pin供电接口评论&&&&&核心面积和TDP未知，不过K20配备的是6pin和8pin供电接口，最大TDP不会超过300W。&晶体管数量也是一个70亿，准确点说是71亿。◆&GK110并行计算技术介绍显卡规格方面的信息基本就是这么多了，再来看一下NVIDIA为GK110所增加的新技术吧。Dynamic&Parallelism（动态并行）&评论&&&&&GK110架构的首要目标之一就是使程序员更方便地调用GPU强大的并行计算能力&。&传统的模式下，GPU每次操作都需要CPU的参与，而Dynamic&Paralleliom的存在使得GPU接收数据时会动态刷新线程而无需CPU参与。&由于内核有了独立加载工作负载的能力，动态并行技术允许程序直接在GPU上运行。&&&&这项技术的好处就是可以降低编程的复杂性，原本需要200-300行代码才能完成的工作在GK110显卡上只需要30行就可以了。Hyper-Q&评论&&&&&上一项技术强调的是简化操作，是给CPU减负，而Hyper-Q则是增加了CPU同时加载工作的核心数，是在提升=高CPU的利用率，避免CPU过多的闲置。&&&&Fermi架构中CPU只能同时运行一个MPI（Message&Passing&Interface消息传递接口）任务，但是在GK110架构中CPU同时运行的MPI任务数多达32个。&&&&传统的MPI任务主要基于多核CPU应用，与GPU强大的并行计算能力相比，CPU处理的MPI任务量实在是太小了，往往会带来虚假的GPU依赖性，导致GPU的性能无法有效利用，&Hyper-Q大幅提高了CPU可以分配给GPU的MPI任务量，如果同时传递32个任务给GPU，那么理论性能会达到Fermi架构的32倍，实际应用中虽然不会这么夸张，但是优化调度之后GPU的并行计算能力还是会有改善。GPU&Direct&评论&&&&&GPU&Direct直连是NVIDIA官方PDF中没有提到的，不过依然值得解释一下。&NVIDIA已经推出了基于Kepler架构的GeForce&GRID云游戏技术，那么使用Kepler显卡的服务器就免不了要互相交换数据。&GPU&Direct技术可以让服务器的中不同显卡直接读取显存的数据，甚至不同服务器之间的显卡也可以通过网卡读取另一块显卡显存中的数据，简单来说就是提高了显卡的数据交换能力，所需的步骤更少，延迟更低。CUDA&5&&&&要想使用上面介绍的技术就必须使用新的CUDA&5，GTC大会上NVIDIA已经发布了一个预览版的CUDA&5&SDK，正式版将在今年三季度发布。&&&&Kepler显卡发布之后，Tesla家族也终于迎来架构更新，而且很快就会有更新架构的Tesla加速卡，得益于GK104良好的效能比，NVIDIA的Tesla加速卡也具备了这样的能力，性能更强的同时功耗更低。&&&&新一代GK110架构重点针对GPU计算性能做了加强，双精度浮点能力提升到之前架构的三倍，并有动态并行、Hyper-Q、GPU&Direct等技术辅助，无论是易用性还是性能都有明显改善，担当起GPU计算的光荣使命了。NVIDIA&CUDA&GPU计算软件&&&&NVIDIA&CUDA技术基于一种全新的用于开拓GPU运算性能的软件架构，CUDA程序执行时，GPU作为主CPU的协处理器工作，GPU可以处理大量的并行信息，同时CPU组织、解释、与后台交流要处理的信息。应用程序的计算密集型部分要被执行很多次，每次由主应用程序提交的不同数据，经过编译后由GPU并行执行。评论&&CUDA辅助CPU进行通用运算功能的示意图&&&&CUDA包含3个主要的组件，可以高效执行并行程序的GEFORCE8&系列GPU；一个可访问GPU上并行计算资源的编译器，以及一个计算专用的运行时驱动。评论&&&&CUDA的核心部分是专门开发的C编译器。首开先河的编程环境简化了并行程序的编码。C语言对大多数开发人员都十分熟悉的，可以使编程人员专注于开发并行程序而不是处理负责的图形API。为了简化开发，CUDA的C编译器允许程序员将CPU&和&GPU的代码混合记录到一个程序文件中。一些简单代码被增加到的C程序中，通知CUDA编译器哪些函数由CPU处理，哪些为GPU编译。然后程序被CUDA编译器编译，而CPU处理的代码则由开发者的标准C编译器编。A9.jpg评论&&CUDA的计算流程开发人员使用一种全新的编程模式将并行数据映射、安排到GPU中。CUDA程序则把要处理的数据细分成更小的区块，然后并行的执行它们。这种编程模式允许开发人员只需对GPU编程一次，无论是包含多处理器的GPU产品或是低成本、处理器数量较少的产品。当GPU计算程序运行的时候，开发者只是需要在主CPU上运行程序，CUDA驱动会自动在GPU上载入和执行程序。主机端程序可以通过高速的PCI&Express总线与GPU进行信息交互。数据的传输、GPU运算功能的启动以及其它一些CPU&和GPU交互都可以通过调用专门的运行时驱动中的专门操作来完成。这些高级操作把程序员从手动管理GPU运算资源中解放出来。对大规模数据进行解译与处理的能力处于计算科学的前沿领域，通过可以广泛普及CUDA的开发工具，任何程序都可以释放GPU的计算力量。通过CUDA软件和Tesla&GPUs的结合，开发者现在能够在桌面平台进行大规模超级计算，同时也可以戏剧性的增加服务器集群的处理能力。GPU计算实例研究&&&&下面的一些实例展示了GPU计算的性能，众多运算密集型的应用程序执行速度已经可以通过NVIDIA的GPU产品获得令人瞩目的提升。医学成像：数字层析&X&射线照相组合&&&&数字层析X&射线照相组合是一种早期胸部肿瘤X射线透视法，可以使癌症对乳房组织的损害被更早的检测、发现。在这种应用中，美国马萨诸塞州综合医院就使用了NVIDIA的&GPU产品，通过对X射线透视所获取的数据进行高强度计算来重建图像。&&&&为了更好的显现肿瘤或其它癌变，层析X射线照相使用了视差技术，可以使图像上相邻物体间的距离更远、成像更清晰。电脑的任务就是将病人胸部的X光扫描图像电子式的排列组合起来。通过使用这种技术，可以消除层叠结构对癌变组织图像的模糊作用。A10.jpg评论&&&&层析X&射线照相组合作为一种医学成像概念问世于上世纪60年代，但是直到90年代，当数字感光器具有足够的灵敏度之后才得以成为现实。但是，当时的处理器性能还不足以满足这项任务。首次通过层析&X&射线照相获得的数据进行医学成像的尝试中，花费了5个小时才完成对一个病人的扫描，时间太长，无法进入实际应用。使用一个由34台PC的服务器集群也耗费了20分钟才完成处理，结果还不错，但是在医院的放射实验室安置服务器集群是不切实际的。&&&&现在，在使用NVIDIA的GPU产品进行计算后，马萨诸塞州综合医院在图像重建的过程中获得了100倍的速度提升，使用一台PC只用5分钟就可以完成计算，使医生很快就可以得到成像图片并给出诊断结果。模拟与设计：生物医学核磁共振成像植入设备&&&&在医学领域内，为了保证核磁共振成像或是其它一些诊疗成像设备的安全使用，许多生物医学植入设备被广泛使用。在这些植入设备的模拟与设计过程中，需要进行高强度的计算，用传统的电脑集群将耗费相当多的时间。A11.jpg评论&&&&著名的美国波士顿科学国际有限公司就是一个设计和制造起搏器和其他一些生物医学植入设备的公司，他们使用了NVIDIA&GPU&运算技术加速整个计算过程。通过NVIDIA的&并行&GPU&架构，模拟过程的执行速度提高了25倍。不仅速度方面提高很多，在成本方面也比过去使用CPU集群时大大降低。地球科学:&石油与天然气勘探&&&&现在，石油与天然气的勘探正变得越来越困难。大型的油气储藏带经常处于地表下很深的地方以至于难于勘测。例如最近在墨西哥湾发现的油田就处于海床下20000英尺深的地方。为了解释地质数据，就必须对获得与处理大量的地震数据。&&&大多数人今天仍然认为GPU是一种用于娱乐消费的技术。但是，休斯敦的Headwave正着手开发新一代计算平台，以充分利用图形卡的并行计算潜力了。A12.jpg评论&&&&Headwave的解决方案也通过NVIDIA&的GPU技术，并使用CUDA&SDK来运行。地球物理学者可以更快速的筛选他们的数据，即便这些数据多达几TB的容量。过去处理这些多达几TB的数据需要数月的计算时间，而使用NVIDIA&GPU&计算技术后，计算速度比过去提高了20倍。所以说，没有NVIDIA&的GPU&计算技术，即时演算这些数据是不可能的，石油与天然气公司将成为这项新技术的直接受益者。计算生物学：分子动力学模拟&&&&在分子动力学模拟领域内，模拟复杂的分子系统需要要耗费大量的时间，并使用复杂的计算机集群。位于Urbana-Champaign的美国伊利诺伊大学的研究人员就使用了NVIDIA的&GPU&产品用于计算生物分子、离子的相互作用，结果是运算速度比过去采用CPU集群提高了100倍。A13.jpg评论&&关于人类疾病的研究是高性能科学计算的主要用途之一&&&&使用GPU工作站后，实际运算速度达到了705&gigaflops。这样非凡的成绩也使得生物科学研不再被限制在服务器集群平台，有了GPU计算，在个人实验室、桌面平台都可以很轻松的进行这些生物分子的模拟，从而使研究者之间不再争夺有限的计算资源。&&&&更进一步，在一些大规模服务器集群中引入GPU之后，一些过去无法实现的梦想现在也可以成为可能。纳米级分子动力学与NVIDIA计算技术的结合是尖端研究与软件开发技术的联姻，用于帮助超级计算机解读活性细胞分子的微小组成。科学计算：MathWorks&MATLAB&&&&MATLAB是一种非常适合于对科学和数学算法进行快速编码的高级语言，并广泛应用于各种研究领域，例如信号与图像处理、测量、商业建模与分析、计算生物学等。&&&&使用NVIDIA&的GPU产品来加速MATLAB有两种方法，第一种不需要改变MATLAB的代码，仅通过插入CUDA&FFT&或BLAS&函数库就可完成。为了进一步加速MATLAB程序，CUDA&中的MATLAB插件允许编程人员使用优化过的CUDA程序来替换某些关键函数，这些新的CUDA函数可以被MATLAB程序所调用。由于使用了CUDA函数，MATLAB的使用者可以方便的加速计算而不必重写整个应用程序。神经电路模拟：A14.jpg评论&&&&大脑神经电路的模拟需要大规模的进行大规模的生物电路模拟，其中也涉及到大量的并行计算。模拟一个神经细胞需要在一秒钟内求解2亿个方程式。一个神经系统矩阵则有成千上万个神经细胞构成，对一格神经系统的即时模拟则需要超过10teraflops的计算能力。Evolved&Machines公司在2006年与NVIDIA&合作，将神经系统的模拟速度比当今的x86&微处理器提高了130倍。北京思腾创新科技发展有限公司联系人：张瑜手机：QQ：&&旺旺：奇宝大世界&支持淘宝交易
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丽台 英伟达 Tesla C2075 GPU
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丽台 C C 现货供应
Tesla K10 K20 接受订货
英伟达 Tesla
C2075 协处理器专为 GPU 计算而量身打造。 每块卡包含448 个应用加速核心，
与传统工作站相比，可大幅提升性能。通过加入一颗英伟达
Tesla?协处理器，工程师、设计
师以及内容制作专业人员便能够为其工作站增添 1 Teraflop (万亿次浮点运算/秒)以上的计算能力。
专为高性能而打造
高速浮点性能 515 Gflops (双精度), 1030 Gflops(单精度) 更快的 PCIe 通信接口 双拷贝 (DualCopy) 引擎可提供双向 PCIe 通信能力在数据集更大的技术类应用上可实现更高性能 大容量 6GB GDDR5 板载存储器 专为 Windows 操作系统而开发的 CUDA驱动程序性能更高 TCC 驱动程序可减少 CUDA 内核的总开销并支持 Windows 远程桌面以及 Windows 服务 纠错码(ECC) 存储器 符合关键应用的严格要求，具有** 计算精度与可靠性。可保护寄存器文件、一级/二级高速缓存、共享内存以及 DRAM
Tesla C2075协处理器
c2075448核心，6G显存，功耗210W。其他指标与C2070完全一致。 C2050 及C2070，本公司有货，C2050即将停产。
Tesla工作站解决方案
英伟达Tesla20系列GPU计算处理器可将标准PC和工作站变成个人超级计算机。 英伟达Tesla 20系列GPU基于代号为"Fermi"的英伟达?(NVIDIA?) CUDA? GPU架构，拥有500 Gigaflops以上的双精度性能，单精度性能高达1Teraflop，而且还具有ECC存储器错误保护功能以及一级和二级高速缓存。面向工作站的英伟达Tesla20系列GPGPU处理器在桌边型系统上即可实现集群一般的性能。 为自己的工作站选择合适的TESLA GPU
主要特性 应用 购买信息 TESLA C2075
产品简介 下载 (227 KB PDF)基于Fermi、采用大容量存储器的高性能GPGPU 448个CUDA核心、6GB存储器 水文M CAE (Y分析) 分子恿W数值分析 计算可视化 (光线追踪) 系统制造商 TESLA C2070
产品简介 下载 (227 KB PDF)基于Fermi、采用大容量存储器的高性能GPGPU 448个CUDA核心、6 GB存储器 水文M CAE (Y分析) 分子恿WMATLAB 系统制造商 TESLA C2050
产品简介 下载 (227 KB PDF)基于Fermi的高性能GPGPU 448个英伟达 (NVIDIA) CUDA核心、3 GB存储器 生物信息学 数据分析应用开发应用程式开发
系统制造商 用户可在下列系统制造商处购买基于Tesla 20系列GPU的工作站。
软件和驱动程序英伟达建议用户从系统OEM厂商处获得C级产品的驱动程序。如需下载**的Tesla C级驱动程序，敬请访问英伟达驱动程序下载页面。
下列操作系统均支持Tesla C级GPU产品:
Windows XP、WindowsVista、Windows 7 (32位和64位)) Linux 32位以及64位 Fedora 12 RHEL 5.4Desktop Ubuntu 9.10 Desktop RHEL 4.8Desktop (仅64位) RHEL 6 OpenSUSE11.2 SLED 11 点此点此了解有关Tesla产品驱动程序和软件的更多信息 。点此了解有关C、C++、Fortran以及OpenCL等软件开发工具的更多信息 ，这些工具都是针对Tesla GPU的。
产品技术参数
Tesla C2075Tesla C2070 Tesla C2050峰值双精度浮点性能 515 Gigaflops 515 Gigaflops 515 Gigaflops 峰值单精度浮点性能 1030Gigaflops 1030 Gigaflops 1030 Gigaflops CUDA核心数量 448 448 448 存储器容量(GDDR5) 6 GigaBytes 6 GigaBytes 3GigaBytes 存储器带宽 (ECC关闭) 144GBytes/sec 144 GBytes/sec 144 GBytes/sec 支持的显示器 双链路DVI-I **显示器分辨率 双链路DVI-I **显示器分辨率@ 60 Hz:
* 注:在启用ECC的情况下，12.5%的GPU存储器用于ECC数据位。例如，在启用ECC的情况下，如果总容量为3GB，那么用户可用存储器容量为2.625 GB。
硬件支持 知识库我们的知识库常年全天在线开放，其中包含了最常见问题的答案。
用户论坛在CUDA论坛上，用户可以讨论Tesla产品、探讨CUDA开发，还可以与其它Tesla户分享有趣的话题、技巧和解决方案。
有关英伟达产品的RMA请求、更换以及保修问题，敬请联络售出该产品的经销商。
传统产品 Tesla10系列产品:
Tesla C1060 GPU计算处理器 (产品简介) Tesla 8系列产品:
Tesla C870 GPU计算处理器 (板卡规格参数文档) Tesla D870桌边型GPU计算系统(板卡规格参数文档)
【丽台 英伟达 Tesla C2075 GPU
报价 丽台 C2075 参数】产品信息由【北京思腾创新科技发展有限公司】提供，【北京思腾创新科技发展有限公司】主营：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&，您可以查看更多关于【丽台 英伟达 Tesla C2075 GPU
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联系人：刘立**电话：18**地址：北京**网站：主营：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
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ICP备案号：豫B2-|增值电信业务经营许可证:豫B2-查看: 1812|回复: 0
NVIDIA Tesla C C K10 K20 GPU高性能加速卡
全新 C C K10 K20 现货 供应&&提供测试环境 GPU 加速器
NVIDIA Tesla K20[url=]NVIDIA Tesla C2075[/url][url=]NVIDIA CUDA[/url] 核心数量2496448显存5GB GDDR56GB GDDR5 存储器存储器带宽 (ECC 关闭)1208 GB/秒144 GB/秒峰值双精度浮点性能
性能 (板卡)1.17 Tflops515 Gflops峰值单精度浮点性能 (板卡)3.52 Tflops1030 Gflops
测评 数据&&FeaturesTesla K10Tesla M2090Tesla M2075Tesla M2070-QNumber and Type of GPU2 Kepler GK104s1 Fermi GPU1 Fermi GPU1 Fermi GPUGPU Computing ApplicationsSeismic processing, signal and image processing, video analyticsSeismic processing, CFD, CAE, Financial computing, Computational chemistry and Physics, Data analytics, Satellite imaging, Weather modelingVisualization ApplicationsN/AN/AN/ACAD, CAM, CAE pre/post processing Remote desktopPeak double precision floating point performance190 Gigaflops
(95 Gflops per GPU)665 Gigaflops515 Gigaflops515 GigaflopsPeak single precision floating point performance4577 Gigaflops
(2288 Gflops per GPU)1331 Gigaflops1030 Gigaflops1030 GigaflopsMemory bandwidth (ECC off)320 GB/sec
(160 GB/sec per GPU177 GBytes/sec150 GBytes/sec150 GBytes/secMemory size (GDDR5)8GB
(4 GB per GPU)6 GigaBytes6 GigaBytes6 GigaBytesCUDA cores3072
(1536 per GPU)512448448 新一届超级计算大会SC12今天开幕了，除了公布新的TOP500超算榜单，各大相关厂商也是一股脑地发布或者宣布了多款高性能计算产品。先来看NVIDIA这边，基于开普勒大核心GK110、拥有71亿个晶体管的Tesla K20终于正式发布了，而且还有更高端的Tesla K20X。
Tesla K20X拥有十四组SMX、2688个流处理器，屏蔽了一组192个，但同时启用完整的384-bit显存位宽和1.5MB二级缓存，搭配6GB GDDR5。频率方面核心定在732MHz，浮点性能为单精度FP32 3.95TFlops、双精度FP64 1.31TFlops(这代3:1上代费米2:1)，显存频率则是5.2GHz，带宽达249.6GB/s。
事实上，美国橡树岭国家实验室的新一代超级计算机“泰坦”里配备的就是Tesla K20X，而不是Tesla K20，只不过之前双方都口风甚紧，谁也没有明说。泰坦此番不仅成功登顶超算王者，拿下世界性能第一，还在能效上超越了半年前的绿色超算第一名。
Tesla K20又放弃了一组SMX和一个显存控制器，因此有2496个流处理器、320-bit位宽，显存容量5GB GDDR5，二级缓存也对应地减少到1.25MB。核心频率也略降至706MHz，因此浮点性能减少为单精度3.52TFlops、双精度1.17TFlops，而显存频率仍然是5.2GHz，带宽为208GB/s。
Tesla K20X的热设计功耗为235W，Tesla K20则降低到225W——别小看了这区区10W，225W正是绝大多数服务器和机柜所允许的扩展卡最大TDP，再高就需要定制了，AMD 375W的双芯型FirePro S10000就比较麻烦。二者都提供主动和被动散热，供客户选择。
相比之下，上一代费米架构的Tesla MQ只有30亿个晶体管、最多512个流处理器、384-bit 3.7GHz 6GB GDDR5显存，浮点性能最高单精度1.33TFlops、双精度655GFlops，热设计功耗最高250W。AMD FirePro S10000单精度高达5.91TFlops，双精度也有1.48TFlops，比之Tesla K20X分别高出50％、13％，但到了实际生态里显然还是Tesla更有优势。
Tesla K20的建议零售价为3199美元，Tesla K20X则未公布，估计美元范围。二者均已开始大规模出货了，客户包括Appro、华硕、Cray、Eurotech、富士通、惠普、IBM、广达、SGI、Supermicro、T-Platforms、泰安。
除了橡树岭，其它采纳Tesla K20系列的机构还有：美国克莱姆森大学、印第安纳大学、南加州大学(USC)、托马斯·杰斐逊国家加速器实验室、国家超级计算应用中心(NCSA)、国家海洋和大气管理局(NOAA)；沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)；中国上海交大。
NVIDIA宣称，Tesla K20X搭配Intel Sandy Bridge处理器，可以将大量高性能计算应用的性能提升十倍乃至更多，包括：
－ MATLAB(工程)：18.1倍
－ Chroma(物理)：17.9倍
－ SPECFEM3D(地球科学)：10.5倍
－ AMBER(分子动力学)：8.2倍
NVIDIA还表示，Tesla K20X/K20在过去三十天内就累计出货提供了超过30PFlops的浮点性能，相当于过去时间最快超级计算机的总和！
此前发布的双GK104核心的Tesla K10并不会被取代和淘汰，而是将与Tesla K20系列并存。事实上，Tesla K20的单精度浮点性能还更高呢，达到了4.5TFlops，只是没有SRAM ECC、HyperQ、Dynamic Parallelism等高端技术。Tesla K20X高清实物照Tesla K20高清实物照GK110核心架构图(完整的2880个流处理器)GK110 SMX阵列架构图Tesla K20/2000系列规格对比开普勒、费米核心规格对比双精度浮点效率：上代只有65％，现在提高到了惊人的93％，Intel Xeon也才不过86％HyperQ、Dynamic Parallism技术之前说的Tesla K20价格和出货时间，实际上提前了泰坦超级计算机的计算板：四颗十六核心Opteron、四块Tesla K20X(左侧)
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