TFLOPS e a treta Xbox Series X vs Playstation 5
Fazer uma pesquisa de imagens do Google por “supercomputador” não vai te dar nada parecido com a mais recente criação da Universidade de Antuérpia: o supercomputador Fastra II possui vários teraflops de potência computacional, mas seu pequeno tamanho o diferencia dos supercomputadores comuns, assim como seu preço consideravelmente menor (6000 euros / US $ 8.791).
O primeiro supercomputador de mesa da universidade, o Fastra, tinha apenas 4 placas gráficas com duas GPUs (para 8 GPUs totais). Em comparação, o Fastra II tem um total de 13 unidades de processamento gráfico (seis placas de duas GPUs NVIDIA GTX295 e uma única placa de uma única GPU GTX275). Tudo isso dá ao Fastra II 12 teraflops de poder de computação (12 trilhões de operações de ponto flutuante por segundo). A maioria dos computadores domésticos está na faixa gigaflops (bilhões de segundos de segundo de cálculo de ponto flutuante), e os supercomputadores mais rápidos do TOP500 atingiram petaflops (um quadrilhão por segundo).
O Fastra II precisa de toda essa potência gráfica para oferecer maior resolução sobre os procedimentos de digitalização óssea tridimensional da Universidade. Embora todo esse poder não seja prático para um escritório ou estúdio, certamente impressionará os vizinhos.
Os pesquisadores da Universidade tiveram que fazer algumas modificações nos componentes para criar o Fastra II, incluindo um caso personalizado para conter todos os gráficos. cartões acima da placa-mãe, um BIOS personalizado e um kernel Linux personalizado (já que um BIOS comum de 32 bits não conseguia lidar com todas as placas gráficas simultaneamente). O Fastra II ainda está em desenvolvimento e desenvolvimentos futuros podem ser encontrados no site oficial.
[Universidade de Antuérpia via Electronista]
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Cuda faz parte da estratégia da Nvidia para posicionar suas GPUs, tradicionalmente fortes em gráficos e jogos de ponta, como finalidade, para Os processadores de computação, que podem ser usados em uma variedade de aplicações científicas e aplicações comerciais, como computação financeira, disse Huang.
"Acreditamos que uma GPU não é mais apenas para gráficos, e pode ser realmente usada para qualquer coisa que envolva muitos dados e matemática ", acrescentou Huang.
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