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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.

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Anonim

A Nvidia anunciou terça-feira um supercomputador pessoal Tesla baseado em GPU, que segundo ele usa suas GPUs Tesla e Cuda para fornecer o poder de um cluster de computadores a uma fração do custo, no fator de forma de uma estação de trabalho de desktop padrão. Entre os fabricantes de computadores que oferecem os Supercomputadores Pessoais Tesla estão a Dell, Lenovo, Asus e Western Scientific.

Há uma nova arquitetura de computadores emergindo, baseada em GPUs e outros tipos de processadores paralelos e CPUs tradicionais (unidades centrais de processamento).) trabalhando juntos, disse Huang. "A CPU é excelente para processamento seqüencial, mas há muitos tipos de problemas que podem ser operados em paralelo", acrescentou ele. As GPUs oferecem maior desempenho que os processadores, já que integram centenas de processadores, segundo Huang. O modelo do Tesla Personal Supercomputer anunciou terça-feira, por exemplo, que tem 240 processadores rodando em paralelo, acrescentou.

Os primeiros a perceber a importância de uma "arquitetura heterogênea" foram os gamers que perceberam que com uma CPU e uma GPU seu vídeo jogos e gráficos 3-D são muito melhores, disse Huang.

A GPU em seu novo posicionamento não é vista pela Nvidia como uma alternativa aos processadores. "Não estamos tentando substituir a CPU como acreditamos ser necessária", disse Huang.

A Nvidia está trabalhando com desenvolvedores de aplicativos para portar seu software para a arquitetura Cuda, disse Huang. A capacidade de programar em linguagem C irá garantir que usuários sofisticados, como pesquisadores, possam escrever os próprios programas para o novo supercomputador, acrescentou.