Модельный ряд компании SuperMicro
дополнился новым классом систем (GPU-Servers) предназначенным для решения графических и вычислительных задач.
Линейка платформ представлена двумя решениями SS6016GT, в исполнении 1U с вычислительной мощностью до 2 терафлопс, и старшей
моделью SS7046GT, в исполнении Tower/4U с вычислительной мощностью до 4 терафлопс.
Основное различие моделей SuperServer 6016GT-TF-TM2/TC2
и SuperServer 7046GT-TRF-TC4
заключается в установленных GPU Cards: двух NVIDIA Tesla M1060/С1060 и четырех NVIDIA Tesla C1060 соответственно, в остальном их технические
характеристики схожи: исполнение в 1U/4U, установка до 2-х процессоров Xeon 5500 серии, поддержка до 96GB DDR3 и до 3-x/8-ми hot-swap 3.5" HDD, а
также интегрирован Dual Gigabit LAN и IPMI 2.0 с поддержкой Virtual Media и KVM-over-LAN.
Пиковая производительность систем достигается за счет использования двух/четырёх GPU NVIDIA Tesla M1060/С1060, каждая из которых содержит
240-ядерный процессор, работающий на частоте 1.3 гигагерц и 4 гигабайта памяти. Основное функциональное отличие GPU от CPU состоит в том,
что его ядра работают параллельно, это дает весомое преимущество при обработке больших объемов данных. Кроме того, в отличии от расчетов
на CPU, при вычислениях на графическом адаптере нет необходимости в кешировании поступающей информации, что, в свою очередь, устраняет
проблемы в ситуациях, когда размер данных превышает размер кеша. Эти особенности делают GPU чрезвычайно эффективным в ряде задач, требующих
обработки значительных массивов данных и хорошо поддающихся распараллеливанию.
К числу таких задач относятся, например, проблемы квантовой химии и астрофизики, финансового и нефтегазового моделирования, предсказания
погоды и поиска сигнала, и многие другие. На
странице можно ознакомится с показателями увеличения скорости вычислений в реальных научных и коммерческих приложениях
с использованием программного комплекса CUDA (Compute Unified Device Architecture) - технологии, позволяющей реализовывать алгоритмы,
выполнимые на графических процессорах NVIDIA. В некоторых примерах достигается 300-кратное ускорение при использовании расчетов на
гетерогенных системах (GPU + CPU) по сравнению с расчетами исключительно на CPU.
Шпаргалку подготовил Александр Семенел
Контакты: +38 (044) 205-55-61, onix@onix.kiev.ua
