загрузка...
загрузка...
На головну

Доповнення. NVIDIA Tesla короткий опис

  1.  III. Опис зовнішніх схем баз даних
  2.  NVIDIA CUDA
  3.  Philadelphia Deneyini gerзeklestiren Ekip: Einstein, Tesla, Rooswelt ve Von Neumann.
  4.  Активація KIS / KAV 6.0 за допомогою ключа, у вигляді картинок з описом
  5.  Активація KIS / KAV 7.0 за допомогою ключа, у вигляді картинок з описом
  6.  Бібліографічні опис нормативно-правових актів (в тому числі і технічних нормативно-правових актів)
  7.  Бібліографічний опис книги колективу авторів

Технічні характеристики рішень Tesla в desktop і server варіантах.

NVIDIA Tesla представлена ??у вигляді серверного рішення і desktop варіанту. Для розробників, і взагалі для фахівців, кому не потрібна велика продуктивність підійде ідеально підійде desktop варіант, так само таке рішення прекрасно підходить для створення персональних високопродуктивних робочих станцій націлених на наукові дослідження і обчислення. До речі, ось можна використовувати таку комбінацію GPU Quadro або GeForce і NVIDIA Tesla. GPU виконує візуалізацію, а Tesla не обтяжені розрахунками картинки виконує тільки поставлені завдання по обчисленнях. Плюс, їх можна використовувати спільно, безпосередньо для обчислень.

З технічного боку дані рішення виглядають так. Модель Tesla С1060 для настільних систем представлена ??у вигляді графічного прискорювача, такого ж, як у нас в системних блоках, але він не володіє портами для підключення моніторів. Усередині Tesla C1060 містить чіп T10 (GT200). У Tesla C1060 на борту 4 Gb GDDR3 графічної пам'яті з інтерфейсом в 512-bit. Споживання енергії цим пристроєм становить 160W.

Але це рішення для робочих станцій, де ви можете працювати і виконувати розрахунки безпосередньо на робочому місці. Але що робити, коли доходить справа до обчислень у величезних масштабах, в серверних залах з можливістю масштабування? Для цього розроблена NVIDIA Tesla S1070. Дане рішення представлено у вигляді 1U корпусу, який встановлюється в стійку над або під сервером (див. Ілюстрацію нижче). Дане рішення представлено 4мя чіпами T10 (GT200), кожному з них відведено по 4 Gb GDDR3 пам'яті, при цьому в сумі отримуємо 16 Gb пам'яті. Але це рішення до систем підключається через спеціальний HIC (host interface card) і кабель. В самі сервера x86 або робочі станції в шину PCI-E x16 або x8.

Dimson3d | Мені як фахівцю з візуалізації, цікаво, чи можна застосувати CUDA безпосередньо в цій області. Чи можлива повна реалізація системи візуалізації? Хочеться зауважити, що багато користувачів скаржаться - «Ось використовувати цю потужність для візуалізації фінальних сцен, прикрутити до V-Ray або mental ray». Чи буде реалізована нова система візуалізації, яка буде повністю використовувати потенціал графічних прискорювачів, або ж можна буде перекладати окремі завдання, модулі на GPU. Розрахунки трасування променів або GI і т.п.

Так. Природно ми вважаємо, що CUDA повинна і може використовуватися для фінальної візуалізації. На жаль, поки про якісь готових продуктах, які використовують CUDA для візуалізації говорити рано. Ми в цьому напрямку працюємо можна відзначити існування бібліотеки NVRT демонстрація, якій була на SIGGRAPH 2007, вона вже успішно застосовується для візуалізації. Багато компаній з індустрії її використовують. Але це незакінчений фінальний продукт - саме бібліотека, яка дозволяє вам використовувати CUDA GPU для вирішення завдань трасування променів. Це базовий рівень. Передбачається, що на основі цієї бібліотеки ви будете будувати свої додатки - візуалізація з використанням Raytracing, або будь-які інші завдання. Це оптимізована реалізація трасування променів в загальному сенсі не обов'язково для рендеринга і оптимізована для наших процесорів GPU. Усередині компанії, ми так само досить щільно займаємося питаннями реалізації, наприклад альтернативних конвеєрів рендеринга на GPU. У нас є проект реалізації Rays на CUDA. Так само проект з Microsoft Research де, вони реалізували RenderMan за допомогою CUDA і отримали дуже гарне прискорення. Але поки це знаходиться на стадії розробки і експериментів.

Але все що ми бачимо інтерес дуже великий особливо в індустрії кіно і телебачення. Зокрема студія PIXAR дуже зацікавлена ??у використанні CUDA в своїх розробках і проектах. Просто поки що рано говорити про якісь фінальних продуктах, які будуть готові для індустріального застосування. Найближчим часом, з огляду на те, що GPU стають доступнішими, а продуктивність зростає не по днях, а по годинах (посміхаючись, каже Юрій). Я думаю в найближчі кілька років ми побачимо, які то готові рішення.

Ще можна напевно сказати щодо застосування CUDA взагалі в задачах для симуляції. Є такий plug-in до 3ds Max - Ray Fire він не використовує CUDA на пряму, а використовує PhysX, а PhusX в свою чергу базується на CUDA. Це як приклад, як CUDA може допомогти у вирішенні завдань не пов'язаних безпосередньо з візуалізацією.

 




 Передача потокового обробка на GPU |  NVIDIA CUDA |  Корпорація Nvidia презентувала швидку однопроцесорних відеокарту |

загрузка...
© um.co.ua - учбові матеріали та реферати