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NVIDIA definisce nuovi standard nell'ambito dell'High Performance Computing con le GPU Tesla su architettura Kepler

La nuova architettura triplica l'efficienza energetica e facilita la programmazione dei sistemi basati su GPU

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Luciano Ballerano
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NVIDIA
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SAN JOSE, Calif.—GPU Technology Conference—15 Maggio 2012—NVIDIA svela oggi una nuova famiglia di GPU Tesla® basata sulla rivoluzionaria architettura NVIDIA® Kepler™, che rende più semplice e accessibile il GPU computing per un'ampia serie di applicazioni tecniche e scientifiche nell'ambito dell'high performance computing (HPC).

Le nuove GPU NVIDIA Tesla K10 e K20 sono acceleratori realizzati per gestire le problematiche più complesse in ambito HPC. Progettata con particolare focus sulle performance e sull'efficienza energetica, Kepler è tre volte più efficiente della precedente architettura NVIDIA Fermi™, che si era affermata come il nuovo standard nell'ambito del parallel computing due anni fa, quando è stata lanciata.

“Fermi ha rappresentato uno dei più significativi passi avanti nell'ambito del computing", ha dichiarato Bill Dally, chief scientist di NVIDIA. “Ha posto il GPU-accelerated computing tra le soluzioni top tier nell'ambito dell'high performance computing e ha attirato centinaia di migliaia di sviluppatori verso la piattaforma basata su GPU. Kepler sarà altrettanto dirompente, ponendo le GPU al centro del technical computing, grazie alla semplicità d'utilizzo, alle numerose possibilità di applicazione e all'efficienza.”

Le GPU Tesla K10 e K20 sono state presentate alla GPU Technology Conference (GTC), nell'ambito di una serie di annunci NVIDIA, tutti disponibili nella press room online della GTC.

NVIDIA ha sviluppato una serie di tecnologie innovative a livello di architettura che rendono le GPU Kepler altamente performanti ed efficienti a livello energetico, così come facilmente integrabili in un buon numero di applicazioni. Tra le maggiori innovazioni:

  • SMX Streaming Multiprocessor– Base fondante ogni GPU, lo streaming multiprocessor SMX è stato riprogettato dall'inizio a favore delle performance più elevate e della maggiore efficienza energetica. Offre tre volte le prestazioni per watt dello streaming multiprocessor di Fermi, rendendo possibile realizzare un supercomputer dalla potenza di calcolo di un petaflop nello spazio di soli 10 server rack. L'efficienza energetica è stata ottenuta aumentando il numero di core CUDA® di quattro volte, riducendo la velocità di clock di ciascun core, limitando l'utilizzo di parti della GPU quando si trovano in idle e massimizzando l'area della GPU destinata ai parallel-processing core.
  • Dynamic Parallelism – Questa caratteristica consente alla GPU di adattarsi dinamicamente ai dati. Semplifica significativamente il parallel programming, consentendo all'accelerazione basata su GPU di avvalersi di un più ampio set di noti algoritmi, come il mesh refinement, fast multipole method e metodi multigrid.
  • Hyper-Q – Questo consente alle multiple core CPU di utilizzare contemporaneamente i core dell'architettura CUDA su una singola GPU Kepler, aumentando sensibilmente l'utilizzo della GPU, abbattendo i tempi di idle della CPU e migliorandone la programmabilità. Hyper-Q è ideale per le applicazioni cluster che usano MPI.

"Abbiamo progettato Kepler tenendo conto di tre cose: performance, efficienza e accessibilità", ha affermato Jonah Alben, senior vice president of GPU Engineering & principal architect of Kepler di NVIDIA. “Rappresenta un'importante pietra miliare nel GPU-accelerated computing e dovrebbe favorire la prossima ondata di novità nella ricerca computazionale".

GPU NVIDIA Tesla K10 e K20
La GPU NVIDIA Tesla K10 offre il più elevato throughput al mondo per le applicazioni di elaborazione dei dati in ambito signal, image e sismico. Ottimizzato per i clienti che si occupano di ricerca petrolifera e del gas, nonché per l'industria della difesa, una singola scheda acceleratrice Tesla K10 dispone di due GPU GK104 Kepler che assicurano performance aggregate di 4,58 teraflop di peak single-precision floating point e 320 GB al secondo di memory bandwidth.

La GPU NVIDIA Tesla K20 GPU è il nuovo prodotto flagship della famiglia di GPU Tesla, progettato per gli ambienti HPC computazionalmente più intensivi. Attesa come la GPU con le più elevate performance al mondo e la più efficiente, la Tesla K20 sarà disponibile nel quarto trimestre del 2012.

Tesla K20 si basa sulla GPU Kepler GK110. Questa GPU offre tre volte il doppio della precisione se comparata ai prodotti Tesla su architettura Fermi e supporta Hyper-Q e il dynamic parallelism. Si prevede che la GPU GK110 GPU sarà integrata nel nuovo supercomputer Titan al Oak Ridge National Laboratory nel Tennessee e nel sistema Blue Waters del National Center for Supercomputing Applications presso l'University of Illinois at Urbana-Champaign.

“Da quando Fermi fu lanciata due anni fa, il computing ibrido è diventata una strada largamente scelta per offrire le performance più elevate per un numero di applicazioni HPC critiche", ha detto Earl C. Joseph, program vice president of High-Performance Computing di IDC. “Nei prossimi due anni, ci aspettiamo che le GPU saranno sempre più utilizzate per fornire le più alte prestazioni in molti campi d'applicazione."

Anteprima della piattaforma CUDA 5 Parallel Programming
In aggiunta all'architettura Kepler, NVIDIA ha rilasciato oggi la piattaforma di parallel programming CUDA 5. Resa disponibile agli oltre 20.000 membri del programma GPU Computing Registered Developer di NVIDIA, la piattaforma consentirà agli sviluppatori di esplorare nuove strade per beneficiare delle nuove GPU Kepler, incluso il dynamic parallelism.

Il modello CUDA 5 parallel programming sarà disponibile nel terzo quadrimestre del 2012. Gli sviluppatori possono avere accesso alla preview release registrandosi come GPU Computing Registered Developer sul sito CUDA.

Informazioni su GPU NVIDIA Tesla
Le GPU Tesla sono acceleratori paralleli basati sulla piattaforma di calcolo parallelo NVIDIA CUDA®. Le GPU Tesla sono state espressamente progettate per il calcolo ad alte prestazioni (HPC), la scienza computazionale e il supercalcolo e offrono prestazioni significativamente superiori con le applicazioni scientifiche e commerciali rispetto ai sistemi basati su sole CPU. Le GPU Tesla, oggi equipaggiano tre dei cinque supercomputer della classifica mondiale.

Maggiori informazioni sulla GPU NVIDIA Tesla sono disponibili sul sito Tesla o tramite Twitter (@NVIDIATesla).

GTC
La GPU Technology Conference (GTC) promuove la consapevolezza globale del GPU computing e visualization, e la loro importanza per il futuro della scienza e dell'innovazione. Le ultime notizie di NVIDIA e dei suoi partner sono disponibili nella press room GTC.

Informazioni su NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) ha mostrato al mondo intero la reale potenza della grafica computerizzata con l’invenzione della GPU avvenuta nel 1999. Oggi, i suoi processori sono la base fondante di una vasta gamma di prodotti, che spaziano dagli smartphone ai supercomputer. I processori mobile di NVIDIA vengono usati nei telefonini, nei tablet e sistemi di infotainment per automobili. I giocatori su PC si affidano alle GPU per accedere a mondi virtuali di grande spettacolarità e immersività. I professionisti li usano per creare grafica 3D ed effetti visivi per i film e per la progettazione di qualsiasi cosa, dai campi da golf sino ai Jumbo Jet. Infine, i ricercatori utilizzano le GPU per espandere le frontiere della scienza grazie a soluzioni di high-performance computing. La società è proprietaria di oltre 4.500 brevetti inviati, depositati o registrati, fra cui alcuni relativi a “concetti essenziali” per il computing moderno. Per ulteriori informazioni, vedere www.nvidia.it.

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Alcune affermazioni riportate nel presente comunicato stampa ivi incluse, in via esemplificativa, affermazioni relative a: l'impatto, le prestazioni e i vantaggi della piattaforma di elaborazione in parallelo NVIDIA CUDA, nonché l'impatto positivo dei brevetti della società sul computing moderno, sono affermazioni soggette a rischi ed incertezze che possono avere esiti effettivi materialmente differenti dalle aspettative. Importanti fattori che possono causare esiti molto diversi da quelli attesi sono: condizioni economiche globali; ricorso a terze parti per la produzione, l’assemblaggio, l'imballaggio e il testing dei prodotti; impatto dello sviluppo o della concorrenza a livello tecnologico; sviluppo di tecnologie più veloci o efficienti; difetti di progettazione, produzione o software; variazioni delle preferenze e richieste dei consumatori; cambiamenti di standard e interfacce del settore; riduzione imprevista delle prestazioni dei nostri prodotti o delle nostre tecnologie quando vengono integrati nei sistemi, nonché altri fattori di volta in volta trattati nei rapporti che NVIDIA inoltra all'ente Securities and Exchange Commission (SEC), ivi compreso il relativo modulo 10-Q per il periodo fiscale terminato il martedì 22 novembre 2011. Copie dei documenti e delle relazioni depositati presso la SEC sono disponibili presso il sito Web di NVIDIA a titolo assolutamente gratuito. Queste previsioni sono soggette a rischi e incertezze e quindi non costituiscono alcuna garanzia di future prestazioni e rendimenti e sono valide soltanto alla data in cui sono state formulate. Inoltre, fatte salve le limitazioni previste dalla legge, NVIDIA disconosce qualsiasi obbligo ad aggiornare tali previsioni in modo da riflettere eventi o circostanze future.

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