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NVIDIA rivela che le sue GPU più efficienti e veloci equipaggiano il supercomputer N. 1 al mondo

Le nuove GPU Tesla K20X assicurano il 90 percento delle performance di Titan, incoronato oggi come il più veloce supercomputer al mondo

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Tesla K20 GPU
NVIDIA® Tesla® K20X GPU Accelerator
Titan Supercomputer powered by Tesla GPUs
Titan Supercomputer at Oak Ridge National Laboratory in Oak Ridge, Tenn. – Powered by NVIDIA® Tesla® K20X GPU Accelerators

SALT LAKE CITY—SC12—12 Novembre 2012— NVIDIA ha presentato oggi la famiglia di GPU NVIDIA® Tesla® K20, gli acceleratori più efficienti e con le più elevate performance mai realizzati e su cui si basa Titan, il più veloce supercomputer al mondo secondo la TOP500 list presentata questa mattina alla SC12 supercomputing conference.

Equipaggiato con 18,688 acceleratori GPU NVIDIA Tesla K20X, il supercomputer Titan dell'Oak Ridge National Laboratory a Oak Ridge si è attestato come il supercomputer N. 1 nella classifica mondiale davanti al sistema Sequoia del Lawrence Livermore National Laboratory’s con le performance record di 17.59 petaflop misurate con il benchmark LINPACK.1

Tesla K20 – Leadership per performance ed efficienza energetica
Basata sulla rivoluzionaria architettura NVIDIA Kepler™, la nuova famiglia Tesla K20 include l'acceleratore Tesla K20X, il prodotto di punta della linea NVIDIA Tesla.

Assicurando le più elevate performance disponibili con un singolo processore, la K20X decuplica l'accelerazione quando accoppiata a CPU leader.2 Sorpassa tutti gli altri processori su due classiche misure delle performance computazionali– (potenza di picco di 3.95 teraflop con calcoli in virgola mobile di singola precisione e 1.31 teraflop in doppia precisione).

La nuova famiglia include anche l'acceleratore Tesla K20, che offre 3.52 teraflop di potenza di picco in singola precisione e 1.17 teraflop in doppia-precisione. Negli ultimi 30 giorni sono già state distribuite GPU Tesla K20X e K20 che assieme totalizzano 30 petaflop. Ciò equivale alle somma delle performance computazionali dei più veloci supercomputer degli ultimi 10 anni messi insieme.

“Stiamo beneficiando delle architetture basate su GPU NVIDIA per accelerare in modo significativo le simulazioni in numerose e diverse aree come, ad esempio, il clima e la metereologia, la sismologia, l'astrofisica, la meccanica dei fluidi, le scienze e la biofisica molecolare.", ha affermato Dr. Thomas Schulthess, professor of computational physics presso ETH Zurich e Direttore del Swiss National Supercomputing Center. “La famiglia di acceleratori K20 rappresenta un balzo in avanti nel computing comparabile a quello apportato dalla precedente architettura NVIDIA Fermi, aumentando la produttività e consentendoci potenzialmente di raggiungere prospettive finora impossibili.”

Altri utilizzatori della prim'ora sono: Clemson University, Indiana University, Thomas Jefferson National Accelerator Facility (Jefferson Lab), King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), National Center for Supercomputing Applications (NCSA), National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), Oak Ridge National Laboratory (ORNL), University of Southern California (USC) e Shanghai Jiao Tong University (SJTU).

Efficienza energetica per data center più “green"
L'acceleratore GPU Tesla K20X offre tre volte l'efficienza energetica della precedente generazione e garantisce, se paragonato alle CPU, maggiori benefici.

Utilizzando gli acceleratori Tesla K20X, Titan di Oak Ridge ha ottenuto 2,142.77 megaflop di performance per watt, che supera i livelli d'efficienza del sistema N.1 della più recente classifica Green500 dei supercomputer più efficienti al mondo.3

La soluzione più veloce con un'ampia gamma di applicazioni Data Center
La famiglia Tesla K20 accelera la più vasta gamma di applicazioni commerciali, ingegneristiche e scientifiche per high performance computing e data center. Oggi, oltre 200 applicazioni software traggono vantaggio dall'accelerazione su GPU, con un aumento del 60% in meno di un anno.

Quando gli acceleratori GPU Tesla K20X vengono aggiunti ai server con CPU Intel Sandy Bridge, molte applicazioni vengono accelerate di 10 volte o più, come, ad esempio:4

  • MATLAB (engineering) – 18.1 volte più veloce
  • Chroma (physics) – 17.9 volte più veloce
  • SPECFEM3D (earth science) – 10.5 volte più veloce
  • AMBER (molecular dynamics) – 8.2 volte più veloce

Maggiori informazioni sugli acceleratori Tesla K20 sono disponibili presso lo stand NVIDIA 2217 a SC12, Nov. 12-15, e sul sito NVIDIA dedicato all'high performance computing. E' possibile provare gratuitamente in remoto l'acceleratore Tesla K20 sui cluster dal sito GPU Test Drive.

Disponibilità
La famiglia degli acceleratori NVIDIA Tesla K20 è disponibile presso i principali produttori, tra cui Appro, ASUS, Cray, Eurotech, Fujitsu, HP, IBM, Quanta Computer, SGI, Supermicro, T-Platforms e Tyan e anche dagli NVIDIA reseller.

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 super calcolo e offrono performance significativamente superiori con le applicazioni scientifiche e commerciali rispetto ai sistemi basati su sole CPU.

Maggiori informazioni sulle GPU NVIDIA Tesla sono disponibili sul sito Tesla. Per saperne di più su CUDA, è possibile visitare il sito CUDA. Ulteriori news su NVIDIA , sull'azienda e sui prodotti, video, immagini e altro sono disponibili nella NVIDIA newsroom. E' possibile anche seguirci su Twitter (@NVIDIATesla).

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 5.000 brevetti inviati, depositati o registrati, fra cui alcuni relativi a "concetti essenziali" per il computing moderno. Per ulteriori informazioni,vedere www.nvidia.it.

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 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 29 Luglio 2012. 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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1 Comparato al sistema Sequoia di Lawrence Livermore National Laboratory a Livermore con performance di 16.3 petaflop; Fonte: Top500.org – www.top500.org/lists/2012/06.
2 Risultati CPU: Dual socket E5-2687w, 3.10 GHz, risultati GPU: Dual socket E5-2687w + 2 Tesla K20X GPU.
3 Fonte: Green500.org: www.green500.org/lists/green201206.
4 Configurazione di sistema – Risultati CPU: Dual socket E5-2687w, 3.10 GHz CPU; risultati GPU: Dual socket E5-2687w CPUs + 2 Tesla K20X GPU (risultati MATLAB su FFT comparano i7-2600K CPU 3.4 GHz con Tesla K20 GPU).