帖子很冷清，卤煮很失落！求安慰
手机签到经验翻倍！快来扫一扫！
Xeon Phi 5110P协处理器 60核心 8G显存 另有Tesla K20 K40 K80高性能计算卡
1447浏览 / 6回复
& & &Xeon&Phi系列协处理器采用22nm&3D晶体管工艺制造，外形则采用标准规格的PCI-E&x16扩展卡。Xeon&Phi&5110P定位高端，拥有60个核心，主频1.053GHz，双精度浮点性能1.011TFlops，一级指令/数据缓存1.875MB(每核心32KB)，二级缓存30MB(每核心512KB)，搭载十六通道、512-bit位宽的8GB&GDDR5显存，等效频率5GHz，带宽320GB/s，并支持ECC。整卡热设计功耗225W并采用被动散热——和NVIDIA&Tesla&K20一样也是高性能计算服务器所能承受的最大值。&&&&定位稍低的“Xeon&Phi&3100”系列今天只是纸面宣布，核心数量、频率等规格要到明年上半年才会公布，微软只说其双精度浮点性能超过1TFlops，二级缓存容量超过25MB(那就应该是至少50个核心)。显存是384-bit&6GB&GDDR5，等效频率5GHz，带宽240GB/s，热设计功耗达到了300W，分主动散热、被动散热两种。&&&&除此之外，Intel还向早期客户提供了特殊的开发版本“Xeon&Phi&SE10”系列，包括被动散热的SE10P、无散热方案的SE10X，规格方面都是61个核心、1.1GHz频率、512-bit&5.5GHz&8GB&GDDR5显存、352GB/s带宽、30.5MB二级缓存、300W热设计功耗，双精度浮点性能达到1.073TFlops。这应该是Xeon&Phi协处理器的完整规格，零售版都做了一定的屏蔽。&&&&田纳西州大学的田纳西高级计算中心(TACC)于2013年1月推出新款超级计算机“Stampede”(惊跑)，总计182个机架，配备6400台戴尔PowerEdge&C8220X&Zeus服务器，拥有12800颗Xeon&E5-2680八核心处理器、200TB内存、14PB硬盘，并连接数千块Xeon&Phi&SE10P，总的浮点性能超过9PFlops，其中来自协处理器的就超过7PFlops，未来升级新型号后会有至少15PFlops。&&&&&&该超算还会有128个NVIDIA下一代GPU(不会是GK110吧)，用于远程虚拟化，以及16台各自有1TB共享内存、两颗GPU的戴尔服务器，用于大型数据分析。&&&&众核架构编程方面，Xeon&Phi系列支持Red&Hat&Enterprise&Linux&6.x、SUSE&Linux&12+操作系统，以及大量软件厂商的标准工具、多种编程模型，512-bit宽度矢量引擎则可以支持更宽的数据并行。Intel还宣称，通过优化编译器和代码，Xeon&Phi协处理器可以带来少则1.7倍、多则10.75倍的计算性能提升。
这个干什么用的啊学习了
主端的东东。
抓包跑包不求人了
您需要登录后才可以回帖&&&|&&&&&
用户名/注册邮箱/注册手机号
其他第三方号登录||||网络114走向全面创新，引领下一代互联网模式，所有创新均拥有国家知识产权，请勿模仿！
>>>>>NVIDIA Tesla GPU K20 运算加速卡NVIDIA Tesla GPU K20 运算加速卡价　　格：27000.00 &元/块品　　牌：丽台所 在 地：北京市 北京 海淀区最小采购量：至少1块
注意啦！！特大喜讯！！ &&&本店特推出以下特价商品！ &&& NVIDIA Tesla K20现货供应， &&& NVIDIA Tesla C2075现货供应。 &&& NVIDIA Tesla K10 &&& 以上货品均全新盒包正品行货， &&& 可装高精密运算服务器， &&& 有需求者请与我联系！ &&& 手机： && QQ: &&& 联系人：张荣宾 &&& 什么是 NVIDIA Tesla? &&& NVIDIA Tesla（特斯拉）是NVIDIA继专业加速卡QUADRO及娱乐图形卡GeForce系列后，推出的一个全新的产品线，主要应用于于广大科学研究的高性能计算需求。Tesla是一位拥有700多项专利的著名科学家，交流电和无线电的创始人，变压器和交流电动机的发明人，提出了低损耗高压电传输的概念。高中物理课本中磁感应密度的单位就是特斯拉！ GPU（图形处理器）计算模型在一个异构计算模型中同时使用了 CPU 和 GPU。应用程序的顺序部分在 CPU 上运行，计算密集型部分在 GPU上运行。虽然应用程序使用了 GPU的卓越性能来提升运行性能，但对用户而言，他们所能感知到的将仅仅是运行速度更快的应用程序。 应用程序开发人员将需要修改其应用程序中的计算密集型内核，并将其关联到 GPU。应用程序的其它部分将仍然依赖于 CPU 进行处理。将一项功能关联到 GPU需要重写功能，以在其中支持并行处理，同时添加“C”关键字以在应用程序和 GPU之间往返传输数据。 GPU计算得到了 NVIDIA?（英伟达?）被称作 CUDA 架构的 GPU大规模并行架构的支持。CUDA 架构由 100 多个处理器内核组成，这些内核能够协作运行来处理应用程序中的数据集。Tesla 10 系列 GPU是第二代 CUDA 架构，包含有专为科学应用程序优化的特性，如 IEEE 标准双精度浮点硬件支持、以分布于 GPU中的共享内存形式存在的本地数在此基础之上 NVIDIA?（英伟达?）推出了第一款 GPU（图形处理器）。材质芯片品牌1d丽台产地1d北京市北京北京思腾创新科技有限公司销售部手机：固话：010-（联系我时,请说在网络114看到的,谢谢！）地址：北京市北京北三环西路48号科技会展中心1号楼a座15c&手机拍摄二维码电子名片
相关产品信息北京思腾创新科技有限公司销售部诚信：A&企业性质：贸易商代理产品：DIY服务器&AMD&OPTERON&场地面积：0.00平方米联系方式：张荣宾企业地址：北京市北京北三环西路48号科技会展中心1号楼a座15c查看: 2297|回复: 1
NVIDIA tesla k20 k40 k80 整机方案
本帖最后由 eneiwstt 于
15:35 编辑
QQ图片58.jpg (61.35 KB, 下载次数: 0)
15:35 上传
QQ图片35.jpg (87.12 KB, 下载次数: 0)
15:34 上传
QQ图片32.jpg (92.26 KB, 下载次数: 0)
15:35 上传
北京思腾创新科技发展有限公司
NVIDIA GPU运算卡合作伙伴& &全新现货 质保三年
联系人 温巍 135-
nvidia tesla k20 K40 K80价格优惠， 整机方案，GPU高性能运算服务器
英伟达运算卡 nvidia tesla k20 K40 K80
不同的计算类型决定了GPU的架构更加适合通用计算
& & 另外一种不同类型的计算问题——并行计算，却一直局限在大型服务器集群和超型计算机领域。标准CPU架构的特长是管理多个离散的任务，但是有些任务能够被细分为多个更小的单位并且可以被并行化，CPU在处理这些任务的时候并没有突出的性能优势，但这恰恰就正好是适合GPU解决的问题类型。
& & 对于快速、廉价的解决这一类问题，GPU有着相当大的潜力可以发挥。GPU计算可以使得PC和工作站具有超级计算的能力，并且可以扩展服务器集群的处理范围，以解决先前CPU集群不能处理的问题。
& & GPU计算的目标是充分利用GPU先天的巨大计算能力，以解决在高性能计算领域内许多相当困难但很重要的问题。
&&GPU的浮点运算能力和CPU不在一个数量级& & 在刚刚过去的几年中，图形处理单元已经发展为具有强劲马力的计算设备。由于具有多达128个的处理单元以及相当高的存储带宽，为GPU提供了多到令人难以置信的计算资源，在图形或非图形处理中都是如此。
& & 上图的结果主要是由于GPU在架构上就是为计算密集型处理而设计，高强度并行计算—这本身也是图像渲染的需要。因此在GPU中，更多的晶体管被用于数据处理而不是数据存储与流控制。
& & GPU特别适合处理那些可以具有较高算法强度且可以被被表达为并行数据计算的问题，换句话说，同样的程序如果通过细分成众多数据元素的并行执行，会具有较高的算术操作与存储操作之比。
& &&&CPU的处理方式是使用一个单独的程序顺序的循环处理数据，GPU则是进行数据的并行处理，它把数据元素映射、规划为数以千计的并行处理线程。很多应用程序都有一个较大的数据集，就可以通过数据并行编程模式来加速他们的执行。这些应用程序包括：
·地震模拟
·计算生物学
·选择商业风险计算
·医学成像
·模式识别
·信号处理
·物理仿真
NVIDIA Tesla：GPU计算解决方案
& & NVIDIA提供了一套完整的GPU计算产品线，包括系统产品和全新的开发环境。产品线的中心是基于GeForce 8系列架构的GPU，以及CUDA开发工具包和C编译器。
&&G80特殊的缓存式架构进一步提高了ALU浮点运算效能
·NVIDIA Tesla GPU将给PC和工作站带来更高计算性能；
·NVIDIA Tesla GPU 桌面超级计算机配合标准工作站可以提供令人难以置信的高强度计算性能；
·NVIDIA Tesla GPU 在一个1U形式的装置内集成了高密度的GPU核心；
·NVIDIA CUDA开发环境包含了快速傅氏变换、BLAS 算法。
·NVIDIA 软件开发包提供了文档以及编程样例。
& & NVIDIA计算解决方案设计上与现行的IT基础结构做到了无缝衔接，遵守下列的工业标准：
· C 编译器，提供一个为令人熟悉的、支持度很好的开发环境
· 支持独立128bit的IEEE 754单精度浮点单元，和CPU浮点单元一样支持各种高级的浮点操作。
· 可以兼容于Intel/AMD的x86 32-bit和64-bit微处理器架构以及Microsoft or Linux 的操作系统。
NVIDIA CUDA GPU计算软件
& & NVIDIA CUDA技术基于一种全新的用于开拓GPU运算性能的软件架构，CUDA程序执行时，GPU作为主CPU的协处理器工作，GPU可以处理大量的并行信息，同时CPU组织、解释、与后台交流要处理的信息。应用程序的计算密集型部分要被执行很多次，每次由主应用程序提交的不同数据，经过编译后由GPU并行执行。
&&CUDA辅助CPU进行通用运算功能的示意图& & CUDA包含3个主要的组件，可以高效执行并行程序的GEFORCE8 系列GPU；一个可访问GPU上并行计算资源的编译器，以及一个计算专用的运行时驱动
CUDA的核心部分是专门开发的C编译器。首开先河的编程环境简化了并行程序的编码。C语言对大多数开发人员都十分熟悉的，可以使编程人员专注于开发并行程序而不是处理负责的图形API。为了简化开发，CUDA的C编译器允许程序员将CPU 和 GPU的代码混合记录到一个程序文件中。一些简单代码被增加到的C程序中，通知CUDA编译器哪些函数由CPU处理，哪些为GPU编译。然后程序被CUDA编译器编译，而CPU处理的代码则由开发者的标准C编译器编。
&&CUDA的计算流程
开发人员使用一种全新的编程模式将并行数据映射、安排到GPU中。CUDA程序则把要处理的数据细分成更小的区块，然后并行的执行它们。这种编程模式允许开发人员只需对GPU编程一次，无论是包含多处理器的GPU产品或是低成本、处理器数量较少的产品。当GPU计算程序运行的时候，开发者只是需要在主CPU上运行程序，CUDA驱动会自动在GPU上载入和执行程序。主机端程序可以通过高速的PCI Express总线与GPU进行信息交互。数据的传输、GPU运算功能的启动以及其它一些CPU 和GPU交互都可以通过调用专门的运行时驱动中的专门操作来完成。这些高级操作把程序员从手动管理GPU运算资源中解放出来。对大规模数据进行解译与处理的能力处于计算科学的前沿领域，通过可以广泛普及CUDA的开发工具，任何程序都可以释放GPU的计算力量。通过CUDA软件和Tesla GPUs的结合，开发者现在能够在桌面平台进行大规模超级计算，同时也可以戏剧性的增加服务器集群的处理能力。
GPU计算实例研究
& & 下面的一些实例展示了GPU计算的性能，众多运算密集型的应用程序执行速度已经可以通过NVIDIA的GPU产品获得令人瞩目的提升。
医学成像：数字层析 X 射线照相组合
& & 数字层析X 射线照相组合是一种早期胸部肿瘤X射线透视法，可以使癌症对乳房组织的损害被更早的检测、发现。在这种应用中，美国马萨诸塞州综合医院就使用了NVIDIA的 GPU产品，通过对X射线透视所获取的数据进行高强度计算来重建图像。
& & 为了更好的显现肿瘤或其它癌变，层析X射线照相使用了视差技术，可以使图像上相邻物体间的距离更远、成像更清晰。电脑的任务就是将病人胸部的X光扫描图像电子式的排列组合起来。通过使用这种技术，可以消除层叠结构对癌变组织图像的模糊作用。
& & 层析X 射线照相组合作为一种医学成像概念问世于上世纪60年代，但是直到90年代，当数字感光器具有足够的灵敏度之后才得以成为现实。但是，当时的处理器性能还不足以满足这项任务。首次通过层析 X 射线照相获得的数据进行医学成像的尝试中，花费了5个小时才完成对一个病人的扫描，时间太长，无法进入实际应用。使用一个由34台PC的服务器集群也耗费了20分钟才完成处理，结果还不错，但是在医院的放射实验室安置服务器集群是不切实际的。
& & 现在，在使用NVIDIA的GPU产品进行计算后，马萨诸塞州综合医院在图像重建的过程中获得了100倍的速度提升，使用一台PC只用5分钟就可以完成计算，使医生很快就可以得到成像图片并给出诊断结果。
模拟与设计：生物医学核磁共振成像植入设备
& & 在医学领域内，为了保证核磁共振成像或是其它一些诊疗成像设备的安全使用，许多生物医学植入设备被广泛使用。在这些植入设备的模拟与设计过程中，需要进行高强度的计算，用传统的电脑集群将耗费相当多的时间。
& & 著名的美国波士顿科学国际有限公司就是一个设计和制造起搏器和其他一些生物医学植入设备的公司，他们使用了NVIDIA GPU 运算技术加速整个计算过程。通过NVIDIA的 并行 GPU 架构，模拟过程的执行速度提高了25倍。不仅速度方面提高很多，在成本方面也比过去使用CPU集群时大大降低。
地球科学: 石油与天然气勘探
& & 现在，石油与天然气的勘探正变得越来越困难。大型的油气储藏带经常处于地表下很深的地方以至于难于勘测。例如最近在墨西哥湾发现的油田就处于海床下20000英尺深的地方。为了解释地质数据，就必须对获得与处理大量的地震数据。
& &大多数人今天仍然认为GPU是一种用于娱乐消费的技术。但是，休斯敦的Headwave正着手开发新一代计算平台，以充分利用图形卡的并行计算潜力了。
& & Headwave的解决方案也通过NVIDIA 的GPU技术，并使用CUDA SDK来运行。地球物理学者可以更快速的筛选他们的数据，即便这些数据多达几TB的容量。过去处理这些多达几TB的数据需要数月的计算时间，而使用NVIDIA GPU 计算技术后，计算速度比过去提高了20倍。所以说，没有NVIDIA 的GPU 计算技术，即时演算这些数据是不可能的，石油与天然气公司将成为这项新技术的直接受益者。
计算生物学：分子动力学模拟
& & 在分子动力学模拟领域内，模拟复杂的分子系统需要要耗费大量的时间，并使用复杂的计算机集群。位于Urbana-Champaign的美国伊利诺伊大学的研究人员就使用了NVIDIA的 GPU 产品用于计算生物分子、离子的相互作用，结果是运算速度比过去采用CPU集群提高了100倍。
&&关于人类疾病的研究是高性能科学计算的主要用途之一
& & 使用GPU工作站后，实际运算速度达到了705 gigaflops。这样非凡的成绩也使得生物科学研不再被限制在服务器集群平台，有了GPU计算，在个人实验室、桌面平台都可以很轻松的进行这些生物分子的模拟，从而使研究者之间不再争夺有限的计算资源。
& & 更进一步，在一些大规模服务器集群中引入GPU之后，一些过去无法实现的梦想现在也可以成为可能。纳米级分子动力学与NVIDIA计算技术的结合是尖端研究与软件开发技术的联姻，用于帮助超级计算机解读活性细胞分子的微小组成。
科学计算：MathWorks MATLAB
& & MATLAB是一种非常适合于对科学和数学算法进行快速编码的高级语言，并广泛应用于各种研究领域，例如信号与图像处理、测量、商业建模与分析、计算生物学等。
& & 使用NVIDIA 的GPU产品来加速MATLAB有两种方法，第一种不需要改变MATLAB的代码，仅通过插入CUDA FFT 或BLAS 函数库就可完成。为了进一步加速MATLAB程序，CUDA 中的MATLAB插件允许编程人员使用优化过的CUDA程序来替换某些关键函数，这些新的CUDA函数可以被MATLAB程序所调用。由于使用了CUDA函数，MATLAB的使用者可以方便的加速计算而不必重写整个应用程序。
神经电路模拟：
& & 大脑神经电路的模拟需要大规模的进行大规模的生物电路模拟，其中也涉及到大量的并行计算。模拟一个神经细胞需要在一秒钟内求解2亿个方程式。一个神经系统矩阵则有成千上万个神经细胞构成，对一格神经系统的即时模拟则需要超过10teraflops的计算能力。Evolved Machines公司在2006年与NVIDIA 合作，将神经系统的模拟速度比当今的x86 微处理器提高了130倍。
北京思腾创新科技发展有限公司
NVIDIA GPU运算卡合作伙伴& &全新现货 质保三年
联系人 温巍 135-
nvidia tesla k20 K40 K80价格优惠， 整机方案，GPU高性能运算服务器
英伟达运算卡 nvidia tesla k20 K40 K80
北京思腾创新科技发展有限公司
NVIDIA GPU运算卡合作伙伴& &全新现货 质保三年
联系人 温巍 135-
nvidia tesla k20 K40 K80价格优惠， 整机方案，GPU高性能运算服务器
英伟达运算卡 nvidia tesla k20 K40 K80
Powered by Discuz! X3.4nvidia tesla K80 双芯旗舰运算卡 现货供应
nvidia tesla K80 双芯旗舰运算卡 现货供应
品牌：七彩虹
型号：K80M
芯片型号：GK210
芯片厂方：nVIDIA
Tesla K系列都是基于“开普勒”(Kepler)架构的高性能计算产品，其中采用GK110大核心的已有三款，而今天这款Tesla K80，从各个方面都进行了前所未有的增强。首先，她的核心是新的GK210。GK110核心次用于高性能计算是Tesla K20，只开启了2496个流处理器，经过一次修订后升级为GK110B，先后推出了2688个流处理器的增强版Tesla K20X、2880个流处理器的完整版Tesla K40，后者还提供了三个档次的核心频率。GK210则是NVIDIA次对某个核心进行中途修改，的变化就是寄存器文件、一级缓存容量都翻了一番，分别来到512KB、128KB，不过整体架构没变，还是2880个流处理器、384-bit位宽，制造工艺也依然是台积电28nm，但晶体管数量理论上应该比71亿个更多了。寄存器文件、一级缓存增大后，可以明显改进流处理器阵列内的数据吞吐能力，工作更高效，尤其适合高性能计算。这显然是一次针对性的重新设计。可怕的是，Tesla K80一次就用了俩GK210核心，而上次的双芯计算卡还是Tesla K10，当时用的是俩小核心GK104。不过可以理解的是，如此庞大的两个核心很难全速开动，每一个都只开启了15组流处理器阵列中的13组，也就是总共92个流处理器，相当于Tesla K20翻了一番。核心频率也定得很低，只有562MHz，但是次支持GPU Boost动态加速了，可达875MHz。显存是两组384-bit 12GB GDDR5，总计达24GB，但频率也不是很高，只有5GHz。这一切都是出于功耗的妥协。Tesla K20X/K20已经达到235W，而双芯的Tesla K80在一番折腾后，仍控制在了300W，并且保持了双插槽的身材，但需要使用被动散热，由系统风扇带走热量，主动散热版暂时没有。性能方面自然可期，官方宣称FP32单精度、FP64双精度浮点性能分别可达2.91TFlops(万亿次浮点)、8.74TFlops(比例还是1:3)，比此前提高了74％，但这只是加速理论性能，实际上会低一些。1U标准机架内可以放入***多四块Tesla K80，双精度性能可超10TFlops。根据情况不同，Tesla K80的效率提升幅度59％，***差2％。Tesla K80的售价高达5000美元，但其实比单芯Tesla K40 5500美元的首发价格便宜了很多，不过后者现在已经降至3900美元。目前，全球性能第十的Cray CS-Storm，以及戴尔、惠普、广达的高性能计算系统都已经配备了Tesla K80。
免责声明：该产品“nvidia tesla K80 双芯旗舰运算卡 现货供应”由北京新丰鼎立科技有限公司所提供。该公司介绍、产品等相关信息均由北京新丰鼎立科技有限公司自行负责，商品内容真实性、准确性、合法性由北京新丰鼎立科技有限公司完全承担，中国黄页对此不承担任何保证责任。
价格：￥17,500.00 元/片
价格：面议
价格：面议
价格：面议
价格：面议
价格：￥4,500.00 元/件
价格：面议
价格：￥2,000.00 元/件
价格：￥3,000.00 元/件
价格：面议
您可能还感兴趣的厂家
您可能还感兴趣的其他内容
Copyright &
中国黄页版权所有 琼ICP备号