世界第一台电动跑车设计平台-XASUN视觉计算工作站(2)

时间:2009-08-26   来源:   网友评论:1   人气: 6814 作者:

下面我们主要介绍:
1. Nvidia Tesla C1060高性能计算卡
2.Jacket Engine for Matlab引擎

一. Tesla C1060卡 –超过10台顶级双路Xeon服务器性能


38118_nvidia_tesla_c1060.jpg 

   NVIDIA Tesla C1060 可将工程师桌边图形工作站转变成一个性能远超小型集群的高性能计算机。它的计算能力甚至超过了一个小的计算机集群。与在数据中心中的共享计算机集群相比,NVIDIA Tesla C1060性能更强,消耗的能源更少。Tesla C1060基于大规模并行的多核Tesla处理器。

该处理器与标准的CUDA C语言编程环境紧密结合以简化多核心编程,满足HPC产业对性能无休止的追求,努力满足对计算能力要求最苛刻的应用的需求,这些应用领域包括药物研究、油气开采以及计算金融。

多核心架构在HPC高性能计算应用中提供最理想的扩展能力。有些应用程序的复杂性已经超出了CPU的处理能力,Tesla多核架构能满足这些程序对计算能力的需求。
  
NVIDIA CUDA™ 技术充分发挥Tesla多核计算产品的性能。独一无二的C语言环境,充分发挥GPU(图形处理器)的多核处理能力,来解决世界上对计算能力要求最迫切的问题。
tesla0cuda.jpg 

CUDA介绍:
CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序,C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。 将来还会支持其它语言,包括FORTRAN以及C++。

目前,支持CUDA的GPU销量已逾1亿,数以千计的软件开发人员正在使用免费的CUDA软件开发工具来解决各种专业以及家用应用程序中的问题。这些应用程序从视频与音频处理和物理效果模拟到石油天然气勘探、产品设计、医学成像以及科学研究,涵盖了各个领域。

技术特点:
用于GPU并行应用开发的标准C语言
快速傅里叶转换(FFT)以及基本线性代数子程序(BLAS)的标准数字库
专用CUDA驱动器,用于GPU和CPU之间快速数据传输计算
CUDA驱动程序与OpenGL和DirectX图形驱动程序可以实现互操作
支持Linux 32/64位,Windows XP 32/64位以及Mac 操作系统


 

文章评论


评论人: 2010-04-29
真好的配制,不过价格大贵了四万多。二三万还不错。可以订阅到QQ邮箱吗???1050201230@qq.com