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NVIDIA vient d’annoncer le Tesla Personal Supercomputer, le but étant d’offrir la puissance d’un supercalculateur pour une fraction du coût.
Les promesses
La firme parle d’un GPU Tesla C1060 et les machines utilisant la solution NVIDIA devrait, selon le fabricant, être 250 fois la puissante qu’une station de travail pour un prix 100 fois inférieur à un cluster toujours selon NVIDIA.
Le caméléon explique que son GPU offre une puissance de calcul de 4 TFlops et que la carte graphique, qui coûte 1 699 $, permet d’avoir une machine pour moins de 10 000 $. CUDA transformerait donc cet ordinateur en supercalculateur qui serait très attractif pour les chercheurs, par exemple.
L’engouement GPGPU
NVIDIA y voit aussi et surtout un coup marketing pour promouvoir son offre GPGPU alors qu’ATI passe à l’attaque (cf. « AMD va débrider des millions de Radeon »). Néanmoins, on notera que le monde académique et professionnel a montré un engouement pour le GPGPU (cf. « GPU et mammographie » et « PC à 4 000 € vs. supercalculateur à 4 millions $ »).
Source : InfoWorld
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Linux en support étendu chez Fujitsu
Je confirme, CUDA certaines grandes écoles d'ingénieur s'y mettent !
Depuis septembre je développe dessus, c'est pas simple, ça peu pas tout faire, mais c'est très puissant lorsque c'est fait pour
"être 250 fois la puissante qu’une station de travail pour" euh, 250 fois plus puissante, non?
même s'il y a un grand intérêt pour les chercheurs, son prix ne le rend pas encore "personnel", 10000$ un pc, ça reste du professionnel pour moi
Sacré Nikola Tesla, son nom aura été utilisé et réutilisé à toutes les sauces, de l'unité du champ magnétique aux arbres "électriques" d'Hypérion en passant par certaines armes futuristes de quelques FPS et maintenant un GPU NVIDIA, on aura tout vu !
adanorm2000, juste pour savoir, t'es dans quelle école d'ingénieur ?
Ah bon...
Vous êtes sûr ?
Si vous le dites, ça doit être vrai.
Heu... attendez un peu... on me dit que tout est faux... ou presque.
Premièrement il s'agit d'un système basé sur du quad-SLI, donc 4 GeForce.
Cela donne un total de 960 SP et 3600 GFLOPs de puissance de calcul... en simple précision... ce qui n'est pas courant dans le monde pro.
Par contre, en double précision on n'obtient que 400 GFLOPs... soit 100 GFLOPs par carte.
Vous auriez pu comparer l'offre de nVidia avec celle d'AMD.
Par exempe, un ATi Firestream 9270 (HD 4870) offre 1200 GFLOPs de puissance de calcul en simple précision, et 240 GLOPS en double precision.
Une Radeon HD 4870 X2 offre donc 2400 GFLOPs de puissance de calcul en simple précision, et 480 GLOPS en double precision... et tout ça dans une seule carte.
De son côté, Aprius offre son système CA8000, équippé de 8 ATi Firestream 9270, qui offre respectivement 9600 et 1920 GFLOPs en simple et double précision.