GPU NVIDIA Tesla K10 Logra Rendimiento sin Precedentes en Simulación Científica
El Acelerador de Precisión Individual más Veloz del Mundo, la GPU Tesla K10, Incrementa Considerablemente el Rendimiento de Aplicaciones Populares en Defensa, Sismología, Ciencias de Vida y Video
HAMBURGO, Alemania—ISC’12—Julio 01, 2012.— La GPU NVIDIA® Tesla® K10 brinda un rendimiento sin precedente en aplicaciones populares de cómputo de alto rendimiento (HTC por sus siglas en inglés) —que van desde procesamiento sísmico hasta ciencias de la vida y procesamiento de video— de acuerdo a nuevas métricas publicadas por NVIDIA.
Basado en la nueva arquitectura de cómputo NVIDIA Kepler™, la GPU Tesla K10 brinda la el rendimiento más alto de la industria en precisión individual (4.58 teraflops) y el mayor ancho de banda de memoria (320 GB/sec) en una sola GPU. Esto es 12 veces las FLOPS de precisión individual y 6.4 veces mayor ancho de banda que las CPU Intel Sandy Bridge de última generación(1) .
La GPU Tesla K10 tiene un mayor rendimiento que las CPU y GPU de generaciones pasadas en un amplio rango de aplicaciones de uso intensivo de poder de cómputo para cuatro segmentos clave, incluyendo:
- Defensa: análisis de video, estabilización de video, visualización computacional, ortocertificación.
- Ciencias de la vida y materiales: dinámica molecular
- Industria Petrolera: procesamiento sísmico, migración de tiempo reversible
- Medios y Entretenimiento: edición de video, render/codificación de video, ray trace
“Una clara ventaja de las GPU Tesla K10 es que tiene un excelente rendimiento en dos áreas que tienen un importante impacto en el rendimiento general de las aplicaciones: operación de punto flotante y ancho de banda de memoria,” comenta Sumit Gupta, director de negocios Tesla en NVIDIA. “Juntos, estos permiten que la GPU K10 brinde de inmediato sorprendentes mejoras de rendimiento en las principales aplicaciones de ciencia, ingeniería y comerciales con poco o ningún esfuerzo de parte del desarrollador.”
Nuevos Records de Rendimiento en AMBER y LAMMPS
En AMBER, una aplicación de simulación biomolecular, cuatro GPU Tesla K10 lograron el record de rendimiento a nivel mundial, brindando resultados que superan por mucho a múltiples racks de servidores hace apenas unos años.(2)
El sistema Tesla logró un rendimiento de 76 nanosegundos de tiempo de simulación computacional en un día para una molécula con 23,558 átomos, rompiendo el record previo de cuatro Tesla M2090 el año pasado, lo que brinda rendimiento de súper cómputo a miles de investigadores individuales en áreas como descubrimiento de nuevos medicamentos y materiales más efectivos.
“En ciencia biomolecular, agregar unos cuantos nanosegundos más de tiempo de simulación pueden hacer un mundo de diferencia en la capacidad de que los investigadores puedan estudiar y entender de mejor forma el comportamiento de sistemas biológicos complejos,” comenta Ross Walker, profesor asistente de investigación, Centro de Súper Cómputo de San Diego. “Aún me asombra que una sola Tesla K10 tenga mejor rendimiento que algunos de nuestros clusters de CPU más extensos. Este beneficio que ofrece a los investigadores es tremendo, permitiéndoles acelerar su investigación para nuevos y mejores tratamientos para muchos desórdenes y enfermedades.”
La GPU Tesla K10 también ofrece el mayor rendimiento en LAMMPS, otra aplicación ampliamente usada en la comunidad de investigadores de ciencias de la vida. Corriendo la métrica de líquidos LAMMPS Lennard Jones, una sola GPU Tesla K10 tiene mayor rendimiento que una GPU Tesla M2090 por más de 80 por ciento, un rendimiento equivalente a un cluster con 64 CPU x86.(3)
Acelerando la Búsqueda de Energía
Las GPU NVIDIA Tesla continua brindando el mayor rendimiento en aplicaciones de migración de tiempo reversible (RTM) para procesamiento de exploración para la industria petrolera, y para procesamiento de imágenes en la industria de visualización computacional. Petrobras, la empresa nacional petrolera en Brasil, logrando una mejora de rendimiento de 1.8x en la aplicación RTM usando las GPU Tesla K10, comparado con las GPU Tesla M2090 con el mismo consumo de energía.
Las GPU NVIDIA Tesla K10 están disponibles con los principales OEM, incluyendo Appro Supercomputer Solutions, Dell, HP, IBM, SGI y Supermicro, así como de los sociois distribuidores de NVIDIA. Puede accesar a más información sobre la Tesla K10 en el NVIDIA sitio web Tesla.
Acerca de las GPU NVIDIA Tesla
Las GPU NVIDIA Tesla son aceleradoras masivamente paralelas basadas en la plataforma de cómputo paralelo NVIDIA CUDA®. Las GPU Tesla están diseñadas desde sus cimientos para brindar cómputo de alto desempeño, ciencia computacional y súper cómputo con gran eficiencia de consumo, logrando impresionante aceleración en un amplio rango de aplicaciones científicas y comerciales comparado con el método basado en la CPU únicamente.
Para conocer más sobre CUDA o descargar la versión más reciente, visite el sitio web de CUDA. Mas noticias, información de la compañía y productos, videos, imágenes y otra información sobre NVIDIA, están disponibles en la sala de prensa de NVIDIA. También puede seguirnos en Twitter (@NVIDIATesla).
Acerca de NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) impactó al mundo de gráficos generados por computadora al inventar la GPU en 1999. Hoy, sus procesadores son el núcleo de un amplio rango de productos que van desde teléfonos inteligentes hasta súper computadoras. Los procesadores móviles de NVIDIA se usan en teléfonos celulares, tablets y sistemas de información en autos. Los gamers en PC se basan en la GPU para disfrutar de mundos espectacularmente absorbentes. Los profesionales las usan para crear efectos visuales en filmes y diseñar todo, desde palos de golf hasta jets masivos. Y los investigadores que usan la GPU para investigación sobrepasan los límites de la ciencia con cómputo de alto rendimiento. La compañía tiene más de 5,000 patentes a nivel mundial, incluyendo algunas que cubren ideas esenciales al cómputo moderno. Para más información, visita la.nvidia.com.
Notas:
(1) Comparado con Procesadores Intel Xeon E5-2690
(2) Sistemas servidores en 4 nodos, cada nodo con una sola GPU Tesla K10, Doble Intel Xeon X5670, 72 GB DDR3 de memoria. Para la métrica de rendimiento de clusters extensos: http://ambermd.org/amber10_bench_files/jac_nve_kraken_ranger_large.png
