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是 NVIDIA Tesla?
NVIDIA Tesla(特斯拉)是NVIDIA继加速卡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多项专利的科学家,交流电和无线电的,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(图形处理器)。应用程序的顺序部分在 CPU 上运行,计算密集型部分在 GPU(图形处理器)上运行。虽然应用程序使用了 GPU(图形处理器)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(图形处理器)。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(图形处理器)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(图形处理器)之间往返传输数据。 GPU(图形处理器)计算得到了 NVIDIA?(英伟达?)被称作 CUDA 架构的 GPU(图形处理器)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(图形处理器)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(图形处理器)中的共享内存形式存在的本地数在此基础之上 NVIDIA?(英伟达?)推出了款 GPU(图形处理器)。1999-2000 年间,计算机科学家,与诸如医疗成像和电磁等领域的研究人员,开始使用 GPU(图形处理器)来运行通用计算应用程序。他们发现 GPU(图形处理器)具备的卓越浮点性能可为众多科学应用程序带来的性能提升。这一发现掀起了被称作 GPGPU(GPU(图形处理器)通用计算)的浪潮。此处需要解决的问题为 GPGPU 要求使用图形编程语言来对 GPU(图形处理器)进行编程,如 OpenGL 和 Cg 等。开发人员需要使其科学应用程序看起来像图形应用程序,并将其关联到需要绘制三角形和多边形的问题。这一方法限制了 GPU(图形处理器)的卓越性能在科学领域的充分发挥。NVIDIA?(英伟达?)认识到了让更多科学群体使用这一卓越性能的强大优势,决定投资来修改 GPU(图形处理器),使其能够完全可编程以支持科学应用程序,同时还添加了对于诸如 C 和 C 等语言的支持。此举终推动诞生了面向 GPU(图形处理器)的 CUDA 架构。
CUDA 并行架构与编程模型
CUDA 并行硬件架构伴随有 CUDA 并行编程模型。该模型提供了一个抽象集合,能够支持实现精细和粗放级别的数据与任务并行处理。编程人员可以选择使用语言(如 C、C 和 Fortran)或驱动程序 API(如 OpenCL? 和 DirectX-11 Compute)来实现并行处理。NVIDIA?(英伟达?)提供支持的语言为 C 语言。一系列面向 CUDA 的 C 语言软件开发工具支持基于 C 语言,使用小的关键字或扩展集合来对 GPU(图形处理器)进行编程。对于 Fortran 和 OpenCL 等语言的支持将很快推出。CUDA 并行编程模型可支持编程人员将问题划分为粗放子问题,以并行方式独立解决。之后编程人员再对子问题进行精细并行处理,以便所有子问题能够以并行方式协作解决。
CUDA GPU 架构和相应的 CUDA 并行计算模型当前被广泛部署于 100 多种应用程序中,并被近 1,000 份已发布的白皮书引用。 CUDA Zone 列出了其中的部分应用程序与白皮书。
OpenCL是Apple公司的注册商标,经Khronos Group公司许可使用。
看一看NVIDIA?(英伟达?)Tesla解决方案是使下列领域的计算研究发生变革的:
生物信息学以及生命科学
计算化学
计算电磁学和电磁力学
计算金融
计算流体动力学
MATLAB 加速
医疗成像
分子动力学
天气、