Nvidias Tesla besteht aus 128 parallel arbeitenden Recheneinheiten, die eine Rechengeschwindigkeit von bis zu 518 Gigaflops erreichen. Die Serverlösung Tesla GPU Computing Server verfügt über bis zu acht Tesla-GPUs. Sie arbeitet also mit über 1000 parallelen Prozessoren und steigert so die Parallel-Performance von Clustern um mehrere Teraflops. ATIs Lösung Radeon 4850 kombiniert eine GPU mit 800 sogenannter Stream Processing Cores mit 512 Megabyte GDDR3-Memory und erreicht so eine Rechenleistung von 1,2 Teraflops.
Mittlerweile Nvidia auch ein ‘Tesla Deskside Supercomputer’ genanntes System im Angebot, das zwei Tesla-GPUs umfasst und sich über einen Industrie-Standard-PCI-Express-Anschluss an PCs und Workstations anbinden lässt. Diese Lösung verwandelt Standard-PCs und -Workstations in Personal-Supercomputer, die bis zu 8 Teraflops Rechenpower bieten. Die Tesla-Produkte sind für Rendering, medizinische Forschung und komplexe Datenverarbeitung gedacht, wie sie im Rechenzentrum Standard sind.
Nvidia bietet zudem mit CUDA (Compute Unified Device Architecture) eine API und ein SDK, die es Entwicklern erlaubt, C-Sprachen für die Programmierung von Stream-Applikationen zu nutzen. ‘Stream Computing’ ist die üblicherweise angewandte Begrifflichkeit für die Nutzung des Grafikchips für die Berechnung von Algorithmen.
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