NVIDIA presenta oggi una nuova soluzione che va ad arricchire la NVIDIA®Tesla® Accelerated Computing Platform: l'acceleratore dual-GPU Tesla® K80. Progettato per una vasta gamma di applicazioni nell'ambito del machine learning, della data analytics, delle scienze e del supercalcolo (HPC), questo acceleratore offre i più elevati livelli di performance al mondo.
La Tesla K80 dual-GPU è la nuova ammiraglia della Tesla Accelerated Computing Platform, la piattaforma leader per l'accelerazione della data analytics e del "scientific computing", che combina gli acceleratori GPU più veloci del mondo, la nota piattaforma di programmazione CUDA e un ampio ecosistema composto da hardware e software per applicazioni data center accelerate da GPU.
L'acceleratore dual-GPU Tesla K80, infatti, offre performance quasi due volte superiori e il doppio della larghezza di banda della memoria del suo predecessore, l'acceleratore GPU Tesla K40. Con prestazioni fino a dieci volte superiori rispetto alle più veloci CPU di oggi, supera per prestazioni acceleratori concorrenti e CPU su centinaia di analisi complesse e di grandi dimensioni e con le applicazioni computazionalmente intensive di calcolo scientifico.
Gli utenti possono beneficiare di queste performance su una vasta gamma di applicazioni attraverso una nuova versione della tecnologia NVIDIA GPU Boost (PDF), che si occupa di assegnare dinamicamente a ogni singola applicazione l'accelerazione ottimale.
L'acceleratore dual-GPU Tesla K80 è stato progettato pensando alle sfide più difficili in campi quali l'astrofisica, la genomica, la chimica quantistica e la data analytics. E' stato ottimizzato, inoltre, per le attività di deep learning avanzato, uno dei segmenti a più rapida crescita del settore del machine learning.
"Le GPU NVIDIA sono di fatto diventate la piattaforma di calcolo della deep learning community.", ha dichiarato Yann LeCun, Director of AI Research di Facebook e Silver Professor of Computer Science & Neural Science della New York University. "L'accuratezza necessaria a migliorare i sistemi di deep learning, modelli e database di dimensione sempre maggiore ci spinge a ricercare sempre l'hardware più veloce disponibile. L'acceleratore Tesla K80, con la sua architettura dual-GPU e l'ampia memoria, ci offre più teraflop e GB che mai in un singolo server, consentendoci di fare progressi più rapidi nel deep learning."
La Tesla K80 offre prestazioni di picco in virgola mobile fino a 2,91 teraflop (doppia precisione) e 8,74 teraflop (singola precisione), offrendo performance dieci volte superiori con le principali applicazioni scientifiche e ingegneristiche, quali AMBER, GROMACS, Quantum Espresso e LSMS, rispetto alle più veloci CPU oggi disponibili.
"Gli acceleratori dual-GPU Tesla K80 sono fino a 10 volte più veloci delle CPU e con alcune delle nostre applicazioni chiave hanno reso possibile importanti scoperte scientifiche, mantenendo al contempo bassi i consumi energetici.", ha dichiarato Wolfgang Nagel, Director presso il Center for Information Services and HPC della Technische Universität Dresden in Germania, "I nostri ricercatori utilizzano ampiamente le GPU disponibili sul supercomputer Taurus per migliorare le terapie anticancro, comprendere le cellule osservandole dal vivo e studiare gli asteroidi nell'ambito della missione Rosetta dell'ESA."
Le principali caratteristiche dell'acceleratore dual-GPU Tesla K80 comprendono:
• Due GPU per scheda - Doppia velocità per le applicazioni progettate per sfruttare più GPU.
• 24 GB di memoria GDDR5 ultra-veloce - 12GB di memoria per GPU, due volte la memoria della GPU Tesla K40, che permette di elaborare set di dati due volte maggiori
• 480GB/s di memory bandwidth - La più elevata velocità di trasmissione dei dati consente agli scienziati di "macinare" petabyte d'informazioni nella metà del tempo che richiedeva l'acceleratore Tesla K10. Ottimizzazioni per esplorazioni nell'ambito delle energie, dei video, dell’elaborazione delle immagini e delle applicazioni per la data analytics.
• 4.992 CUDA® parallel processing core - Accelera le applicazioni fino a 10 volte rispetto all'utilizzo di una sola CPU.
• Dynamic NVIDIA GPU Boost Technology - scala in modo dinamico il clock delle GPU in base alle caratteristiche delle singole applicazioni per massimizzare le prestazioni.
• Dynamic Parallelism - Abilita il threads sulle GPU per generare dinamicamente nuovi threads, consentendo agli utenti di processare rapidamente e facilmente dati attraverso strutture adattive e dinamiche.
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