- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -

Nvidia готовит 3D-ускоритель Tesla K40 на основе неизвестного GPU GK180

До выхода (а возможно и после) новой флагманской видеокарты AMD Radeon R9 290X, 3D-адаптер конкурента GeForce GTX Titan [1] является наиболее производительным однопроцессорным решением в настольном сегменте. Несмотря на это, данная карта основывается не на полноценном GPU GK110, а всё-таки на несколько урезанном (2688 ядер CUDA против 2880 у полноценного GK110). Полностью раскрывает все возможности данного ядра лишь профессиональный ускоритель Quadro K6000 [2], тогда как Tesla K20X [3], ориентированный на применение в суперкомпьютерах, также получил «всего» 2688 ядер CUDA.

Nvidia Tesla K40 Atlas

Теперь же в Сети появилась любопытная информация касательно новой карты семейства Tesla. Согласно данным источника, новый адаптер получит название Teals K40 (Atlas) и будет располагать 2880 ядрами CUDA. Но самое интересное то, что в основе будет лежать не полноценный GPU GK110, а какой-то новый процессор GK180. В чём будет его отличие от полноценного GK110 неизвестно. Наиболее вероятно, что GK180 будет являться просто обновлённой версией GK110.

Пиковая производительность на операциях с одинарной точностью превысит 4 терафлопа (TFLOPS), тогда как с двойной точностью этот показатель будет более 1,4 терафлопа. Объём памяти составит 12 ГБ, а пропускная способность возрастёт с 250 ГБ/с до 288 ГБ/с. Новинка также будет отличаться поддержкой PCI Express 3.0. Кроме этого, похоже, что карта сможет повышать рабочие частоты в таких приложениях, как AMBER и ANSYS.

Источник: WCCFtech [4], Bycare [5]

Источник [6]


Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru

Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/news/45125

Ссылки в тексте:

[1] GeForce GTX Titan: http://www.ixbt.com/video3/titan-part1.shtml

[2] Quadro K6000: http://www.ixbt.com/news/hard/index.shtml?17/03/37

[3] Tesla K20X: http://www.ixbt.com/news/hard/index.shtml?16/28/45

[4] WCCFtech: http://wccftech.com/nvidia-preparing-gk180-based-tesla-k40-atlas-gpu-4-teraflops-compute-performance/

[5] Bycare: http://www.bycare.cn/thread-9100-1-1.html

[6] Источник: http://www.ixbt.com/news/hard/index.shtml?17/24/41