Развитие технологий:
Микропроцессор Intel 80286В 1982 году фирма Intel выпустила новый микропроцессор Intel 80286, который имел 134 тыс. транзисторов и был разработан по 1,5 ми... |
DuronПроцессор AMD Duron разработан как облегченная модификация получившего признание процессора AMD Athlon и предназначен для создания компьютерных решений низшей и ср... |
Популярные
- Найм подходящей компании SEO для вашего бизнеса
- Расширение сотрудничества между Cisco и МГУУ Правительства Москвы
- Технология шлюзов Oracle. Характеристика продуктов
- Перспективы развития компьютерной техники
- Основные направления развития компьютерной индустрии в ближайшем будущем в рамках форума IDF
- Вычислительное ядро
Персональный суперкомпьютер ARBYTE SC |
Это интересно - История Суперкомпьютеров |
Применение Графических Процессоров (GPU) в качестве основного вычислительного ресурса позволяет достигнуть новых высот в параллельных вычислениях. Arbyte SuperComputer (SC) - мощный настольный инструмент для профессионалов, в 250 раз быстрее обычного ПК или рабочей станции. Новинка Arbyte SC имеет производительность около 1TFLOPS и позволяет заменить собой небольшой кластер. Кроме того, это устройство является персональным супервычислителем, для которого не требуется специальных решений по электропитанию и охлаждению как в случае с вычислительным кластером. В результате Arbyte SC это персональное энергоэффективое решение, позволяющее существенно ускорять ресурсоёмкие расчёты. Пламенным мотором суперкомпьютера является GPU-вычислитель NVIDIA Tesla, который основан на многоядерном процессоре с массивным параллелизмом. Основой для эффективного использования возможностей GPU в научных и иных неграфических расчётах является распараллеливание алгоритмов на сотни исполнительных блоков, имеющихся в GPU. К примеру, множество приложений по молекулярному моделированию отлично приспособлено для расчётов на GPU, они требуют больших вычислительных мощностей и поэтому удобны для параллельных вычислений. Выполнение расчётов на GPU показывает отличные результаты в алгоритмах, использующих параллельную обработку данных. То есть, когда одну и ту же последовательность математических операций применяют к большому объёму данных. |
Читайте: |
---|