Soluzioni NVIDIA Tesla anche in sistemi Rack per HPC

Soluzioni NVIDIA Tesla anche in sistemi Rack per HPC

L'azienda russa T-Platforms ha annunciato una nuova serie di soluzioni blade per il calcolo parallelo, nelle quali trovano spazio anche soluzioni NVIDIA basate su GPU della famiglia Fermi

di Paolo Corsini pubblicata il , alle 09:27 nel canale Server e Workstation
NVIDIATesla
 

Le soluzioni NVIDIA Tesla sono destinate a venir utilizzate anche in sistemi blade, stando a quanto comunicato da T-Platforms, azienda russa specializzata nella costruzione di soluzioni HPC. La nuova piattaforma di calcolo è stata per il momento annunciata dall'azienda; la prima dimostrazione pubblica verrà fatta in occasione della GPU Technology Conference (GTC) che NVIDIA ha organizzato tra il 20 e il 23 di Settembre a San Jose, California.

Al momento attuale molte aziende hanno annunciato proprie soluzioni basate su schede video NVIDIA della famiglia Tesla, da utilizzare in parallelo assieme a tradizionali architetture di CPU così da fornire un tangibile incremento prestazionale in ambiti di calcolo nei quali le architetture delle GPU possono risultare essere ben più veloci di quelle CPU. Il ritardo nel debutto delle soluzioni Tesla basate su architettura Fermi ha posticipato alcune implementazioni di queste soluzioni, ma recentemente si sono susseguiti vari annunci di installazioni più o meno complesse basate su queste GPU.

L'annuncio di T-Platforms è il primo che prevede l'utilizzo di soluzioni Tesla in sistemi rack. Non è chiatamente indicato se verranno utilizzate soluzioni Fermi della famiglia 20 con sistema di raffreddamento standard, oppure se le peculiari esigenze dei blade server in termini di densità di elaborazione richiederanno l'utilizzo di un sistema di raffreddamento custom.

Al momento attuale le soluzioni T-blade 2 di T-Platforms si sono rivelate tra le più dense, in termini di capacità di elaborazione, tra quelle disponibili in commercio con una potenza elaborativa di 27 TeraFLOPS per ogni armadio rack da 42 unità. L'utilizzo di GPU della famiglia Fermi in questi sistemi dovrebbe permettere di ottenere un incremento sino a 3 volte della densità di elaborazione.

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