Nvidia lance le supercalculateur personnel

En utilisant ses GPU et son architecture Cuda massivement parallèle, le spécialiste de l'informatique graphique réussit à créer le premier supercalculateur personnel. On peut ainsi disposer avec Tesla de 4 téraflops sur son bureau.

Nvidia a profité du salon SuperComputing 2008 pour annoncer la disponibilité de son supercalculateur personnel Tesla. Celui-ci utilise 3 ou 4 GPU (Graphics Processing Unit) C1060, avec au moins 4 Go de mémoire dédiée ultrarapide avec une bande passante optimale de 102 Go/s par GPU, au sein de son architecture informatique massivement parallèle Cuda.

Chaque GPU disposant de 240 cÅ“urs de traitement parallèles, ce supercalculateur personnel peut donc utiliser jusqu'à 960 cÅ“urs de traitement parallèles, ce qui lui confère une puissance équivalente à celle d'un cluster, quasiment 4 téraflops, pour un prix 100 fois inférieur, le tout logeant dans un boîtier de station bureautique standard.

« Jusqu'à maintenant tout le monde réclamait un supercalculateur de bureau. Aujourd'hui, il est là », constate Burton Smith, Microsoft Technical Fellow. « Nvidia et ses partenaires vont apporter des performances remarquables, ainsi qu'une grande capacité d'utilisation dans de nombreux marchés. L'informatique hétérogène, où les GPU travaillent de concert avec les CPU, permet cette innovation ».

Pour un prix équivalent à une station de travail standard, ce supercalculateur Tesla est 250 fois plus puissant, et les chercheurs ont désormais la puissance de traitement nécessaire pour faire des calculs complexes sur leur bureau, traiter davantage de données plus rapidement et accélérer les découvertes.

« Les GPU ont évolué au point que de nombreuses applications sont facilement mises en Å“uvre et vont remarquablement plus vite que sur des systèmes multi-cÅ“ur », a remarqué lors de cette annonce le professeur Jack Dongarra, directeur du laboratoire informatique de l'Université du Tennessee et auteur du benchmark Linpack. « Les prochaines architectures informatiques seront des systèmes hybrides avec des GPU et des cÅ“urs parallèles qui travailleront en tandem avec des CPU multi-cÅ“ur ».

« Les systèmes équipés de GPU nous permettent de faire tourner des codes sur la science de la vie en quelques minutes plutôt qu'en heures. Cette accélération exceptionnelle nous permet d'accélérer la découverte de médicaments contre le cancer qui peuvent sauver potentiellement beaucoup de vies », constate quant à lui Jack Collins, directeur du développement du programme scientifique à l'Advanced Biomedical Computing Center de SAIC-Frederick.

Jean-François Prevéraud

Pour en savoir plus : http://www.nvidia.fr

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