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  • Nvidia anuncia su plataforma de proposito general llamada tesla que puede tener hasta 4 chips Geforce 8 para obtener un poder total de computo hasta de 2 TeraFLOPS!!!!!!
    Segun Nvidia que una GPU Geforce 8800 GTX iguala el rendimiento de 40 CPUs x86 combinados.
    Mas detalles en:
    http://www.dailytech.com/article.aspx?newsid=7772
    http://www.tgdaily.com/content/view/32557/135/



  • No se si es que no entiendo el título o lo has traducido mal, xS

    Pero no entiendo más chips Geforce 8?¿ serán las 8900??? o algo por el estilo?

    Edito: Ostia no me he paranoicado es otra cosa xD


  • Veteranos HL

    A mi lo que no me queda claro es si dichos artilugios sirven para aumentar la potencia de proceso de nuestros ordenadores o solo funcionan con aplicaciones diseñadas especificamente para estas tarjetas.

    LinK: El procesador NVIDIA® Tesla™ inaugura una nueva era de superordenadores personales

    @NVIDIA®:

    La capacidad de computación de los sistemas Tesla de NVIDIA está disponible para todos los desarrolladores de software a través del único entorno de programación en C existente para la GPU. NVIDIA® CUDA™ es una solución de desarrollo completa que incluye un compilador de C para la GPU, un depurador/analizador del rendimiento, un controlador dedicado y librerías estándar. CUDA simplifica el procesamiento paralelo en la GPU utilizando el lenguaje C estándar para crear programas que procesan enormes cantidades de datos de forma simultánea. Los programas escritos con CUDA y ejecutados en Tesla pueden procesar miles de subprocesos (hilos) a la vez, lo que proporciona la velocidad de cálculo necesaria para resolver problemas complejos de elevada carga computacional. En la actualidad, el entorno de desarrollo CUDA está disponible para Linux y Windows® XP.

    La mayoría de las aplicaciones que necesitan capacidad de cálculo masiva pueden aprovechar la potencia de Tesla, lo que favorece la difusión y el abaratamiento de los sistemas de procesamiento paralelo. El reciente éxito de CUDA se observa tanto en el mundo académico como en el del desarrollo de software. No sólo lo han adoptado importantes universidades para sus nuevos cursos de procesamiento paralelo, sino que lo utilizan miles de desarrolladores y científicos en aplicaciones que van desde la simulación de sistemas moleculares al análisis de datos sísmicos o el diseño de dispositivos de diagnóstico por imagen.

    A mi que me lo expliquen. :verguen:



  • A ver, la idea tras CUDA es aprovechar el alto poder de procesamiento paralelo de las GPUs con arquitectura unificada. Es necesario entender que aunque el poder de computo paralelo de las GPUs es grandisimo, su capacidad para ejecutar codigo secuencial es pobre. esto quiere decir que no todas las aplicaciones sacaran el mismo provecho de CUDA , solo aquellas aplicaciones que permitan procesamiento dividido en muchos hilos…Es cuestion de los programadores descubrir que aplicaciones pueden ser adaptadas para sacar provecho de CUDA.
    La plataforma Tesla creo que es mas dirigida hacia el campo investigativo y cientifico, pero no descarto que en un futuro Nvidia implemente CUDA para la plataforma PCs, es evidente que para que las GPUs de nueva generacion puedan acelerar procesos diferentes a la generacion de graficos en nuestro PCs se requiere que las aplicaciones esten especialmente desarrolladas para hacerlo, pero ya el hardware, esta, la plataforma y el soporte estan, los compiladores estan...ahora es solo cuestion de los programadores.


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