Wyścig w imię rozwoju nauki
Dla naukowców poszukujących odpowiedzi na ważne problemy mające wpływ na nasze życie trwa wyścig. Obejrzyj krótki materiał wideo i poznaj jak proces dokonywania odkryć naukowych może być akcelerowany poprzez łączenie teorii z eksperymentowaniem przy użyciu technik obliczeniowych i jak może pomóc to w zwalczaniu raka, zapobieganiu zawałom serca i przyspieszeniu postępu w chirurgii zautomatyzowanej… Więcej

Obliczenia równoległe wspomagają wczesne wykrywanie raka Każdego roku na całym świecie odnotowuje się sześć milionów nowych przypadków raka. Wykrycie objawów choroby na tyle szybko, by móc ją leczyć, ma kluczowe znaczenie dla sukcesu terapii, dlatego wspomagając decydującą dla niej diagnostykę naukowcy coraz częściej stawiają na technologię obliczeń równoległych. Z okazji obchodzonego 4 lutego Dnia Walki z Rakiem, nasz zespół w Rosji podzielił się nowiną na temat obiecujących dokonań naukowców wykorzystujących technologie NVIDIA do usprawnienia procesu wykrywania raka… Więcej

Opcje silników renderujących dla SolidWorks oraz Bunkspeed Shot Pro Firma Bunkspeed zademonstrowała oprogramowanie Shot Pro wraz z Bunkspeed Cloud Solution. Shot Pro posiada specjalne narzędzie do importowania modeli pochodzących z programu SolidWorks. Bunkspeed Shot Pro z rozwiązaniem opartym na technologii przetwarzania w chmurze jest jedynym z tych produktów, oferującym możliwość wykorzystania wyposażonych w GPU serwerów działających w chmurze; jest to istotna zaleta, gdy masz do wykonania dużą ilość renderingów lub chcesz ich wykonać mniej, za to z ekstremalnie wysoką jakością. Oprogramowanie Bunkspeed Cloud Solution, działające w środowisku chmury opartej na układach GPU NVIDIA, wykorzystuje platformę sieciowych usług aplikacyjnych 3D RealityServer firmy Mental Images… Więcej
Kontrola linii produkcyjnych w fabryce z wykorzystaniem układów GPU Firma MVTec Software GmbH poinformowała o ścisłej współpracy z firmą NVIDIA nad rozwojem potężnego rozwiązania z dziedziny widzenia maszynowego, które radykalnie usprawni proces kontroli produktów. HALCON 10 autorstwa MVTec jest wykorzystywany do kontroli linii produkcyjnych w celu zapewnienia stałej jakości produktów. Poprzez wykorzystanie jednostek GPU NVIDIA do akceleracji kluczowych funkcji HALCON 10, odpowiedzialnych za realizację zadań związanych z widzeniem maszynowym, ich wydajność wzrosła do 30 razy… Więcej
DNeg – akceleracja efektów wizualnych przy użyciu NVIDIA Quadro i CUDA Double Negative (DNeg) jest największym w Londynie ośrodkiem specjalizującym się w efektach specjalnych. Efekty ich nagradzanej pracy zobaczyć można w wielu filmach – od „Incepcji” przez „Sherclocka Holmesa” aż po „2012”. Ostatnio firma Double Negative posłużyła się farmą renderującą opartą na układach GPU NVIDIA do akceleracji etapów ich potoku pracy nad efektami wizualnymi, co przyniosło rezultat w postaci 20-krotnego wzrostu szybkości pracy… Więcej
Zarezerwuj tę datę na imprezę GPU Technology Conference 2011 Jesteśmy podekscytowani mogąc zapowiedzieć kolejny niezrównany tydzień innowacji, nauki i spotkań. Zaznacz tę datę w kalendarzu (outlook). Konferencja GTC 2011 odbędzie się w dniach 11-14 października 2011 w Centrum Kongresowym McEnery w San Jose w Kaliforni. Niezależnie od tego czy jesteś już bywalcem tej imprezy, czy też planujesz wybrać się na nią po raz pierwszy, będziesz miał do czynienia z najlepszymi i najinteligentniejszymi umysłami z całego świata, demonstrującymi najnowocześniejsze osiągnięcia w wielu różnorodnych dziedzinach… Więcej
NADCHODZĄCE IMPREZY I WYDARZENIA DOTYCZĄCE CUDA:
Sesja na temat technologii obliczeń na GPU, German Physical Society Conference: 13-18 marca 2011, Drezno, Niemcy ASIM Workshop 2011 – ASIM oraz Monachijski Uniwersytet Techniczny (TUM): Temat: Trendy w naukach i inżynierii obliczeniowej: podstawy modelowania i symulacji – 14-16 marca 2011, Leibniz Rechenzentrum (LRZ), Niemcy Trzydniowy kurs CUDA SagivTech: 27-29 marca, Ramat Gan, Izrael Obliczenia na GPU przy użyciu programu Mathematica i CUDA – szkolenie typu webinar: Więcej Sesja na temat technologii obliczeń na GPU, German Physical Society Conference: 13-18 marca 2011, Drezno, Niemcy

Sprawdź najnowszy katalog rozwiązań NVIDIA_TESLA_CUDA_FERMI (6MB)

Więcej informacji na temat produktów TESLA/FERMI/CUDA oraz specyfikację sprzętu można znaleźć na stronie:

http://www.nvidia.com/object/product_tesla_C2050_C2070_us.html

NOWE TECHNOLOGIE – NVIDIA Tesla / CUDA

Przyszłość superkomputerów to niedrogie i wydajne rozwiązania, w kierunku Green IT

Przedstawiamy Państwu nowoczesną technologię mocno ukierunkowana na równoległe obliczenia wektorowe. Główną zaletą tej nowej technologii, jest możliwość wielokrotnego przyspieszenia wykonywania zadań opartych na tego typu algorytmach. Czas wykonania takiego zadania na kilkunastu GPU (jednostka przetwarzania graficznego), będzie dużo szybszy niż na dużym klastrze maszyn platformy x86.

Moc w karcie – architektura CUDA (Compute Unified Device Architecture) dostarcza narzędzi dla języka programowania C, umożliwiających opracowanie i uruchomienie kodu wykonywanego na GPU Nvidia.

Przykładem są gotowe narzędzia dla pakietu MATLAB, używanego w modelowaniu matematycznym oraz przy skomplikowanych obliczeniach. Narzędzia dla deweloperów CUDA zawierają rozszerzenia dla standardowego języka programowania C i zestaw bibliotek, między innymi szybką transformację Fouriera – FFT i biblioteki dla algebry liniowej BLAS.

Także programy kryptograficzne mogą używać GPU Nvidia, na przykład Distributed Password Recovery firmy Elcomsoft. Program ten wspierany przez 4 karty graficzne GPU na węzeł, może realizować sieć łamiącą zabezpieczenia kryptograficzne. Przy zastosowaniu tylko jednej karty Tesla S1070 program osiaga co najmniej 2,8 mld prób łamania NTLM na sekundę (CPU Intel Core 2 Quad 6600 osiąga zaledwie 87 milionów).

GPU wraz z odpowiednio napisanym oprogramowaniem osiąga wydajność szczytową niemal 1 Tflopa (mikroprocesor GT 220), przy czym CPU Intel Harpertown 3,2 GHz osiąga sto kilkadziesiąt gigaflopów. Oznacza to, że z kilkunastu GPU można osiągnąć wydajność, która niedawno była granicą świata superkomputerów. GPU cechuje się dużą oszczędnością onergii, gdyż karta Nvidii pobiera mniej niż 200 W, podczas gdy klaster maszyn x86 podobnej wydajności około 10000 W.

Podsumowując:

• bardzo duża wydajność
• atrakcyjna cena w stosunku do możliwości
• energo/miejsco oszczędność – Green IT

Przykładowe wdrożenia:
Bank BNP Paribas rozlicza opcje na… kartach graficznych
NVIDIA: GPU przyspieszą systemy Snow Leopard i Windows 7
NVIDIA Tesla przyspiesza tworzenie sztucznych neuronów
NVIDIA przyspiesza poszukiwania ropy i gazu