供应NVIDIA Tesla C2050运算GPU
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公司新到一批NVIDIA  Tesla  C2050  高精密运算GPU  
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NVIDIA  Tesla  c2050  GPU  运算卡，NVIDIA®（英伟达?）Tesla?    C2050与C2070计算处理器能够推动整个行业向并行计算的过渡，为台式  

机带来了小型集群般的性能。Tesla    GPU的20系列产品家族基于代号为“Fermi”的下一代CUDA架构，支持  

技术与企业计算所“必备”的诸多特性，其中包括C++支持、可实现极高精度与可扩展性的ECC存储器以及  

7倍于Tesla    10系列GPU的双精度性能。Tesla?    C2050与C2070    GPU旨在重新定义高性能计算并实现超级计  

算的平民化。    　　与最新的四核CPU相比，Tesla    C2050与C2070计算处理器以十分之一的成本和二十分之  

一的功耗即可实现同等超级计算性能。  
编辑本段特性  
　　基于新一代Fermi    CUDA架构的GPU        与基于最新四核CPU的纯CPU系统相比，该GPU以十分之一的成本和  

二十分之一的功耗即可实现同等的集群性能。          
448个CUDA核心        每颗GPU最高可实现515    Gigaflop双精度峰值性能，从而让一台工作站即可实现Teraflop  

级甚至更高的性能。每颗GPU的单精度峰值性能超过1    Teraflop。          
ECC存储器        能够满足工作站计算精度与可靠性方面的关键需求。能够为存储器中的数据提供保护功能，  

从而为应用程序增强数据完整性和可靠性。寄存器文件、L1/L2高速缓存、共享存储器以及DRAM均受ECC的  

保护。          
台式机上的集群性能        与一个小型服务器集群相比，配备多颗GPU的单台工作站能够更快地解决大型难题  

。          
每颗GPU最多配备6GB    GDDR5存储器        更大的数据集能够保存在直接附属于GPU的本地存储器上，从而实现  

了性能的最大化并减少了数据传输的情况。          
NVIDIA®（英伟达?）并行DataCache?    能够为物理效果解算器、光线追踪以及稀疏矩阵乘法等诸多算  

法加速，在这些算法中，数据地址事先都是未知的。每个流式多处理器模块均包含一个可配置的L1高速缓  

存，所有处理器核心使用统一的L2高速缓存。          
NVIDIA®（英伟达?）GigaThread?引擎        通过多项技术实现了吞吐量的最大化，其中包括10倍于上一  

代架构的高速上下文切换、并发内核执行以及改良的线程块调度。          
异步传输        计算核心在PCIe总线上传输数据的同时还能够处理其它数据，因而增强了系统性能。即便是地  

震处理这类需要大量数据传输的应用程序，也能够通过事先将数据传输至本地存储器的方法来最大限度提  

升计算效率。          
CUDA编程环境受到各种编程语言与API的广泛支持        开发人员无论选择C语言、C++、OpenCL、  

DirectCompute还是选择Fortran语言，都能够实现应用程序的并行机制，进而利用“Fermi”GPU的创新架  

构。Microsoft    Visual    Studio开发人员可以使用NVIDIA®（英伟达?）Parallel    Nsight工具。          
高速PCIe    Gen    2.0数据传输率        实现了主系统与Tesla处理器之间带宽的最大化。让Tesla系统能够应用于  

几乎所有具备一条开放式PCIe    x16插槽且符合PCIe规范的主系统。