供应NVIDIA Tesla C2070 运算GPU
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么是  NVIDIA  Tesla?
NVIDIA  Tesla（特斯拉）是NVIDIA继专业加速卡QUADRO及娱乐图形卡GeForce系列后，推出的一个全新的产品线，主要应用于于广大科学研究的高性能计算需求。Tesla是一位拥有700多项专利的著名科学家，交流电和无线电的创始人，变压器和交流电动机的发明人，提出了低损耗高压电传输的概念。高中物理课本中磁感应密度的单位就是特斯拉！  GPU（图形处理器）计算模型在一个异构计算模型中同时使用了  CPU  和  GPU（图形处理器）。应用程序的顺序部分在  CPU  上运行，计算密集型部分在  GPU（图形处理器）上运行。虽然应用程序使用了  GPU（图形处理器）的卓越性能来提升运行性能，但对用户而言，他们所能感知到的将仅仅是运行速度更快的应用程序。  应用程序开发人员将需要修改其应用程序中的计算密集型内核，并将其关联到  GPU（图形处理器）。应用程序的其它部分将仍然依赖于  CPU  进行处理。将一项功能关联到  GPU（图形处理器）需要重写功能，以在其中支持并行处理，同时添加“C”关键字以在应用程序和  GPU（图形处理器）之间往返传输数据。  GPU（图形处理器）计算得到了  NVIDIA?（英伟达?）被称作  CUDA  架构的  GPU（图形处理器）大规模并行架构的支持。CUDA  架构由  100  多个处理器内核组成，这些内核能够协作运行来处理应用程序中的数据集。Tesla  10  系列  GPU（图形处理器）是第二代  CUDA  架构，包含有专为科学应用程序优化的特性，如  IEEE  标准双精度浮点硬件支持、以分布于  GPU（图形处理器）中的共享内存形式存在的本地数在此基础之上  NVIDIA?（英伟达?）推出了第一款  GPU（图形处理器）。1999-2000  年间，计算机科学家，与诸如医疗成像和电磁等领域的研究人员，开始使用  GPU（图形处理器）来运行通用计算应用程序。他们发现  GPU（图形处理器）具备的卓越浮点性能可为众多科学应用程序带来显著的性能提升。这一发现掀起了被称作  GPGPU（GPU（图形处理器）通用计算）的浪潮。此处需要解决的问题为  GPGPU  要求使用图形编程语言来对  GPU（图形处理器）进行编程，如  OpenGL  和  Cg  等。开发人员需要使其科学应用程序看起来像图形应用程序，并将其关联到需要绘制三角形和多边形的问题。这一方法限制了  GPU（图形处理器）的卓越性能在科学领域的充分发挥。NVIDIA?（英伟达?）认识到了让更多科学群体使用这一卓越性能的强大优势，决定投资来修改  GPU（图形处理器），使其能够完全可编程以支持科学应用程序，同时还添加了对于诸如  C  和  C++  等高级语言的支持。此举最终推动诞生了面向  GPU（图形处理器）的  CUDA  架构。
CUDA  并行架构与编程模型
CUDA  并行硬件架构伴随有  CUDA  并行编程模型。该模型提供了一个抽象集合，能够支持实现精细和粗放级别的数据与任务并行处理。编程人员可以选择使用高级语言（如  C、C++  和  Fortran）或驱动程序  API（如  OpenCL?  和  DirectX-11  Compute）来实现并行处理。NVIDIA?（英伟达?）率先提供支持的语言为  C  语言。一系列面向  CUDA  的  C  语言软件开发工具支持基于  C  语言，使用最小的关键字或扩展集合来对  GPU（图形处理器）进行编程。对于  Fortran  和  OpenCL  等语言的支持将很快推出。CUDA  并行编程模型可支持编程人员将问题划分为粗放子问题，以并行方式独立解决。之后编程人员再对子问题进行精细并行处理，以便所有子问题能够以并行方式协作解决。
CUDA  GPU  架构和相应的  CUDA  并行计算模型当前被广泛部署于  100  多种应用程序中，并被近  1,000  份已发布的白皮书引用。  CUDA  Zone  列出了其中的部分应用程序与白皮书。
OpenCL是Apple公司的注册商标，经Khronos  Group公司许可使用。
看一看NVIDIA?(英伟达?)Tesla解决方案是如何使下列领域的计算研究发生变革的:
生物信息学以及生命科学

计算化学

计算电磁学和电磁力学


计算金融

计算流体动力学

MATLAB  加速


医疗成像

分子动力学

天气、大气、海洋建模与空间科学


领先的OEM厂商在其服务器中集成了NVIDIA?（英伟达?）Tesla  S1070  1U  系统或Tesla  M1060处理器，这些设备能够增强客户集群的计算能力。  仅用一个由Tesla解决方案构成的小型集群即可体验大型集群的超级计算性能。与仅基于CPU的集群相比，基于Tesla的集群功耗更低、占用空间更小，最高可实现30倍性能。  Tesla预配置解决方案采用革命性的NVIDIA?（英伟达?）CUDA?并行计算架构，每颗Tesla处理器均拥有240个并行处理核心，这些解决方案可完美实现用户对每瓦特性能的渴望，能够帮助用户更快地解决最棘手的计算难题。
超级计算性能
–  革命性的CUDA架构–  1U外形尺寸最多可集成960个核心，实