Các thành phần

Cuda của Nvidia là môi trường ngôn ngữ C cho phép các nhà phát triển để viết phần mềm để giải quyết các vấn đề phức tạp về tính toán bằng cách khai thác sức mạnh xử lý song song đa lõi của GPU.

Hỏi đáp 76: CPU intel nên dùng VGA AMD hay VGA NVIDIA?

Hỏi đáp 76: CPU intel nên dùng VGA AMD hay VGA NVIDIA?
Anonim

Nvidia đã công bố một siêu máy tính cá nhân Tesla dựa trên GPU, nó sử dụng GPU Tesla và Cuda để cung cấp năng lượng của một cụm máy tính với một phần nhỏ chi phí, trong các yếu tố hình thức của một máy trạm làm việc tiêu chuẩn. Trong số các nhà sản xuất máy tính cung cấp các siêu máy tính cá nhân của Tesla là Dell, Lenovo, Asus và Western Scientific.

Có một kiến ​​trúc máy tính mới đang nổi lên, dựa trên GPU và các loại bộ xử lý song song khác và các CPU truyền thống) làm việc cùng nhau, Huang nói. Theo ông Huang, "CPU rất tuyệt vời cho việc xử lý tuần hoàn, nhưng có nhiều loại vấn đề mà bạn có thể vận hành song song", ông nói thêm.

GPU cung cấp hiệu năng cao hơn các CPU khi tích hợp hàng trăm bộ vi xử lý. Ví dụ, mô hình của siêu máy tính cá nhân Tesla đã có 240 bộ xử lý chạy song song, ông nói thêm.

Người đầu tiên nhận ra tầm quan trọng của một "kiến trúc không đồng nhất" là game thủ đã nhận ra rằng với một CPU và một GPU video của họ trò chơi và đồ họa 3-D tốt hơn nhiều, Huang nói.

GPU trong vị trí mới của nó không phải là nhìn thấy bởi Nvidia như là một thay thế cho CPU. "Chúng tôi không cố gắng để thay thế CPU vì chúng tôi tin rằng nó là cần thiết" Huang nói.

Nvidia đang làm việc với các nhà phát triển ứng dụng để đưa phần mềm của họ vào kiến ​​trúc Cuda, Huang nói. Khả năng lập trình bằng ngôn ngữ C sẽ đảm bảo rằng những người dùng tinh vi như các nhà nghiên cứu có thể tự viết các chương trình cho siêu máy tính mới này, ông nói thêm