NVIDIA se lance dans les supercalculateurs

01 juin 2018 à 15h36
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NVIDIA annonce ce matin l'arrivée d'une nouvelle gamme de produits répondant au nom de Tesla. Derrière ce nom, NVIDIA veut investir le marché des supercalculateurs en proposant des solutions taillées pour le calcul scientifique. Se basant sur les premiers travaux accomplis avec le GeForce 8800 autour de CUDA, l'API logicielle permettant d'exploiter via le langage C la puce graphique comme un coprocesseur, la gamme Tesla de NVIDIA se veut être l'allié idéal du CPU pour les calculs massivement parallèle. Selon NVIDIA, divers grands comptes utilisent déjà la solution Tesla, alors que sa puissance la rend tout particulièrement adéquate aux travaux géophysiques, à la biologie moléculaire, à la recherche génétique ou encore à la modélisation financière pour ne citer que quelques exemples.

Dans les faits, NVIDIA annonce aujourd'hui trois produits dans la gamme Tesla avec le Tesla C870 qui n'est autre qu'une GeForce 8800 GTX PCI-Express sans sorties vidéos et destinée exclusivement au calcul avec 1,5 Go de mémoire, contre 768 Mo habituellement sur les GeForce 8800 GTX pour une puissance de calcul de 518 gigaflops. Le prix ? 1 299 dollars pour cette Tesla C870.

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NVIDIA Tesla C870


NVIDIA annonce également un boîtier externe, le Tesla D870 qui renferme deux cartes C870 reliée au PC via une connexion PCI-Express. Ici, NVIDIA annonce un prix de 7 500 dollars alors que la firme au caméléon annonce également un rack 1U, le Tesla S870. Ce rack comporte la bagatelle de quatre cartes C870 avec un total de 6 Go de mémoire vidéo alors qu'il est compatible avec le bus PCI-Express de seconde génération. Le prix de ce joujou ? 12 000 dollars. NVIDIA indique déjà travailler sur un rack muni de huit cartes...

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Station externe NVIDIA Tesla D870


Pour finir, citons quelques exemples avancés par NVIDIA afin de bien comprendre l'intérêt du GPU comme coprocesseur. Alors qu'un CPU est surtout apte à effectuer des traitements séquentiels, la puce graphique est massivement parallèle ce qui permet de grandement réduire les temps de calcul. C'est ainsi que selon NVIDIA, la solution Tesla permet de réduire de 66 à 100 fois le temps de traitement d'une base de données sismique, de 240 fois celui de la dynamique moléculaire ou encore de 100 fois celui de la simulation neuronale. Différentes vidéos permettent de se faire une idée des applications rendues possibles par Tesla sur ce site.

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Serveur NVIDIA Tesla S870


Avec cette annonce, NVIDIA concrétise son avance sur AMD, ce dernier n'ayant toujours pas dépassé le stade des démonstrations technologies alors que sa technologie CTM est toujours en développement pour les récentes Radeon HD 2900.
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