Transtec stellt GPU-Computing-Lösungen vor

Die Supercomputer bieten eine Rechenleistung von bis zu vier Teraflops. Neben einer Workstation ist auch ein Rackmodell mit Nvidas Tesla-Computing-Karten erhältlich. Die Preise beginnen bei knapp 7400 Euro.

Transtec hat zwei GPU-Computing-Lösungen für rechenintensive Operationen wie Prozesssimulationen oder das Rendering und die Modellierung komplexer Datensätze in der Forschung vorgestellt. Mit den Supercomputer-Modellen 1000W und 1000R bietet der Hersteller eine Workstation-Variante mit maximal zwei Teraflops und eine Rackmount-Version mit maximal vier Teraflops Rechenleistung an. Beide Systeme sind zu Linux und Windows kompatibel.

Im 43 Zentimeter hohen und 53 Zentimeter breiten Tower-Gehäuse des „1000W CUDA Supercomputer PC“ arbeiten eine Nvidia-Grafikkarte der Serie Quadro NVS 290 und zwei Computingplatinen des Typs Tesla C1060. Letztere verfügen jeweils über 240 Recheneinheiten und 4 GByte Speicher. Hinzu kommen weitere 8 GByte RAM.

Als CPU dient ein Intel-Core-2-Duo-Prozessor. Standardmäßig ist die Workstation mit einer 160 GByte großen SATA-2-Festplatte ausgerüstet. Der Preis beginnt bei rund 7380 Euro.

Das Rackmodell „1000R CUDA Supercomputer“ basiert auf Nvidias neuem Tesla-System S1070. Die GPU-Plattform vereint in einem eine Höheneinheit (1 HE) einnehmenden Gehäuse vier Tesla-Karten mit jeweils einem Teraflops Rechenleistung und insgesamt 960 Recheneinheiten sowie 16 GByte Grafikspeicher.

Die Datentransferrate beträgt laut Hersteller bis zu 408 GByte/s. Die Verbindung zum Frontend erfolgt über einen PCI-Express 2.0-Port. Das Frontend selbst kann mit bis zu vier Intel-Xeon-Prozessoren ausgerüstet werden und verfügt dann über maximal 128 GByte Hauptspeicher. Als Massenspeicher lassen sich höchstens vier Hotswap-fähige SATA-Festplatten integrieren. In der Standardkonfiguration kostet der 1000R CUDA Supercomputer rund 13.614 Euro.

Die Tesla-Prozessoren unterstützen Nvidias C-Programmierumgebung CUDA, mit der Entwickler Anwendungen erstellen können, die die parallele Rechenleistung eines Grafikprozessors zur Berechnung von Arbeitsprozessen nutzen (GPGPU). Als Beispiele für den Einsatz der CUDA-Technologie nennt Nvidia Video- und Audiokodierung, Produktdesign, medizinische Bildgebung und wissenschaftliche Forschung.

Der 1000W CUDA Supercomputing PC bietet eine Rechenleistung von bis zu 2 Teraflops (Bild: Transtec).
Der 1000W CUDA Supercomputing PC bietet eine Rechenleistung von bis zu 2 Teraflops (Bild: Transtec).

Themenseiten: Grafikchips, Hardware, Nvidia, Supercomputing

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