Nvidia tesla c2075
Новые сообщения. Профайл участника. Число Tesla GPU: 1. Число потоковых ядер процессора: Частота ядер: 1,15 ГГц. Частота памяти: МГц.
Поиск данных по Вашему запросу:
По завершению появится ссылка для доступа к найденным материалам.
Содержание:
Видеокарта PNY GeForce GeForce TESLA C2075 PCI-E2
Благодаря развитию систем инженерного анализа CAE сегодня инженеры во многих отраслях промышленности всё чаще проводят виртуальные испытания разрабатываемых изделий. Специалисты стремятся максимально приблизить виртуальные эксперименты к реальности и получить наиболее адекватные результаты путем учета всех возможных технических деталей в расчетной модели.
Традиционный подход к решению задач, состоящий в использовании центральных процессоров CPU и увеличении их производительности, уже не может справиться с необходимостью постоянного наращивания вычислительных мощностей. Этот подход требует серьезных финансовых затрат, и энергопотребление такой системы весьма существенно. Предложение применять графический процессор в качестве компаньона при расчете сложных инженерных задач стало глотком свежего воздуха в сложившейся обстановке технологического тупика в производительности CPU.
Возможность использования GPU в вычислениях позволила разделять сложные вычислительные задачи на тысячи небольших и решать их параллельно на ядрах графического процессора. Данная технология дала инженерам и исследователям возможность получать результаты численного анализа в разы быстрее.
Кроме того, системы, использующие GPU, оказались более экономичными с точки зрения энергопотребления, чем традиционные кластерные системы только на базе CPU. Будучи по природе параллельным процессором, GPU значительно превосходит CPU в обработке большого объема однотипных данных. А CPU, являясь последовательным процессором, изначально не разрабатывался для подобного класса задач и предназначался именно для последовательных операций, таких как работа с операционной системой и организация потоков данных.
Сопроцессоры Tesla при этом автоматически берут на себя выполнение ресурсоемких частей кода приложений, например вычислений при численном моделировании или выполнение фотореалистичного рендеринга изображений. При этом графические процессоры Quadro или Tesla производят операции, требующие высокой производительности. Характеристики тестового стенда приведены в табл. Модель процессора. Технология использования GPU при проведении расчетов уже дает ощутимый прирост производительности.
Поэтому в первую очередь тестирование ускорения проводилось на базе одиночного GPU для определения производительности системы в целом. Задачи представлены на рис. С целью обеспечения максимально быстрого обмена данными по шине PCIe графические процессоры были выставлены в следующей конфигурации:. Тестирование возможности ускорения вычислений проводилось на трех наиболее часто используемых на практике решателях ANSYS Mechanical Решатель Block Lanczos по блочному методу Ланцоша используется в динамических расчетах, проводимых в ANSYS Mechanical, для поиска собственных частот и форм колебаний конструкции.
Все задачи решались в режиме INCORE, который определяет размещение всех необходимых решателю данных в оперативную память и использует жесткий диск исключительно для чтения исходных данных и записи окончательных и промежуточных результатов.
Этот режим применения памяти отличается наибольшей производительностью. Также реализована возможность отключения коррекции ошибок памяти ECC , которая позволяет применять больший объем памяти GPU. Однако для обеспечения точности результатов расчетов этой возможностью пользоваться не рекомендуется.
Для проведения тестов решателя Sparse были подготовлены однотипные статические задачи теории упругости с десятью подшагами нагружения, занимающие от 4 до 50 Гбайт оперативной памяти от тыс. Результаты тестирования показаны на рис. Интересная особенность проявляется при дальнейшем росте размерности задачи. Поскольку режим распределения вычисления на несколько расчетных ядер сопряжен с дополнительными затратами вычислительной мощности на декомпозицию задачи и дальнейшее объединение данных с нескольких ядер в один результат, то для некоторого класса задач решение в режиме SMP Shared Memory Parallel оказывается значительно быстрее, чем в режиме распределенных вычислений DMP Distributed Memory Parallel.
В случае применения ускорения GPU наблюдается аналогичная ситуация рис. При этом GPU применялись исключительно в процессе решения задачи. На этапе подготовки задачи и формирования матриц работал только CPU, а части сформированных матриц сразу передавались в память GPU в момент начала решения.
Гистограмма времени проведения расчетов показана на рис. Для тестирования производительности решателя Block Lanczos были подготовлены задачи поиска 20 собственных частот конструкции, занимающие от 4 до 44 Гбайт оперативной памяти. Для решателя Block Lanczos ощутимого прироста производительности за счет использования GPU также не наблюдалось. Подводя итог, можно утверждать, что решатели ANSYS Mechanical постоянно модифицируются: увеличивается эффективность производимых ими расчетов, снижается нагрузка на файловую подсистему.
По результатам тестирования видно, что использование нескольких графических процессоров дает существенное ускорение расчета задач теории упругости методом Sparse в режиме распределенных вычислений.
При этом чем больше размерность задачи, тем ощутимее будет вклад от применения нескольких GPU. Для решателей PCG и Block Lanczos прирост относительной производительности наблюдается, но его величина ниже, чем при решении задач методом Sparse. Для решателя PCG с ростом размерности задачи становится более очевидным сокращение времени расчета с использованием одного, двух и трех GPU. Однако затраты времени на декомпозицию задачи оказываются существенными, поэтому максимальная производительность данного решателя проявляется в режиме SMP с ускорением с помощью одного GPU.
Для решателя Block Lanczos затраты времени на декомпозицию задачи аналогичным образом возрастают с увеличением ее размерности. Поэтому начиная с задач определенной размерности время расчетов задач с ростом числа используемых GPU возрастает. И чем больше применяется GPU, тем больше времени затрачивается на декомпозицию и сборку задачи. В целом использование вычислительных средств с подобными конфигурациями оправдывает ожидания и экономические затраты на их приобретение.
Рабочие станции данного класса позволят в короткие сроки получить точные результаты расчетов, сокращая процесс разработки новой продукции. Продвижение инноваций и повышение производительности благодаря новым возможностям проектирования на основе результатов испытаний. В табл. Таблица 1. ANSYS Варианты тестовых оценочных задач Рис. Эта переменная позволяет избежать одновременного применения одного GPU двумя и более пользователями многопользовательской среды.
Следует особо отметить, что определение этой переменной среды автоматически отключает возможность использования нескольких GPU в одном расчете. Тестирование решателя Sparse Для проведения тестов решателя Sparse были подготовлены однотипные статические задачи теории упругости с десятью подшагами нагружения, занимающие от 4 до 50 Гбайт оперативной памяти от тыс.
Время расчета задач решателем Sparse, с Интересная особенность проявляется при дальнейшем росте размерности задачи. Время расчета задач решателем PCG, с Тестирование решателя Block Lanczos Для тестирования производительности решателя Block Lanczos были подготовлены задачи поиска 20 собственных частот конструкции, занимающие от 4 до 44 Гбайт оперативной памяти.
Загрузка GPU во время тестирования была проверена с помощью специализированной утилиты NVIDIA; устранено ограничение размерности задач, решаемых с участием GPU, связанное с нехваткой графической памяти для размещения задачи. Во время тестирования решались задачи размерностью до 50 Гбайт, что существенно превышает суммарный объем видеопамяти предоставленных графических карт.
Драйвер для NVIDIA Tesla M4
Nvidia Tesla V это профессиональное устройство для расчетов, построенное на основе GPU Volta, которую ждут в потребительском сегменте не ранее года. Основные особенности Nvidia Tesla V и ее предшественников: Модель ускорителя. Каждый компьютер собирает свою цепочку в отдельности от остальных и если ему удалось опередить всех других, то получает вознаграждение в виде фиксированной суммы. Виды майнинг ферм GPU-фермы можно собирать из нескольких видеокарт оптимально до 6 штук. Сборку и настройку именно такой фермы мы будем подробно рассматривать в данном материале.
ОФОРМЛЕНИЕ ЗАКАЗА
Благодаря развитию систем инженерного анализа CAE сегодня инженеры во многих отраслях промышленности всё чаще проводят виртуальные испытания разрабатываемых изделий. Специалисты стремятся максимально приблизить виртуальные эксперименты к реальности и получить наиболее адекватные результаты путем учета всех возможных технических деталей в расчетной модели. Традиционный подход к решению задач, состоящий в использовании центральных процессоров CPU и увеличении их производительности, уже не может справиться с необходимостью постоянного наращивания вычислительных мощностей. Этот подход требует серьезных финансовых затрат, и энергопотребление такой системы весьма существенно. Предложение применять графический процессор в качестве компаньона при расчете сложных инженерных задач стало глотком свежего воздуха в сложившейся обстановке технологического тупика в производительности CPU. Возможность использования GPU в вычислениях позволила разделять сложные вычислительные задачи на тысячи небольших и решать их параллельно на ядрах графического процессора. Данная технология дала инженерам и исследователям возможность получать результаты численного анализа в разы быстрее. Кроме того, системы, использующие GPU, оказались более экономичными с точки зрения энергопотребления, чем традиционные кластерные системы только на базе CPU.
Уважаемый посетитель!
Download Drivers. Tesla Driver for Linux x Release Highlights. Supported products.
Видеокарты NVIDIA Tesla C2075 в Подольске
Показатель производительности процессора. Используется для относительного сравнения моделей. Чем выше данный показатель, тем процессор производительнее. Необходимо отметить, что бенчмарк присутствует не на всех моделях процессора если бенчмарк равен нулю - это значит что его нет. Бенчмарк на видеокарты указывается для референсной видеокарты, то есть разработанной производителем видеочипа GeForce или AMD. В характеристиках модели через дробь указывается бенчмарк самой высокопроизводительной модели процессора на данный момент.
Видеокарта TESLA C2075 6144Mb PNY (TCSC2075-PB)
Контакты Форум My Drivers Поиск. Категория: Video. Оборудование: NVidia Tesla C Совместимость: Список совместимых Device Ids Система: Windows 7 , Windows 8 , Windows 8. Последняя загрузка: 17 Oct Правовая информация: Все програмное обеспечение, размещённое на Driver. Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
PNY Tesla C2075 575Mhz PCI-E 6144Mb 3000Mhz 384 bit DVI
Войти Зарегистрироваться Корзина пуста. Панель оператора Weintek MTI. Одноплатный промышленный компьютер Advantech PCA
Ayollar kiyimi. Ayollar oyoq kiyimi. Fikringizni qadirlaymiz. Tizimga kirish. Saralanganlarga saqlash.
Войдите , пожалуйста. Все сервисы Хабра. Как стать автором. Войти Регистрация. Nvidia для профессиональных 3D приложений Высокая производительность Пол года назад я искал себе видеокарту, на которой я смог бы заниматься 3d моделированием, и рендерингом на GPU. В этом коротком сравнении упустим ION и Tegra, так как предназначены для мобильных устройств и слабые по производительности.
Вычислительная машина Tesla-cmc представляет собой сервер с 2 процессорами Intel и набором профессиональных графических карт от компании Nvidia. На данном сервере предусмотерна установка 4 карт. Все четыре карты подключены по PCI-E x
Прошу прощения, что я вмешиваюсь, есть предложение пойти по другому пути.
Браво, мне кажется, это блестящая фраза
ШпасибО поюзаем)
Очень интересная фраза