Az Nvidia kedden bejelentette a technológiát, amely lehetővé tenné, hogy a közelgő Tesla grafikus processzorok jobban hozzáférjenek a vállalkozások felhőbeállításaihoz, míg az Nvidia kedden bejelentette, hogy a közelgő Tesla grafikus processzorai jobban hozzáférhetővé tehetik a vállalkozások felhőbeállításait, miközben megfordítják azt a tendenciát, hogy a nagymértékben párhuzamos chipeket speciális matematikai és tudományos számítások alá vetítik.

A grafikus processzorokat általában gyorsabban tekintik a CPU-k számára, olyan feladatok, mint a termelékenységi alkalmazások. A kiszolgálók nagyobb száma most kihasználja a processzorok és GPU-k párhuzamos feldolgozási képességeit a teljesítmény mérséklése érdekében, különösen a szuperszámítógépeken. A világ második leggyorsabb szuperszámítógépe, a Tianhei-1A rendszer a kínai nemzeti Tianjin-i szuperszámítógép-központban az Nvidia Tesla GPU-jait és az Intel Xeon processzorát használja, hogy 2,5-es teljesítményt nyújtsanak.

[További olvasmány: és backup]

Az új grafikus processzorok közé tartozik a Tesla K10, amely megkezdte a hajózást, valamint a Tesla K20, amely a negyedik negyedévben szállít. Az új chipek a Kepler architektúrán alapulnak, és gyorsabbak és hatékonyabbak, mint a régebbi Fermi architektúra, melyet a design hatalmának tekintettek. Chip árak nem állnak rendelkezésre.

Az Nvidia új virtualizációs technológiát adott a Keplernek, a VGX-et, amely virtualizálja a GPU-t, és erőforrást jelent, amelyet több processzor és szál is meg lehet osztani - mondta Jeff Brown, a professzionális megoldások vezetője csoport az Nvidia-nál. Az Nvidia egy memóriakezelő egységet épített be a GPU-ba, amely biztosítja a virtuális gép egyszerű telepítését.

A GPU-kat korábban a virtualizációhoz használták. Például az Nvidia és a rivális Advanced Micro Devices professzionális grafikus kártyákat kínált a Windows 7 virtuális asztalának a kiszolgálókról az ügyfélgépekre való telepítéséhez. De a VGX-vel most a GPU átugorhatja a CPU-ciklusokat, és közvetlenül telepítheti és kezelheti a virtuális gépeket.

Az új virtualizációs technológia érdekes hatással van a kiszolgálótervezésre és a felhőalapú szolgáltatások vékony kliensekre és táblagépekre - mondta Dean McCarron, a Mercury Research legfontosabb elemzője.

"Láthatjuk, hogy az átállás folyamatban van, hiszen a GPU-k nem mutatkoztak be a kiszolgáló környezetben a nagy teljesítményű számítástechnikai téren kívül." Mondta McCarron. "Kinyitja az ajtót, hogy nagyon összetett, vizuálisan részletes játékokat játsszon egy vékony kliensen."

Az új technológia megkönnyíti és olcsóbbá teszi a GPU-kat általános szerverkörnyezetekhez, mondta McCarron. Például egy kiszolgálóoldali virtualizált GPU képes lesz nagyfelbontású játék megjelenítésére és a felhő felett történő átadására, miközben kihasználja a GPU gyorsító funkcióit.

"Most elkezdheted néhány érdekes dolgot a munkaterhelésével az ügyfél-kiszolgáló architektúráját illetően "- mondta McCarron.

A VGX architektúrája eltávolít néhány fontos szűk keresztmetszetet, amelyek a hibrid CPU- és GPU-rendszereket biztosítják a maximális teljesítmény és teljesítményhatékonyság elérésében. a Gabriel Consulting Group elemzője.

"Miután ezeket a változtatásokat teljes mértékben végrehajtják, a felhasználók sokkal nagyobb CPU-t, GPU-t és így általános rendszerhasználatot fognak látni, ami még erőteljesebb hibrid számítástechnikai történetet tesz lehetővé" - mondta Olds. A VGX hypervisor a Citrix vagy a VMware hypervisorjaihoz kapcsolódik, és VGX alapú grafikus kártyákat fejlesztenek ki, amelyek PCI-Express 3.0 résidőkhöz csatlakoztathatók. A szerverek - köztük a Dell, a Hewlett-Packard, az IBM és a Cisco - elfogadják az új VGX technológiát, az Nvidia Brown szerint.

Többszörös terhelés esetén a kiszolgálók GPU-jei a programok hatékonyabb végrehajtását teszik szükségessé. Az Nvidia új technológiát mutatott be HybridQ-nak, hogy javítsa a GPU-k párhuzamosságát és hasznosítását - mondta Sumit Gupta, a Tesla Business Unit igazgatója.

A GPU egyszerre és hatékonyabban hajt végre több feladatot egy hardveres ütemező segítségével, amely biztosítja a GPU-t Gupta elmondta, hogy "mihelyt a CPU-hoz túl sokba megy vissza, akkor elveszíted a GPU előnyeit" - mondta Gupta.

A CPU-tervezés egy része olyan ütemezőt tartalmaz, amely biztosítja, hogy a munkaterhelés és fiókjai megfelelően kezelhetők legyenek. Ez a képesség nem volt jelen a párhuzamos feldolgozó egységekben, és az Nvidia HybridQ implementációja a GPU teljesítményét mérlegeli, a Mercury Research McCarron szerint.

A GPU már sok képességgel rendelkezik a CPU-tól, és a HybridQ közelebb hozza őket jellemzői, mondta McCarron. A HybridQ technológia nem a speciálisan hangolt szoftvert használja, hanem a virtualizált GPU-k kezelési munkáinak számát, "mondta McCarron.

A HybridQ technológia számos olyan feladatra alkalmazható, amelyek magukban foglalják a számítási folyadék dinamikáját, a bioinformatika, a genomszekvenálás és az áramköri szimuláció, a Gupta mondott. A programozóknak nem kell megváltoztatniuk a kódot a HybridQ technológia előnyeiből, és a technológia kompatibilis az Nvidia CUDA keretrendszerével, amely lehetővé teszi a programozók számára, hogy nagyon párhuzamos programokat írjanak.

A HybridQ a Tesla K20-at csúcskategóriás szerverek, és a negyedik negyedévben válik elérhetővé.

Az Agam Shah az IDG News Service számára PC-ket, tablettákat, szervereket, chipeket és félvezetőket takar. Kövesse az Agamot a Twitteren a @agamsh-on. Agam e-mail címe: [email protected]