Nvidias Rechenknechte [Update]
Unter dem Namen Tesla sollen Nvidias Grafikprozessoren mathematische Probleme lösen und Supercomputern Konkurrenz machen.
- Benjamin Benz
Nvidia führt unter dem Markennamen Tesla eine ganze Reihe von Produkten zum Lösen mathematischer Probleme mit Grafikprozessoren ein. Dabei greift Nvidia – wie schon ATI/AMD vor einem Jahr mit dem Stream-Prozessor – auf bestehende Technik zurück: Hinter dem Chip namens Tesla 870 steckt ein Grafikchip aus Nvidias 8er-Familie, genauer ein sehr enger Verwandter des Quadro FX 5600, der in leicht modifizierter Version auch auf den aktuellen Highend-Gamer-Karten (GeForce 8800 GTX) sitzt. Gerüchteweise handelt es sich sogar genau um den Quadro-Chip. Er läuft jedenfalls mit einer Taktfrequenz von 1,35 GHz und einem Speichertakt von 800 MHz. Das derzeit "kleinste" Tesla-Produkt ist eine PEG-Steckkarte, die Nvidias Referenzmodell der Quadro FX 5600 bis auf das Design der Lüfterabdeckung zum Verwechseln ähnlich sieht. Allerdings sind die beiden DVI-Ausgänge bei der Tesla C870 nicht bestückt. Der GPU stehen 1,5 GByte GDDR3-Speicher zur Verfügung. Eine einzelne Tesla-C870-Karte soll 518 Gigaflops allerdings nur mit einfacher Genauigkeit erreichen, wie bei den Grafikkarten lassen sich zwei Tesla-Karten per SLI koppeln. Die Leistungsaufnahme einer einzelnen C870-Karte liegt bei 170 Watt und sie belegt zwei Slots.
Alternativ dazu bietet Nvidia ein eigenes externes Gehäuse – das stark an das externe Grafiksystem Quadroplex erinnert – mit der Bezeichnung Tesla D870 an, in dem derzeit zwei und zukünftig sogar vier Tesla-Karten werkeln. Noch mehr Rechenpower bieten 1-HU-19:"-Gehäuse vom Typ Tesla S870, die vorerst vier Karten aufnehmen. Zusammen sollen die vier GPUs, die jeweils 128 Threads parallel bearbeiten, 2,072 Gigaflops erreichen und über 6 GByte RAM gebieten. Mehrere dieser Einschübe lassen sich koppeln. Alle externen Tesla-Systeme kommunizieren per externem PCI Express mit dem Hostrechner.
Programmiert werden die Tesla-Karten über die CUDA-Schnittstelle, mit der man schon seit Anfang des Jahres Nvidia-Grafikkarten zu Rechenknechten machen kann. Um unter Windows uCUDA-Programme ausführen zu können, wird ein spezieller Compute-Treiber für die GeForce-, Quadro- oder Tesla-Karten benötigt.
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