"NVIDIA и команда Fermi сделали огромный шаг на пути к применению GPU для еще более широкого класса программ", — сказал Дэйв Паттерсон (Dave Patterson), директор Parallel Computing Research Laboratory, U.C. Berkeley и соавтор работы "Компьютерная архитектура: количественный подход. "Я считаю, что Fermi оставит значимый след в истории".

Представленная на конференции по GPU технологиям в Сан-Хосе, Калифорния, архитектура Fermi предоставляет возможности для повышения производительности в самом широком спектре вычислительных приложений. На конференции NVIDIA также выступила Национальная Лаборатория Окриджа (Oak Ridge National Laboratory), которая объявила о планах по выпуску нового суперкомпьютера на базе NVIDIA GPU и архитектуры Fermi. Fermi также получила поддержку ведущих организаций, включая Bloomberg, Cray, Dell, HP, IBM и Microsoft.

"Нет сомнений, что GPU превратился в параллельный вычислительный процессор общего назначения с потрясающей графикой, это не просто графический чип, как раньше", — сказал Дженсен Хуанг (Jen-Hsun Huang), соучредитель и президент NVIDIA. "Архитектура Fermi, встроенные инструменты, библиотеки и подсистемы являются прямым результатом сотрудничества с тысячами разработчиков CUDA по всему миру. Скоро мы оглянемся назад и убедимся в том, что Fermi создала новую GPU-индустрию".

Будучи основой семейства графических процессоров нового поколения NVIDIA, а именно GeForce, Quadro и Tesla, "Fermi" включает целый набор новых технологий, необходимых для вычислительной среды:

• C++, в дополнение к поддержке C, Fortran, Java, Python, OpenCL и DirectCompute.
• ECC, важный компонент для ЦОД и супервычислительных центров, широко использующих GPU
• 512 ядер CUDA с новым стандартом IEEE 754-2008, превосходящие даже самые передовые CPU
• 8-кратное повышение производительности арифметических вычислений двойной точности по сравнению с предыдущим поколением NVIDIA GPU. Двойная точность крайне важна для высокопроизводительных вычислений (HPC), например, в линейной алгебре, численном моделировании и квантовой химии
• NVIDIA Parallel DataCache — первая в мире иерархия кэшей в GPU, которая ускоряет такие алгоритмы, как расчет физики, трассировка лучей и умножение разреженных матриц, где адреса данных заранее неизвестны
• Движок NVIDIA GigaThread с поддержкой одновременного исполнения кернелов, когда различные кернелы одного и того же приложения могут могут исполняться на GPU одновременно (например, PhysX для симуляции жидкостей и твердых тел)
• Nexus — первая в мире полностью интегрированная вычислительная среда разработки приложений в Microsoft Visual Studio

Ссылки: