PNY Tesla S1070 wofür
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Shurkien
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CAD etc
CAD etc
blablub1212
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das is ja ansich keine graka, das is ein gpu cluster mit 4x quadro fx 5800. sinnvolle einsatzgebiete dürften z.b. wissenschaftliche simulationen sein.
maxpayne80
Commander
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Alle Programme, die CUDA oder ähnliches zur Beschleunigung von Berechnungen nutzen.
Nutzt halt nich jeder sein System alleine zum Zocken
Nutzt halt nich jeder sein System alleine zum Zocken
D
DunklerRabe
Gast
PaLLeR schrieb:
Würd ich so nicht sagen!
Die Karten finden Verwendung für z.B. wissenschaftliche Berechnungen in Clustern mit großen Servern. Da kann man durchaus wichtige Dinge berechnen.
Fhat the Wuck
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Tesla ist doch für HPC, also wissenschaftliche Berechnungen.
Die Quadro ist für CAD.
Die Quadro ist für CAD.
Gandalf2210
Commodore
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ok, jetzt wo der nutzte klar ist, was ist das eigentlich? eine Karte, die ich in nen normalen PCIe Slot stecke?
und wie ist das mit der Leistungsaufnahme? über die Karte lese ich werte von 600-800 Watt? kommen da 5 8Pin Stecker dran oder wie?
und wie ist das mit der Leistungsaufnahme? über die Karte lese ich werte von 600-800 Watt? kommen da 5 8Pin Stecker dran oder wie?
D
DunklerRabe
Gast
Das ist ein 1 HE 19 Zoll Rackeinschub, da drin sind technisch gesehen vier Grafikkarten untergebracht. Das ist nichts für den Hausgebrauch was man in seinen PC einbaut.
Consystor
Lieutenant
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Hallo!
Es ist genau so wie LuXoN und DunklerRabe schreiben!
Für CAD-Berechnungen sind sie nicht konzipiert und haben auch keine Anschlüsse für einen Monitor...
Mehr dazu gibts auch bei wiki.
Wir haben solche Tesla-Karten am Rechenzentrum der RWTH für Forschung und Entwicklung und man kann sie auf verschiedene Arten nutzen.
Die CUDA-API ist also nur eine einzige Möglichkeit von mehreren (die intern wiederum die CUDA-API nutzen) und wird auch schon von vielen wissenschaftlichen Projekten genutzt. Hier mal ein Auszug.
Mit unsinnigen Berechnungen oder irgendeiner unnützen Spielerei hat das nichts zu tun...
Es gibt, wie erwähnt, auch noch andere Bibliotheken und Programmierparadigmen von Nvidia, die man für die Beschleunigung eigener Programme mithilfe derer GraKas nutzen kann.
Wenn man beispielsweise in einem Programm sehr große Matrizzen miteinander verrechnen möchte, dann bedient man sich oft einer sogenannten BLAS Bibliothek, damit man die Funktionen dafür nicht selbst programmieren muss und die sehr effizient programmiert sind.
Normalerweise laufen solche BLAS-Bibliotheken dann auf der CPU und haben mit Nvidia nichts zu tun. Doch wenn man die "GPU-accelerated BLAS" Bibliothek von Nvidia verwendet, so werden die Berechnungen durch die GPUs auf den Nvidia-Karten im System durchgeführt, was in bestimmten Fällen um ein vielfaches schneller vonstatten gehen kann.
ATI bietet solche Bibliotheken und Paradigmen zudem auch an und zwar in ihrer Stream SDK.
Wenn man dann diese speziellen TESLA-Karten besitzt, hat man gegenüber den normalen Grafikkarten den Vorteil, dass sie z.B. einen viel größeren Speicher besitzen und Fließkommaoperationen mit doppelter Genauigkeit, auf die viele wissenschaftliche Anwendungen angewiesen sind (im Gegensatz zur einfachen Genauigkeit, die bei Grafikanwendungen üblicherweise ausreicht) schneller ausführen können.
Und damit in Zukunft nicht jeder Hersteller sein eigenes Süppchen kocht, wurde die OpenCL-Spezifikation verabschiedet. Mit dieser sind zukünftige Projekte, die sich der Rechenleistung heterogener Computersysteme (also solcher Systeme, die aus verschiedenen Typen von Prozessoren, wie CPUs und GPUs bestehen können) bedienen wollen, nicht auf die API eines einzelnen Herstellers angewiesen (wie Nvidias CUDA).
BTW: Es gibt auch noch eine weitere heterogene Computerarchitektur, die nicht mit Grafikkarten zusammenhängt und welche jeder hier wohl auch kennt:
Sie sitzt in der Playstation 3 - der Cell Prozessor. Deshalb hat IBM für seine Cell-Architektur kürzlich auch eine OpenCL-Implementierung herausgebracht.
Mal schauen, was die Zukunft noch bringt!
Grüße
Es ist genau so wie LuXoN und DunklerRabe schreiben!
Für CAD-Berechnungen sind sie nicht konzipiert und haben auch keine Anschlüsse für einen Monitor...
Mehr dazu gibts auch bei wiki.
Wir haben solche Tesla-Karten am Rechenzentrum der RWTH für Forschung und Entwicklung und man kann sie auf verschiedene Arten nutzen.
Die CUDA-API ist also nur eine einzige Möglichkeit von mehreren (die intern wiederum die CUDA-API nutzen) und wird auch schon von vielen wissenschaftlichen Projekten genutzt. Hier mal ein Auszug.
Mit unsinnigen Berechnungen oder irgendeiner unnützen Spielerei hat das nichts zu tun...
Es gibt, wie erwähnt, auch noch andere Bibliotheken und Programmierparadigmen von Nvidia, die man für die Beschleunigung eigener Programme mithilfe derer GraKas nutzen kann.
Wenn man beispielsweise in einem Programm sehr große Matrizzen miteinander verrechnen möchte, dann bedient man sich oft einer sogenannten BLAS Bibliothek, damit man die Funktionen dafür nicht selbst programmieren muss und die sehr effizient programmiert sind.
Normalerweise laufen solche BLAS-Bibliotheken dann auf der CPU und haben mit Nvidia nichts zu tun. Doch wenn man die "GPU-accelerated BLAS" Bibliothek von Nvidia verwendet, so werden die Berechnungen durch die GPUs auf den Nvidia-Karten im System durchgeführt, was in bestimmten Fällen um ein vielfaches schneller vonstatten gehen kann.
ATI bietet solche Bibliotheken und Paradigmen zudem auch an und zwar in ihrer Stream SDK.
Wenn man dann diese speziellen TESLA-Karten besitzt, hat man gegenüber den normalen Grafikkarten den Vorteil, dass sie z.B. einen viel größeren Speicher besitzen und Fließkommaoperationen mit doppelter Genauigkeit, auf die viele wissenschaftliche Anwendungen angewiesen sind (im Gegensatz zur einfachen Genauigkeit, die bei Grafikanwendungen üblicherweise ausreicht) schneller ausführen können.
Und damit in Zukunft nicht jeder Hersteller sein eigenes Süppchen kocht, wurde die OpenCL-Spezifikation verabschiedet. Mit dieser sind zukünftige Projekte, die sich der Rechenleistung heterogener Computersysteme (also solcher Systeme, die aus verschiedenen Typen von Prozessoren, wie CPUs und GPUs bestehen können) bedienen wollen, nicht auf die API eines einzelnen Herstellers angewiesen (wie Nvidias CUDA).
BTW: Es gibt auch noch eine weitere heterogene Computerarchitektur, die nicht mit Grafikkarten zusammenhängt und welche jeder hier wohl auch kennt:
Sie sitzt in der Playstation 3 - der Cell Prozessor. Deshalb hat IBM für seine Cell-Architektur kürzlich auch eine OpenCL-Implementierung herausgebracht.
Mal schauen, was die Zukunft noch bringt!
Grüße
Zuletzt bearbeitet:
Raptor2063
Captain
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PaLLeR schrieb:
kann ich nur wieder mal den Kopf Schütteln... klar Nvidia baut die "Karten" aus Spaß an der Freude
Aber wie schon richtig erklärt wurde helfen einem solche "Karten" nicht bei CAD, sie sind rein zum (be)rechnen konzipiert und gebaut. Richtig eingesetzt, das heißt vorallem richtige Software vorrausgesetzt, kann einem so eine Lösung viel Zeit und damit Geld sparen.
Also durchaus sehr sinnvoll auf sowas zu setzen, vorallem in der Wissenschaft usw.
Habe nen Bekannten der Arbeitet mit Crash-Simulationen, die testen auch GPU-Computing und aktuell siehts auch hier echt gut aus, auch hier um ein vielfaches schneller als eine "normale" CPU-Lösung.
Hellstorm
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Also fürs GPU-Computing ist das Ding der Hammer. In Sachen 3D Computervisualisierungen gibts ja mittlerweile schon fast produktionsreife Programme/Lösungen. Vorallem im physikalisch-korrekten (unbiased) Rendering Sektor wird das wohl die Zukunft sein.
Meine 9800GT ist schon "verdammt" schnell im Gegensatz zum reinen CPU-Rendering. Und so eine Tesla ist da dann echt das Nonplusultra.
Dieses stochastische Rendern ist in Sachen Realitätsnähe unschlagbar und "einfach". Je länger man ein Bild rendern lässt, desto "echter" und rauschfreier wird es. Allerdings rechnet mein i7 860 an einem Bild schon mehrere Stunden um es als fertig zu bezeichnen. Für Animationen ist diese Rendermethode also noch nicht geeignet.
Allerdings sieht das mit diesen Tesla-Karten schon fast anders aus. In ner kleinen Renderfarm sind dann durchaus auch Animationen möglich. Bis vor 1 oder 2 Jahren war das noch nahezu unmöglich.
Meine 9800GT ist schon "verdammt" schnell im Gegensatz zum reinen CPU-Rendering. Und so eine Tesla ist da dann echt das Nonplusultra.
Dieses stochastische Rendern ist in Sachen Realitätsnähe unschlagbar und "einfach". Je länger man ein Bild rendern lässt, desto "echter" und rauschfreier wird es. Allerdings rechnet mein i7 860 an einem Bild schon mehrere Stunden um es als fertig zu bezeichnen. Für Animationen ist diese Rendermethode also noch nicht geeignet.
Allerdings sieht das mit diesen Tesla-Karten schon fast anders aus. In ner kleinen Renderfarm sind dann durchaus auch Animationen möglich. Bis vor 1 oder 2 Jahren war das noch nahezu unmöglich.
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