NVIDIA-GPUs bieten High-Performance-GPU-Computing in Dells PowerEdge-Servern

(Auszug aus der Pressemitteilung)

SANTA CLARA, Kalifornien, 7. März 2012 – NVIDIA kündigt an, dass erstmals Tesla-Grafikprozessoren in Dells PowerEdge-Servern der zwölften Generation zum Einsatz kommen, sowohl in den Rack- als auch in den Tower-Varianten.

Dell hat die GPU-betriebenen Server PowerEdge R720 und PowerEdge T620 entwickelt, um eine Vielzahl von rechenintensiven Industrie-Standardapplikationen wie Mathworks MATLAB zur computergestützten Forschung und SIMULIA Abaqus für rechnergestützte Entwicklung zu beschleunigen. Die beiden Maschinen kombinieren NVIDIAs Tesla-M2090-GPUs mit 512 Kernen mit aktuellen Xeon-E5/R-CPUs von Intel, die auf der Sandy-Bridge-Architektur basieren. Geeignete Einsatzgebiete der Server sind beispielsweise naturwissenschaftliche Anwendungen sowie Wetter- und Klimaforschung.

“Die Nachfrage nach GPU-Computing wächst, weil mehr und mehr erkannt wird, dass die Technologie äußerst leistungsstark und gleichzeitig energieeffizient ist“, sagt Virginia Swink, Executive Director Dell Server Solutions.

Beim PowerEdge-R720-System handelt es sich um einen x86-basierten Server mit zwei NVIDIA Tesla-GPUs. Dadurch benötigt der Server wenig Platz und liefert gleichzeitig eine hohe zusätzliche Rechenleistung für anspruchsvolle Aufgaben.

Der PowerEdge T620 ist für den Einsatz am Schreibtisch und in der Workgroup gedacht und kann mit bis zu 4 NVIDIA-Tesla- und/oder NVIDIA-Quadro-Grafikprozessoren bestückt werden. Die Einsatzgebiete sind Design-, Konstruktions- und Statik-Anwendungen einschließlich Autodesk 3ds Max und ANSYS Mechanical.

Beide Power-Edge-Server sind ab sofort erhältlich. Weitere Informationen finden Sie auf der Dell-Webseite.

Tesla-GPUs sind leistungsstarke Parallelbeschleuniger, die auf NVIDIAs paralleler Computing-Architektur CUDA basieren. Ihre Einsatzgebiete sind High Performance Computing, computergestützte Wissenschaften und Supercomputing. Tesla-GPUs liefern bei einer Vielzahl von wissenschaftlichen und kommerziellen Anwendungen eine signifikant höherer Rechenleistung als reine CPU-Systeme.