Nvidia introduit le supercalculateur personnel avec Tesla

Nvidia annonce aujourd’hui une nouvelle famille de produits qui s’adressent aux marchés de la géosciences, biologie moléculaire et diagnostic médical, notamment. Pas tant pour la qualité du rendu graphique de ses solutions que pour ses capacités à mettre en oeuvres des calculs de haute performances (HPC).

Tesla, nom de cette nouvelle gamme de produits, introduit une nouvelle génération de processeur graphique (GPU) simplement baptisé GPU Computing mais qui s’appuie sur l’architecture G8. Tesla entend rivaliser avec les supercalculateurs actuels en transformant les stations de travail en » supercalculateurs personnels ». « En réduisant de façon drastique les temps de calculs, de plusieurs semaines à quelques heures seulement, Nvidia Tesla représente la rupture la plus significative que l’industrie HPC ait connue depuis l’introduction du traitement vectoriel avec le Cray 1 », commente le constructeur dans son communiqué.

Résoudre des problèmes complexes

Pour proposer de la puissance de calcul à partir de ses processeurs graphiques, Nvidia fournit le logiciel CUDA. Celui-ci permet d’utiliser un processeur GeForce 8800 comme co-processeur mathématique à l’aide d’extensions spécifiques développées en C. « Les programmes écrits avec CUDA et tournant sous Tesla peuvent traiter simultanément des milliers de threads, ce qui apporte un très haut débit de calculs permettant ainsi au GPU de résoudre rapidement des problèmes complexes », explique Nvidia. Cuda est actuellement supporté par les environnements Linux (Red Hat et SUSE) et Windows XP.

Côté matériel, trois grands produits sont proposés. Le Tesla C870 se présente sous forme d’une carte PCI Express (x16) dédiée et dotée d’un GPU à 128 processeurs parallèles (thread), de 1 500 Mo de mémoire DDR3 et permettant de délivrer plus de 500 gigaflops de puissance (518 Goflops soit environ l’équivalent de 40 CPU x86). Le Tesla D870 se présente sous la forme d’un boîtier externe qui enferme deux cartes C870 et se relie à une station de travail via l’interface PCI Express.

Enfin, le Tesla S870 s’apparente à un serveur lame (1U) doté de 4 GPU (soit 4 fois 500 gigaflops) à 8 GPU (4000 gigaflops). Les tarifs devraient évoluer entre 1 300 et 12 000 dollars selon la solution choisie.