- Рейтинг
- 598
Наконец, на проходящей в эти дни выставке-конференции GTC2009 был предсатвлен новый чип корпорации NVIDIA – GT300, кодовое имя чипа Fermi в честь известного ученого и нобелевского лауреата Энрико Ферми, котрый удостоился Нобелвской премии по Физике.
При этом, новая архитектура содержит более интересные возможнсоти по сравнению с предшествующим ей чипом GT 200..
Вот как предсатвлены спецефикации нового детища:
3,2 миллиарда транзисторов;
техпроцесс 40 нм производства TSMC;
384-разрядная шина памяти;
16 потоковых мультипроцессоров (шейдерных кластеров);
32 шейдерных ядра на кластер, итого 512 ядер;
1 МБ кэш-памяти первого уровня;
768 КБ унифицированной кэш-памяти второго уровня;
до 6 ГБ памяти GDDR5.
Поддержка DirectX 11.0, OpenGL 3.1 & Open GL 3.2, Shader Model 5.0.
Особенное внимание разработчики уделили такому аспекту как память. Теперь есть поддержка ECC (Коррекция ошибок памяти) — это осбенно важно при дальнейшей разработке и выпуске таких продуктов, как Quadro и Tesla ориентированных на большую произвоидтельность при обработке больших объемов данных.
Так же увеличенное число вычислительных ядер (их теперь 512) позволяет многократно увеличить произвоидтельнсоть в поставдленных пользователями задачах. Особенно при вычислениях с помощью NVIDIA CUDA. Кстати разхработчики уделили этому вопросу особое внимание, т.к. Параллельные вычисления являются приоритетным напралвением корпорации NVIDIA.
Главный исполнительный директор (CEO) NVIDIA Дженсен Хуанг (Jen-Hsun Huang) демонстрирует новую Tesla, основанную на чипе Fermi.
NVIDIA Nexus, первая в индустрии интегрированная GPU/CPU среда для разработчиков, работающих с Microsoft Visual Studio.
NVIDIA® Nexus – первая в индустрии среда разработки для массивно параллельных вычислений, которая интегрирована в Microsoft Visual Studio – самое популярное среди разработчиков окружение для решений на базе Windows и вэб-приложений. NVIDIA Nexus радикально повышает продуктивность работы с GPU-вычислениями благодаря использованию популярных инструментов на базе Microsoft Visual Studio и рабочему процессу в «прозрачном» режиме, без необходимости создавать отдельную версию приложения с включением в него диагностических программных вызовов.
Помимо этого есть и для нас с вами приятная новость. Все мы долго ждали того, чтобы в конце концов появился рендерер который будет использовать потенциал GPU для визуализации.
На этот раз был представлен продукт iray от mental images. Я уже писал неоднократно о нем. Вот выдержка из присланного мне материала:
mental images представляет решение для рендеринга iray
iray® – первое коммерческое полноценное решение для рендеринга с GPU-ускорением для широкого круга разработчиков приложений 3D графики. Технология iray нацелена на дизайнеров, инженеров и потребителей и использует графические процессоры NVIDIA® для невероятно быстрого создания фотореализма.
Тут стоит обратить внимание на то, что это стало возможным благодаря NVIDIA CUDA. Конечно пока стоит подождать пока это решение будет интегрировано в нашм с вами софты. А пока в с ледующей статье я расскажу поподробней об этом решении. Которое полностью поддерживает все возможнсоти mental ray и может быть быстро интегрировано в любой pipeline. И чем больше GPU у вас будет в наличии, тем лучше 8).
Информация предоставлена корпорацией NVIDIA.
Дополнительыне материалы о Fermi вы можете посмотреть здесь: http://www.nvidia.com/object/fermi_architecture.html
В новсти использвоались материалы с сайта bit-tech.net.
При этом, новая архитектура содержит более интересные возможнсоти по сравнению с предшествующим ей чипом GT 200..
Вот как предсатвлены спецефикации нового детища:
3,2 миллиарда транзисторов;
техпроцесс 40 нм производства TSMC;
384-разрядная шина памяти;
16 потоковых мультипроцессоров (шейдерных кластеров);
32 шейдерных ядра на кластер, итого 512 ядер;
1 МБ кэш-памяти первого уровня;
768 КБ унифицированной кэш-памяти второго уровня;
до 6 ГБ памяти GDDR5.
Поддержка DirectX 11.0, OpenGL 3.1 & Open GL 3.2, Shader Model 5.0.
Особенное внимание разработчики уделили такому аспекту как память. Теперь есть поддержка ECC (Коррекция ошибок памяти) — это осбенно важно при дальнейшей разработке и выпуске таких продуктов, как Quadro и Tesla ориентированных на большую произвоидтельность при обработке больших объемов данных.
Так же увеличенное число вычислительных ядер (их теперь 512) позволяет многократно увеличить произвоидтельнсоть в поставдленных пользователями задачах. Особенно при вычислениях с помощью NVIDIA CUDA. Кстати разхработчики уделили этому вопросу особое внимание, т.к. Параллельные вычисления являются приоритетным напралвением корпорации NVIDIA.
Главный исполнительный директор (CEO) NVIDIA Дженсен Хуанг (Jen-Hsun Huang) демонстрирует новую Tesla, основанную на чипе Fermi.
NVIDIA Nexus, первая в индустрии интегрированная GPU/CPU среда для разработчиков, работающих с Microsoft Visual Studio.
NVIDIA® Nexus – первая в индустрии среда разработки для массивно параллельных вычислений, которая интегрирована в Microsoft Visual Studio – самое популярное среди разработчиков окружение для решений на базе Windows и вэб-приложений. NVIDIA Nexus радикально повышает продуктивность работы с GPU-вычислениями благодаря использованию популярных инструментов на базе Microsoft Visual Studio и рабочему процессу в «прозрачном» режиме, без необходимости создавать отдельную версию приложения с включением в него диагностических программных вызовов.
Помимо этого есть и для нас с вами приятная новость. Все мы долго ждали того, чтобы в конце концов появился рендерер который будет использовать потенциал GPU для визуализации.
На этот раз был представлен продукт iray от mental images. Я уже писал неоднократно о нем. Вот выдержка из присланного мне материала:
mental images представляет решение для рендеринга iray
iray® – первое коммерческое полноценное решение для рендеринга с GPU-ускорением для широкого круга разработчиков приложений 3D графики. Технология iray нацелена на дизайнеров, инженеров и потребителей и использует графические процессоры NVIDIA® для невероятно быстрого создания фотореализма.
Тут стоит обратить внимание на то, что это стало возможным благодаря NVIDIA CUDA. Конечно пока стоит подождать пока это решение будет интегрировано в нашм с вами софты. А пока в с ледующей статье я расскажу поподробней об этом решении. Которое полностью поддерживает все возможнсоти mental ray и может быть быстро интегрировано в любой pipeline. И чем больше GPU у вас будет в наличии, тем лучше 8).
Информация предоставлена корпорацией NVIDIA.
Дополнительыне материалы о Fermi вы можете посмотреть здесь: http://www.nvidia.com/object/fermi_architecture.html
В новсти использвоались материалы с сайта bit-tech.net.