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NVIDIA®（英伟达™）Tesla™C2050与C2070计算处理器能够推动整个行业向并行计算的过渡，为台式机带来了小型集群般的性能。TeslaGPU的20系列产品家族基于代号为“Fermi”的下一代CUDA架构，支持技术与企业计算所“必备”的诸多特性，其中包括C++支持、可实现极高精度与可扩展性的ECC存储器以及7倍于Tesla10系列GPU的双精度性能。Tesla™ C2050与C2070GPU旨在重新定义高性能计算并实现超级计算的平民化。
特性
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基于新一代Fermi CUDA架构的GPU |
与基于**四核CPU的纯CPU系统相比，该GPU以十分之一的成本和二十分之一的功耗即可实现同等的集群性能。 |
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448个CUDA核心 |
每颗GPU**可实现515Gigaflop双精度峰值性能，从而让一台工作站即可实现Teraflop级甚至更高的性能。每颗GPU的单精度峰值性能超过1Teraflop。 |
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ECC存储器 |
能够满足工作站计算精度与可靠性方面的关键需求。能够为存储器中的数据提供保护功能，从而为应用程序增强数据完整性和可靠性。寄存器文件、L1/L2高速缓存、共享存储器以及DRAM均受ECC的保护。 |
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台式机上的集群性能 |
与一个小型服务器集群相比，配备多颗GPU的单台工作站能够更快地解决大型难题。 |
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每颗GPU最多配备6GB GDDR5存储器 |
更大的数据集能够保存在直接附属于GPU的本地存储器上，从而实现了性能的**化并减少了数据传输的情况。 |
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NVIDIA®（英伟达™）并行DataCache™ |
能够为物理效果解算器、光线追踪以及稀疏矩阵乘法等诸多算法加速，在这些算法中，数据地址事先都是未知的。每个流式多处理器模块均包含一个可配置的L1高速缓存，所有处理器核心使用统一的L2高速缓存。 |
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NVIDIA®（英伟达™）GigaThread™引擎 |
通过多项技术实现了吞吐量的**化，其中包括10倍于上一代架构的高速上下文切换、并发内核执行以及改良的线程块调度。 |
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异步传输 |
计算核心在PCIe总线上传输数据的同时还能够处理其它数据，因而增强了系统性能。即便是地震处理这类需要大量数据传输的应用程序，也能够通过事先将数据传输至本地存储器的方法来**限度提升计算效率。 |
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CUDA编程环境受到各种编程语言与API的广泛支持 |
开发人员无论选择C语言、C++、OpenCL、DirectCompute还是选择Fortran语言，都能够实现应用程序的并行机制，进而利用“Fermi”GPU的创新架构。MicrosoftVisual Studio开发人员可以使用NVIDIA®（英伟达™）Parallel Nsight工具。 |
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高速PCIe Gen 2.0数据传输率 |
实现了主系统与Tesla处理器之间带宽的**化。让Tesla系统能够应用于几乎所有具备一条开放式PCIex16插槽且符合PCIe规范的主系统。 |
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