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Com o primeiro processador multinúcleo de teraflops, as soluções de computação NVIDIA® Tesla™ possibilitam a necessária transição para a computação paralela com baixo consumo de energia. Com 240 núcleos por processador e um compilador C padrão que simplifica o desenvolvimento de aplicativos, o Tesla pode ser dimensionado de forma a solucionar os mais importantes desafios de computação existentes – com maior rapidez e precisão.
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Atendendo à implacável exigência de HPC (computação de alta performance)
Com o alto nível de computação paralela da arquitetura da GPU, cientistas e engenheiros poderão obter um enorme avanço na performance e continuar a trabalhar em ritmo acelerado, favorecendo a realização de descobertas mais rápidas na pesquisa farmacêutica, na modelagem climática, na exploração de petróleo e gás, nas finanças computacionais e em muitas outras áreas.
A arquitetura multinúcleo oferece a maior capacidade de escala em aplicativos de HPC
Cientistas e engenheiros efetuaram a transição para a computação multinúcleo porque os problemas por eles enfrentados atingiram um grau de complexidade tal que foi inevitável buscar novas formas de acelerar seu trabalho. Com a performance paralela de 240 núcleos por processador, capaz de executar milhares de encadeamentos de computação simultâneos, esses profissionais podem obter respostas precisas com maior rapidez.
Plataforma de computação com alta eficiência para organizações atentas ao consumo de energia
A “computação de alta densidade” permite que os técnicos e os gestores de centros de dados obtenham um aumento da performance sem que os recursos elétricos e térmicos passem a ser mais exigidos do que antes. Isso proporciona às organizações ambientalmente responsáveis uma excelente opção: a obtenção do nível desejado de computação sem a elevação dos custos de energia.
A tecnologia NVIDIA CUDA libera a potência dos sistemas multinúcleo Tesla
O ambiente de programação CUDA™ C simplifica a programação multinúcleo e melhora a performance através da transferência, da CPU para a GPU, das atividades com alta intensidade de computação, liberando-se assim a primeira. Com isso os desenvolvedores passam a ter condições de utilizar as GPUs NVIDIA para solucionar os mais complexos desafios que exijam alta intensidade de computação: ligações de proteínas, dinâmica molecular, análise financeira, dinâmica de fluidos e análise estrutural, entre muitos outros.
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