Si capacidad de procesamiento te hace falta no hay como usar GPUs para procesamiento matemático, entre OpenCL, CUDA y demás variantes el procesamiento matemático masivo está teniendo bastante éxito en equipos híbridos que combinan los CPU de uso general con los GPU gráficos.
Ahora llega la nueva NVidia Tesla K10 que utiliza los GPU GK104 ya conocidos en sus placas de video pero dedicados específicamente a cálculo.
La K10 utiliza dos GK104 con una performance máxima en picos de 4.58TFLOPS en precisión simple (una bestia en términos de procesamiento y cálculo) y 0.190TFLOPS en doble precisión con 320GB/s de ancho de banda de memoria. El cliente principal de estos productos son empresas de exploración de petróleo y gas, y la industria armamentística.
El GK104 no es tan potente en doble precisión de punto flotante porque está pensado directamente para juegos, y éstos no lo necesitan, para ello estan por lanzar a mediados de año el GPU GK110, una bestia con siete mil millones de transistores, muchos más que un Intel Ivy Bridge que apenas anda por los mil millones, un monstruo de silicio con 2880 stream processors y llevando la performacne a 1TFLOPS y máximo de 2TFLOPS en la K20.
Para NVidia sería el más potente luego de su Tesla 2090 que provee 0.665TFLOPS, ahora bien, su gran rival, AMD, ofrece la HD7970 que da 1TFLOPS hace ya unos meses, pero claro, NVidia no se puede quedar atrás en este mercado que prácticamente inventó. Ya ofrecen una performance sobresaliente en precisión simple, que es lo que la mayoría de sus clientes necesitan, con lo otro alcanzarán al rival en esa otra área no tan utilizada hoy en día.
El GK110 además proveerá de paralelismo dinámico para poder generar threads dinámicamente entre distintos GPUs (la idea es usar varios en paralelo, no uno solo) y Hyper-Q que permite que varios CPUs distintos utilicen distintos núcleos CUDA dentro de un mismo GPU, es decir, distribuír el uso del mísmo GPU entre distintos clientes a la vez para maximizar su uso.
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