ASUS ROG Matrix GTX 580 и ROG Mars II

ASUS ROG MATRIX GTX 580 - это высокопроизводительный вариант видеокарты nVidia GeForce GTX 580, отличающийся эксклюзивными функциями и утилитами ASUS. Среди фирменных технологий - TweakIt, ProbeIt, GPU Tweak, которые дают пользователю полный контроль над параметрами устройства, а 19-фазная система питания обеспечивает надёжность, высокий разгонный потенциал и энергоэффективность. Кроме того, на данной видеокарте используется система охлаждения DirectCU II с технологией прямого контакта (медные тепловые трубки непосредственно контактируют с поверхностью графического процессора) и двумя вентиляторами. Согласно тестам, DirectCU II на 20% эффективнее референсного кулера.

Производительность ASUS ROG Mars II/2DIS/3GD5 демонстрировали на отдельном стенде

В свою очередь видеокарта ASUS ROG Mars II/2DIS/3GD5, благодаря двум графическим процессорам nVidia GeForce GTX 580, предлагает пользователям крайне высокую скорость в компьютерных играх, а эксклюзивная технология GPU Tweak позволяет настроить параметры системы охлаждения и разогнать частоты для достижения еще более высокой производительности. В новинке использовано 3 Гбайт памяти GDDR5 с интерфейсом 2x384 бит. Надежную работу устройства также обеспечивает 19-фазная система питания и кулер DirectCU с двумя 120 мм вентиляторами. Данная видеокарта будет выпущена ограниченным тиражом в тысячу экземпляров.



Россия ускоряет научные открытия с помощью супервычислений на GPU
САНТА-КЛАРА, Калифорния – 15 июня, 2011— Российские ученые все чаще и чаще обращаются к суперкомпьютерам на базе GPU для решения научных задач, и сегодня Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова оснащает свой суперкомпьютер «Ломоносов» графическими процессорами NVIDIA Tesla™, чтобы превратить его в одну из самых быстрых в мире вычислительных машин.

Гибридное расширение «Ломоносова» состоит из 1554 графических процессоров NVIDIA Tesla X2070 и такого же числа четырехъядерных CPU, обеспечивая всю систему пиковой производительностью 1.3 петафлопс, что делает ее самым быстрым суперкомпьютером в России и одной из самых быстрых вычислительных систем в мире.

Суперкомпьютерные ресурсы МГУ используется в первую очередь для выполнения фундаментальных научных исследований, предполагающих ресурсоемкие вычисления. Среди таких задач масштабные работы по глобальному изменению климата и динамике мирового океана, постгеномной медицине, механизмам формирования галактик и др.

«Для наших исследований требуются огромные вычислительные ресурсы, и мы должны обеспечить необходимую производительность максимально эффективным способом, - отметил Виктор Садовничий, академик РАН, ректор Московского государственного университета. - Единственно возможный способ добиться этих целей одновременно – использование гибридных вычислительных систем на базе GPU/CPU».

Сегодня суперкомпьютерные центры во всем мире ищут способы существенно повысить производительность систем, оставаясь в существующих границах по уровню энергопотребления. Графические процессоры обеспечивают высокую производительность на Ватт, и именно это их преимущество широко используется во многих исследовательских центрах России, включая Институт прикладной математики им. В.М. Келдыша, Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского и Научно-образовательный центр параллельных вычислений при Пермском государственном университете.

В Институте прикладной математики имени В.М. Келдыша используется вычислительная мощь 192 процессоров NVIDIA Tesla C2050 для исследований в области атомной энергетики, авиастроения и нефтедобычи. Государственный университет в Нижнем Новгороде – это первый Исследовательский центр CUDA в России, активно использующий GPU в проектах по изучению живых систем, которые предполагают активное математическое моделирование и масштабные вычислительные эксперименты. В этом году в университете будет установлен кластер на базе GPU с пиковой производительностью в 100 терафлопс, а к концу 2012 года его мощность будет увеличена до 500 терафлопс.

«Системы на базе GPU/CPU имеют ошеломляющий потенциал, который активно используется в нашем университете для решения многих научных задач в разных областях: изучение живых систем, биофотоника, видеокомпьютинг, вычислительная математика и не только, - отмечает Виктор Гергель, декан факультета вычислительной математики и кибернетики ННГУ, директор Научно-исследовательского института прикладной математики и кибернетики. - В сотрудничестве с NVIDIA мы сможем предоставить нашим студентам и исследователям доступ к вычислительным ресурсам, которые значительно ускорят ход их работ».

О NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ:NVDA) открыла миру мощь компьютерной графики с изобретением GPU в 1999 году. С тех пор компания периодически устанавливает новые стандарты в области визуальных вычислений, позволяя создавать захватывающую интерактивную графику на различных устройствах – от планшетных ПК и медиаплееров до ноутбуков и рабочих станций. Опыт NVIDIA в создании программируемых GPU привел к прорывам в области параллельных вычислений, сделав суперкомпьютеры недорогими и широко доступными. Компания обладает более 1800 патентами по всему миру, включая те, что легли в основу современных вычислений. Подробнее смотрите www.nvidia.ru.

Этот вопрос я думаю стоит отдельной темы... Так-как меня самого заинтересовала идея объединения двух БП....