SC14: Nvidias GPU-Rechenkarte Tesla K80 mit 4992 Shadern und 24 GByte Speicher

Nvidias Dual-GPU-Rechenkarte hat zwei GK210-Grafikchips und insgesamt 24 GByte Speicher. Sie eignet sich daher für besonders anspruchsvolle HPC-Anwendungen.

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SC14: Nvidia präsentiert Tesla K80 mit 4992 Shadern und 24 GByte Speicher
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Nvidia hat während der Supercomputer-Konferenz SC14 eine neue HPC-Rechenkarte vorgestellt. Die Tesla K80 enthält gleich zwei Grafikchips (GPUs) mit jeweils 2496 Rechenkernen (CUDA Cores). Jeder GPU stehen dabei 12 GByte ECC-geschützter GDDR5-Speicher exklusiv zur Verfügung. Die Speicherbandbreite beträgt insgesamt 480 GByte/s. Damit eignet sich die Tesla K80 für besonders speicherintensive Anwendungen, etwa aus den Bereichen der Öl- und Gaserforschung und der Datenanalyse.

Nvidia nutzt zwei neue Chips des Typs GK210 mit jeweils 2496 Kernen.

(Bild: Nvidia)

Die Rechenleistung gibt Nvidia mit 2,9 Billionen Gleitkommaoperationen pro Sekunde (TFlops) bei doppelter Genauigkeit an. Die Tesla K80 erreicht diesen hohen Wert allerdings nur im Turbo-Modus (GPU Boost), sonst sind es zirka 1 TFlops weniger. Die Turbo-Funktion führte Nvidia auf der vor rund einem Jahr vorgestellten Tesla K40 ein. Spieler-Grafikkarten der GeForce-Serie beherrschen einen solchen Turbo-Modus schon länger. Sofern die im GPU-BIOS festgelegten Grenzen für die GPU-Temperatur und Leistungsaufnahme noch nicht erreicht worden sind, darf die Karte im Turbo-Modus laufen, also mit höherer Taktfrequenz.

Die Unterschiede zwischen Basis- und Turbo-Takt sind bei der Tesla K80 sehr groß. Standardmäßig laufen beide GPUs mit lediglich 590 MHz, wie Nvidia während einer Telefonkonferenz erklärte. Zünden sie ihren Turbo, sind bis zu 875 MHz drin. Nvidia gibt die maximale Leistungsaufnahme der Tesla K80 mit 300 Watt an.

Die beiden GPUs auf der Tesla K80 sind eine Weiterentwicklung der bereits bekannten GK110-Grafikchips mit Kepler-Architektur. Die als GK210 bezeichneten Chips bieten im Vergleich zu GK110 doppelt so viele Register pro Shader-Cluster und doppelt so großen Shared Memory, was den internen Datendurchsatz verbessern soll. Die Firmen Cray, Dell, HP und Quanta Computer bieten kompatible Server-Systeme an.

Ob Nvidia künftig auch effiziente Maxwell-GPUs, etwa den erwarteten GM200, auf HPC-Rechenkarten einsetzen will, ist unklar – Nvidia wollte diese Frage nicht beantworten. (mfi)