GPU争夺霸权!NVIDIA谈超级计算机发展

● 在Tesla Personal Supercomputer发布之前，各大学实验室已经使用多块GeForce显卡进行科学计算，那么Tesla和GeForce在并行计算方面有何不同呢？

这些由GeForce显卡组成的普通电脑，是个人超级计算机的皱型

Andy Keane：硬件方面，第一，Tesla与GeForce的内存（即显存）不同，GTX280是1GB而Tesla C1060是4GB。第二、在设计方面有一个比较大的区别，为了保证长期运算的精度和稳定性，我们进行一些更加精确和严格的测试，比如防烧毁的测试，在这方面Tesla要比GeForce系列更加稳定，做的更全面。

    特别提一下为什么多讲一些内存？因为在高性能计算的领域，内存是非常重要的，因为你的内存如果是很大的话，计算机在调用数据方面会很快，他就减少了数据传输的量，因为它带宽量是很大的，内存量也是很大的，就是内存很重要。这里面的内存相当于Tesla里面它是显存，指的是GPU在显卡上板载内存的流量，因为Tesla所设计的并行计算非常庞大，而且对于每个精度、每个数据的测试精度要求都非常高，所以不像游戏显卡一样显存有1G的流量，不需要经过很多测试就可以去玩游戏。但是对于专业的应用来说其实每个字节的数据都要保证它的精度，这样我们对Tesla上的显存的测试比GeForce都要更加的严格。

    接下来我进行一下总结，我们要根据应用来选择是用Tesla还是GeForce，他们都支持CUDA，对于一般的应用像玩游戏，或视频编码等简单的并行计算使用廉价的GeForce显卡即可，而对于特别海量的数字的科学运算，比如你在做石油勘探的时候要有数据测试，再进行天气预报的时候这需要用Tesla，要根据不同的应用选择不同的卡，尽管他们都支持CUDA，但是要给予不同的应用，尤其对数据的计算的精确度和专业度非常高的应用，我们推荐Tesla，而且是多路Tesla系统。

● 就硬件来说，我们已经了解到Tesla配备的显存容量比GeForce的更大。然而，Quadro也有一些4GB显存的版本。NVIDIA如何说服消费者购买Tesla产品而不去选择价格更便宜的Quadro或GeForce呢？

Andy Keane：这里其实有两个问题。确实有4GB显存的Quadro显卡，但是其价格远高于Tesla。Quadro支持高速OpenGL渲染，速度远高于GeForce，因此这项技术的价格自然高于Tesla。Tesla不支持OpenGL。

    GeForce是计算用户的另一种选择。Tesla专为企业部署而设计，拥有更高级别的专业显存，专为处理计算类应用程序而设计。此外，Tesla产品由NVIDIA设计、制造和提供质保。Tesla市场供应周期更长，并提供3年质保。对于这些需要更加可靠的企业级产品的公司，Tesla是最适合的产品。Telsa还有专为数据中心设计的1U系统产品。

● Tesla后续产品以及芯片技术规格是否会沿用同期的GeForce和Quadro产品？或者是会采用只为计算用途而重新设计的芯片和架构？

Andy Keane：当前的策略是在Tesla产品线中采用具备特殊特性的标准GPU。现在，GeForce、Quadro以及Tesla中的计算特性是相同的，但是在将来的产品中，Tesla将拥有专为高性能计算而设计的其它特性。这些产品线中的性能级别也会有所变化。

    通过在专业级图形产品中使用与消费级相同的GPU，Tesla在容量较小的高性能计算市场上获得了规模经济效益。这就是所有定制高性能计算处理器与系统专业供应商被市场淘汰的主要原因，未来唯一可行的技术是基于大众市场的技术，例如GPU。