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Tesla ® Descubra y cómputo. GeForce ® Experiencia. Quadro ® Creación de contenidos digitales. XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009. Familias de GPU NVIDIA. Consumidores: Entretenimiento. Profesionales: HPC. Profesionales Diseño & Creación:.

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Tesla ® Descubra y cómputo

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Presentation Transcript


Tesla descubra y c mputo

Tesla®

Descubra y cómputo

GeForce®

Experiencia

Quadro®

Creación de contenidosdigitales

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Tesla descubra y c mputo

Familias de GPU NVIDIA

Consumidores:

Entretenimiento

Profesionales:

HPC

Profesionales

Diseño & Creación:

Soluciones

Industriales

NVIDIA Quadro NVS

2D Profesional Servidor Corporativo

Quadro SDI

Quadro G-Sync

Quadro Plex

Middleware

NVIDIA Quadro FX

3D Técnico Central

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Nvidia professional market solutions

NVIDIA Professional Market Solutions

Movil/PC Portatil

PC de Escritorio

Power Desk Side

Blades de Escritorio Remoto

Servidores Gráficos

Remotos

NVIDIA SLI

NVIDIA HD SDI

NVDIA G-Sync

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Canalizaci n pipeline de v deo digital con quadro quadro digital video pipeline

Canalización (Pipeline) de vídeo Digital con QuadroQuadro Digital Video pipeline

Transmisión y vídeo digital

Producción de película,

postproducción

y acabado de cine

Mercados de nuevos medios

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Estudio virtual de transmisi n broadcast

Estudio virtual de Transmisión (Broadcast)

“Confiamos en las soluciones video digital de NVIDIA Quadropara entregar formatos del SD y de HD en una sola solución barata… dando a nuestros clientes los gráficos en tiempo real más rápidos con calidad.”

-- Paul Lacombe, President, Brainstorm

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

Images Courtesy of Brainstorm & Accuweather

Images Courtesy of Brainstorm & NBC Universal


Live broadcast transmisi n en vivo

Live Broadcast- Transmisión en vivo

“NVIDIA Quadro entregan la plataforma con la más de alta calidad y más confiable de la industria para producir efectos virtuales en tiempo real en transmisiones en vivo.”

-- Marv White, CTO SportVision

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

Images Courtesy of SportVision, NBC & IOC


Nvidia quadro digital video pipeline la primera soluci n basada en la gpu y integrada completamente

NVIDIA® Quadro® Digital Video Pipeline La primera solución basada en la GPU y integrada completamente

  • Beneficios

  • Enviavídeodirectamente a la memoria GPU

  • Latencia es menos

  • La utilización de la CPU es menos

  • Drivers de un único proveedor

SISTEMA

Memoria

CPU

Quadro GPU

Cálculo y Gráficos

  • Quadro

  • SDI Captura

  • Quadro

  • SDI Salida

SDI Video

API/Driver Unificado

Gráficos(OGL & D3D): Captura, Proceso, SalidaSDI Video

Computando (OGL, D3D, C, Open CL): procese la imagen

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Quadro digital video pipeline in broadcast

Quadro Digital Video Pipeline in Broadcast

SYSTEM

Memoria

CPU

HD-SDI

HD-SDI

Transfiere DVI

TransfierePCIe

Images Courtesy of SportVision & MLB

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Quadro sdi captura captura de v deo sdi directamente a quadro gpu

Quadro SDI CapturaCaptura de vídeo SDI directamente a Quadro GPU

  • Rutamásrápidopara la vídeocaptura a la memoria de Quadro GPU

  • Captura todos los formatos de vídeo SDI SMPTE

  • La única solución para la captura de hasta 4 señales SDI

  • 4 Single Link, 2 Dual Link, 2 3G-SDI Single Link, 1 3G-SDI Dual Link

    • Conector de BNC

  • Compatible con Quadro FX 5800, 4800, and 3800

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Quadro sdi output salida gr ficos a v deo directamente desde quadro

Quadro SDI Output (Salida)Gráficos-a-VídeodirectamentedesdeQuadro

  • Compatible con formatos SD,HD,2K SDI SMPTE

  • 2 conectores de BNC (75 Ohm)

    • 2 Single link, 1 Dual link

  • Compatible con Quadro FX 5800,

    4800, and 3800

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Servicios de streaming v deo de internet en vivo

Servicios de “streaming vídeo” de Internet en vivo

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Mejor rendimiento puro con la gpu que la cpu

Mejorrendimientopuro con la GPU que la CPU.

CPU

Intel Core i7 965

4 núcleos

102 GFLOPS

GPU

NVIDIA Quadro FX 5800

240 núcleos

933 GFLOPS

GPU

CPU

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Codificadores son la puerta de enlace a servicios nuevos de multimedia

Codificadores son la puerta de enlace a servicios nuevos de MultiMedia

SISTEMA

Memoria

CPU

h.264

HD-SDI

Mejorrendimientopuro con la GPU que la CPU

Transfiere

PCIe

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Tesla descubra y c mputo

SolucionesProfesionales NVIDIA

  • 80% de Participación Global en el mercado de GráficosProfesionales

  • La GPU Profesional de Elecciónpara:

  • CAD/CAM80%

  • DCC90%

  • WS de Finanzas85%

  • VisualizaciónPetrolera60%

  • Simulación Visual75%

Aprende de Quadro& AutoCAD y Adobe - www.nvidia.com/builtforpros

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Liderazgo en certificaci n isv de workstations quadro fx

Liderazgo en Certificación ISV de Workstations Quadro FX

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Familia unificada de quadro ws dt

Familia Unificada de Quadro WS DT

Ultra Alto Nivel

QuadroFX 5800

FX 4800  FX 5800

( 4GB)

+ SDI/Genlock/Framelock

+ 2x DVI, 1x DP

Alto Nivel

QuadroFX 4800

FX 3800  FX 4800

+ (1.5GB)

+ SDI/Genlock/Framelock

+ 2x DP, 1x DVI

NVIDIA Quadro

FX 3800

Rango-Medio

FX 1900  FX 3800

+ 3pin Stereo Connector

+ SLI

+ 1.3X Performance

NVIDIA Quadro

FX 1800

FX 580  FX 1800

+ 2x Frame Buffer ( to 512MB)

+ HD Video Connector (FX 1700 only)

+ 1.3x Performance

Entrada

NVIDIA Quadro

FX 580

FX 380  FX 580

+ 2x DP + Dual Dual Link DVI

+ 1.3x Performance

NVIDIA Quadro

FX 380

FX 380

256 MB Frame Buffer

Dual Dual Link DVI

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

*ESP as of 2/12/08 from www.Pricegrabber.com


Productos nvidia tesla serie 10

Productos NVIDIA Tesla Serie 10

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Tesla descubra y c mputo

Porque usa la GPU por computación

  • El modelo para computar de GPU es utilizar una CPU y un GPU junto en un modelo que computa heterogéneo.

  • La parte secuencial del aplicaciones funciona en la CPU y la parte computa muy intenso, funciona en el GPU.

  • De la perspectiva del usuario, el uso funciona más rápidamente porque está utilizando el rendimiento mas alto del GPU para alzar funcionamiento.

  • CUDA es una arquitectura de cómputo paralelo para fines generales que aprovecha el motor de cómputo paralelo de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) para resolver muchos de los problemas de cómputo más complejos en una fracción del tiempo requerido por la CPU.

Cores = núcleos

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Tesla descubra y c mputo

El procesador Tesla Serie 10

1,400 millones de transistores

1 TeraFLOP de poder de procesamiento

240 núcleos

Procesador CUDA de NVIDIA de segunda generación

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Tesla descubra y c mputo

.

Las aplicaciones en lasáreas de electromagnetismo y electrodinámicautilizando GPU compatibles con CUDA se hanimplementadoampliamente en clientescomo Motorola, Kodak, Nokia, etc. Porejemplo, comomuestran los gráficos, la aceleración de FDTD basada en la GPU se escala con el número de GPU

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Tesla descubra y c mputo

l.

Hay varios proyectos en marcha encaminados a acelerar códigos de química cuántica utilizando GPUs con CUDA, lo que incluye trabajos con Gaussian y GAMESS. Los gráficos siguientes muestran los resultados más representativos, seguidos de enlaces con aplicaciones y publicaciones técnicas relativas al uso de CUDA en química computacional.

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Tesla descubra y c mputo

En la actualidad se está trabajando para utilizar código CUDA en aplicaciones de valoración de derivados, análisis de riesgos y trading algorítmico. A continuación presentamos los resultados de este trabajo junto con algunos gráficos representativos sobre generadores de números aleatorios y simulaciones Montecarlo.

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Tesla descubra y c mputo

Reconocimiento de imagen, procesamiento de señales y minería de datos (Data Mining) son aplicaciones perfectas para el cálculo de GPU.

“Hemos conseguido una aceleración de 75X con CUDA y Tesla sobre un 2,83 GHz Intel Core2”

Procesamiento de señales

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Tesla descubra y c mputo

Hay varios proyectos en marcha encaminados a acelerar códigos de química cuántica utilizando GPUs con CUDA, lo que incluye trabajos con Gaussian y GAMESS. Los gráficos siguientes muestran los resultados más representativos, seguidos de enlaces con aplicaciones y publicaciones técnicas relativas al uso de CUDA en química computacional.

Las aplicaciones de mecánica de fluidos para el cálculo de modelos climatológicos y oceánicos, como el modelo WRF (WeatherResearch and Forecasting), y las simulaciones de maremotos han experimentado avances extraordinarios que permiten acelerar su ejecución y sus niveles de precisión.

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Incrementos en rendimiento de 20x hasta 150x

Incrementos en Rendimiento de 20x hasta 150x!

146X

36X

50X

18X

100X

Transcodificación de Video

Elemental Tech

Imágenes Médicas

U of Utah

Dinámica Molecular

U of Illinois, Urbana

Cómputo MATLAB

AccelerEyes

Astrofísica

RIKEN

149X

47X

20X

130X

30X

Simulación financiera

Oxford

Álgebra Linear

Universidad Jaime

3D Ultrasonido

Techniscan

Química Cuantica

U of Illinois, Urbana

Secuencia Genetica

U of Maryland

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Tesla descubra y c mputo

Procesador de Cómputo Tesla C1060

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Tesla descubra y c mputo

Conectando Tesla S1070 a Servidor Anfitrión

Cables

PCIe Gen2

Tarjetas de InterfázPCIe en servidor

Servidor

anfitrión

Cable PCIe Gen2

(0.5m largo)

Tesla

S1070

Tarjeta de Interfáz de servidor PCIe Gen2

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Tesla descubra y c mputo

5000+ Clientes/ ISVs

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Tesla descubra y c mputo

  • Generaciónsiguiente

  • Code Named “Fermi”

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Arquitectura fermi el alma de un supercomputer en un cuerpo de un gpu

3 mil millonestransistores

Sobre 2x los corazones (núcleos) (512 totales)

Funcionamiento 8x mas con doble precision

ECC

L1 and L2 Caches

Anchura de banda de la memoria ~2x (GDDR5)

Hasta 1 Terabyte memoria de GPU

Núcleos (Kernels) concurrentes de la memoria de GPU, C++

Arquitectura ‘Fermi’ El alma de un Supercomputer en un cuerpo de un GPU

DRAM I/F

DRAM I/F

DRAM I/F

HOST I/F

L2

DRAM I/F

Giga Thread

DRAM I/F

DRAM I/F

XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


Mas grande y mas r pido

Mas grande y mas rápido

  • GDDR5 interfaz de la memoria

    • 2x másrápidaque GDDR3

  • Hasta 1 Terabyte memoria de GPU

    • Funcionará en conjuntos de datos grandes

DRAM I/F

DRAM I/F

HOST I/F

DRAM I/F

L2

Giga Thread

DRAM I/F

DRAM I/F

DRAM I/F

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Gigathread tm hardware thread scheduler hts

GigaThreadTM Hardware Thread Scheduler (HTS)

  • Manejajerárquicomillares de hilossimultáneamenteactivos

  • 10x mas rapido en conmutación de contexto

  • Ejecuciónconcurrente del núcleo

HTS

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Gigathread hardware thread scheduler

GigaThread Hardware Thread Scheduler

Kernel 1

Kernel 1

Kernel 2

Ker4

Kernel 2

Kernel 3

Kernel 2

nel

Kernel 2

Kernel 5

Time

Kernel 3

Ejecuciónparalela del núcleo (kernels)

Kernel 4

Kernel 5

Ejecución serial del núcleo (kernels)

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Cuda parallel computing architecture

CUDA Parallel Computing Architecture

GPU Computing Applications

Direct Compute

Java and Python

Fortran

C++

C

OpenCLtm

NVIDIA GPU

with the CUDA Parallel Computing Architecture

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OpenCL is trademark of Apple Inc. used under license to the Khronos Group Inc.


Questions preguntas

Questions?Preguntas?

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