Nvidia anuncia la arquitectura CUDA GPU “Fermi"

“Fermi" recibió el apoyo de organizaciones líderes como Bloomberg, Cray, Dell, HP, IBM y Microsoft.

Nvidia Corp. presentó su arquitectura CUDA GPU de próxima generación, cuyo nombre de código es “Fermi". Con un diseño totalmente nuevo, la arquitectura “Fermi" es la base para las primeras unidades de procesamiento de gráficos computacionales (GPUs), que ofrece grandes avances en gráficos y cómputo GPU.

“Nvidia y el equipo de Fermi han dado un paso gigantesco para hacer GPUs atractivas para una clase más amplia de programas", afirmó Dave Patterson, director de Parallel Computing Research Laboratory, U.C. Berkeley, y coautor de Arquitectura de Cómputo: Un Método Cuantitativo. “Creo que la historia registrará a Fermi como un hito importante".

Presentada en la GPU Technology Conference inaugural de la compañía, que se realiza en San José, California, “Fermi" ofrece una serie de características que aceleran el desempeño de una gama de aplicaciones más amplia. Oak Ridge National Laboratory, quien se unió a la conferencia de prensa de Nvidia, anunció planes para una nueva súper computadora que utilizará Nvidia GPUs basadas en la arquitectura “Fermi".

Como la base para la familia de GPUs de próxima generación de Nvidia denominadas GeForce, Quadro y Tesla - “Fermi" incluye un grupo de nuevas tecnologías que son características “imprescindibles" para el área de cómputo, incluyendo:

- C++, complementando el actual soporte para C, Fortran, Java, Python, OpenCL y DirectCompute.

- ECC, requerimiento crítico para centros de datos y centros de súper cómputo que implementan GPUs a gran escala.

- 512 CUDA Cores que incluyen el nuevo estándar de punto flotante IEEE 754-2008, que superan incluso a las CPUs más avanzadas.

- Nvidia Parallel DataCache, la primera jerarquía de caché real en una GPU que acelera algoritmos como solucionadores físicos, seguimiento de rayos, y multiplicación de matriz escasa donde las direcciones de los datos no son conocidos de antemano.

- Nvidia GigaThread Engine con soporte para la actual ejecución de kernels, donde los diferentes kernels del mismo contexto de las aplicaciones pueden ejecutarse en la GPU al mismo tiempo.

Fuente: DiarioTi