NVIDIA 英偉達 Tesla C2050與C2070計算處理器能夠推動整個行業向并行計算的過渡，為臺式機帶來了小型集群般的性能。Tesla GPU的20系列產品家族基于代號為“Fermi”的下
一代CUDA架構，支持技術與企業計算所“必備”的諸多特性，其中包括C++支持、可實現極高精度與可擴展性的ECC存儲器以及7倍于Tesla 10系列GPU的雙精度性能。Tesla? C2050
與C2070 GPU旨在重新定義高性能計算并實現超級計算的平民化。 與*新的四核CPU相比，Tesla C2050與C2070計算處理器以十分之一的成本和二十分之一的功耗即可實現同等超級
計算性能。
在云計算 和圖形渲染方面有很大的優勢，為CPU節省了功耗，增加了運算速度，在圖形方面配合顯卡等進行高性能運算。
基于新一代Fermi CUDA架構的GPU 與基于*新四核CPU的純CPU系統相比，該GPU以十分之一的成本和二十分之一的功耗即可實現同等的集群性能。
448個CUDA核心 每顆GPU*高可實現515 Gigaflop雙精度峰值性能，從而讓一臺工作站即可實現Teraflop級甚至更高的性能。每顆GPU的單精度峰值性能超過1 Teraflop。
ECC存儲器 能夠滿足工作站計算精度與可靠性方面的關鍵需求。能夠為存儲器中的數據提供保護功能，從而為應用程序增強數據完整性和可靠性。寄存器文件、L1/L2高速緩存、
共享存儲器以及DRAM均受ECC的保護。
臺式機上的集群性能 與一個小型服務器集群相比，配備多顆GPU的單臺工作站能夠更快地解決大型難題每顆GPU*多配備6GB GDDR5存儲器 更大的數據集能夠保存在直接附屬于
GPU的本地存儲器上，從而實現了性能的*大化并減少了數據傳輸的情況。
NVIDIA?（英偉達）并行DataCache 能夠為物理效果解算器、光線追蹤以及稀疏矩陣乘法等諸多算法加速，在這些算法中，數據地址事先都是未知的。每個流式多處理器模塊均包含
一個可配置的L1高速緩存，所有處理器核心使用統一的L2高速緩存。
NVIDIA?（英偉達）GigaThread引擎 通過多項技術實現了吞吐量的*大化，其中包括10倍于上一代架構的高速上下文切換、并發內核執行以及改良的線程塊調度。
異步傳輸 計算核心在PCIe總線上傳輸數據的同時還能夠處理其它數據，因而增強了系統性能。即便是地震處理這類需要大量數據傳輸的應用程序，也能夠通過事先將數據傳輸至
本地存儲器的方法來*大限度提升計算效率。
CUDA編程環境受到各種編程語言與API的廣泛支持 開發人員無論選擇C語言、C++、OpenCL、DirectCompute還是選擇Fortran語言，都能夠實現應用程序的并行機制，進而利
用“Fermi”GPU的創新架構。
Microsoft Visual Studio開發人員可以使用NVIDIA?（英偉達）Parallel Nsight具。 高速PCIe Gen 2.0數據傳輸率 實現了主系統與Tesla處理器之間帶寬的*大化。讓Tesla系
統能夠應用于幾乎所有具備一條開放式PCIe x16插槽且符合PCIe規范的主系統。
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