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NVIDIA(輝達)宣布NVIDIA® Tesla™ 繪圖處理器(GPU)，連續第兩年打造全球最省電的1千萬億次(petaflop)運算等級超級電腦。
東京工業大學全球科學資訊中心(GSIC)的Tsubame 2.0系統在最新發表的Green500排行榜中，被列為最節能環保的petaflop等級超級電腦。每年公布兩次的Green500排行榜，是根據消耗的電力所達到的效能，評選出全球500部最省電的超級電腦。
Tsubame 2.0 是一部異質超級電腦(結合CPU與GPU)，用來加快日本境內各種科學與工業方面的研究工作。Tsubame 2.0在1.2百萬瓦的能源消耗下，可以持續執行每秒1.19 petaflop次的運算，而每瓦處理性能達到958 百萬次(megaflops)。它的省電效率比第二名僅搭載x86 CPU的petaflop系統還高3.4倍。第二名是位於美國Los Alamos國家實驗室的Cielo Cray超級電腦，每瓦處理性能為278 megaflops。
在追求exascale運算的過程中，省電效率成為運算效能的決定性要素。異質GPU加速系統，本身就比僅搭載CPU的系統來得更加省電，因為應用程式可利用不同的處理器來執行不同的作業。應用程式的循序處理部分交由CPU來執行，而資料與運算密集的部分，則可透過大量平行運算的GPU處理器進行加速。
Tsubame 2.0是由HP ProLiant SL390伺服器組成，搭配上Intel Xeon CPU，並利用NVIDIA Tesla GPU進行加速。Tesla GPU提供超過八成的效能，讓Tsubame 2.0能在極低的耗電下，達到如此高的效能。角逐今年知名的戈登貝爾獎(Gordon Bell Prize)的5位決賽者中，就有2位是在Tsubame 2.0上進行運算，其中包括擴充性以及解決方案完成時程特別成就獎(Special Achievement in Scalability and Time-to Solution)的得獎者。
最新公布的 Green500 排行榜正突顯異質電腦設計中省電效率的重要性。在全球10大最省電系統中就有5部，而30大系統中更有22部系統是結合GPU與CPU所打造的超級電腦。
Tesla GPU是採用CUDA®平行運算架構的大量平行運算加速器。應用開發者可利用CUDA C、CUDA C++、CUDA Fortran或是簡單易用的指令式編譯器來加快其應用程式的開發工作。
欲瞭解更多關於Tsubame 2.0的資訊，請瀏覽東京工業大學全球科技資訊與運算中心網站。欲瞭解更多Tesla GPU的相關資訊，請瀏覽Telsla網站。 欲瞭解更多CUDA的相關資訊，請瀏覽CUDA網站。
東京工業大學全球科學資訊中心(GSIC)的Tsubame 2.0系統在最新發表的Green500排行榜中，被列為最節能環保的petaflop等級超級電腦。每年公布兩次的Green500排行榜，是根據消耗的電力所達到的效能，評選出全球500部最省電的超級電腦。
Tsubame 2.0 是一部異質超級電腦(結合CPU與GPU)，用來加快日本境內各種科學與工業方面的研究工作。Tsubame 2.0在1.2百萬瓦的能源消耗下，可以持續執行每秒1.19 petaflop次的運算，而每瓦處理性能達到958 百萬次(megaflops)。它的省電效率比第二名僅搭載x86 CPU的petaflop系統還高3.4倍。第二名是位於美國Los Alamos國家實驗室的Cielo Cray超級電腦，每瓦處理性能為278 megaflops。
在追求exascale運算的過程中，省電效率成為運算效能的決定性要素。異質GPU加速系統，本身就比僅搭載CPU的系統來得更加省電，因為應用程式可利用不同的處理器來執行不同的作業。應用程式的循序處理部分交由CPU來執行，而資料與運算密集的部分，則可透過大量平行運算的GPU處理器進行加速。
Tsubame 2.0是由HP ProLiant SL390伺服器組成，搭配上Intel Xeon CPU，並利用NVIDIA Tesla GPU進行加速。Tesla GPU提供超過八成的效能，讓Tsubame 2.0能在極低的耗電下，達到如此高的效能。角逐今年知名的戈登貝爾獎(Gordon Bell Prize)的5位決賽者中，就有2位是在Tsubame 2.0上進行運算，其中包括擴充性以及解決方案完成時程特別成就獎(Special Achievement in Scalability and Time-to Solution)的得獎者。
最新公布的 Green500 排行榜正突顯異質電腦設計中省電效率的重要性。在全球10大最省電系統中就有5部，而30大系統中更有22部系統是結合GPU與CPU所打造的超級電腦。
Tesla GPU是採用CUDA®平行運算架構的大量平行運算加速器。應用開發者可利用CUDA C、CUDA C++、CUDA Fortran或是簡單易用的指令式編譯器來加快其應用程式的開發工作。
欲瞭解更多關於Tsubame 2.0的資訊，請瀏覽東京工業大學全球科技資訊與運算中心網站。欲瞭解更多Tesla GPU的相關資訊，請瀏覽Telsla網站。 欲瞭解更多CUDA的相關資訊，請瀏覽CUDA網站。
