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© NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 1 Tesla ® Descubra y cómputo Quadro ® Creación de contenidos digitales GeForce ® Experiencia XXIV.

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1 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 1 Tesla ® Descubra y cómputo Quadro ® Creación de contenidos digitales GeForce ® Experiencia XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

2 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 2 Familias de GPU NVIDIA 3D Técnico Central 2D Profesional Servidor Corporativo Quadro SDI Quadro G-Sync Quadro Plex Middleware NVIDIA Quadro NVS NVIDIA Quadro FX Soluciones Industriales Consumidores: Entretenimiento Profesionales Diseño & Creación: Profesionales: HPC XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

3 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 3 NVIDIA Professional Market Solutions NVIDIA SLI NVIDIA HD SDI NVDIA G-Sync Movil/PC Portatil Blades de Escritorio Remoto PC de Escritorio Servidores Gráficos Remotos Power Desk Side XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

4 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 4 Canalización (Pipeline) de vídeo Digital con Quadro Quadro 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

5 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 5 Estudio virtual de Transmisión (Broadcast) Confiamos en las soluciones video digital de NVIDIA Quadro para 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 Images Courtesy of Brainstorm & AccuweatherImages Courtesy of Brainstorm & NBC Universal XXIV Congreso de Telecomunica ciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

6 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 6 Live Broadcast- Transmisión en vivo Images Courtesy of SportVision, NBC & IOC 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

7 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 7 NVIDIA ® Quadro ® Digital Video Pipeline La primera solución basada en la GPU y integrada completamente SISTEMA Quadro SDI Salida Quadro CPU Quadro SDI Captura Quadro API/Driver Unificado (OGL & D3D): Captura, Proceso, Salida SDI Video Gráficos(OGL & D3D): Captura, Proceso, Salida SDI Video Computando (OGL, D3D, C, Open CL): procese la imagen Beneficios -Envia vídeo directamente a la memoria GPU -Latencia es menos -La utilización de la CPU es menos -Drivers de un único proveedor Quadro GPU Cálculo y Gráficos Quadro GPU Cálculo y Gráficos MemoriaMemoria SDI Video XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

8 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 8 Quadro Digital Video Pipeline in Broadcast SYSTEM CPU Memoria HD-SDI Transfiere PCIe HD-SDI Transfiere DVI Images Courtesy of SportVision & MLB XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

9 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 9 Quadro SDI Captura Captura de vídeo SDI directamente a Quadro GPU Ruta más rápido para la vídeo captura 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

10 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 10 Quadro SDI Output (Salida) Gráficos-a-Vídeo directamente desde Quadro 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 XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

11 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 11 Servicios de streaming vídeo de Internet en vivo XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

12 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 12 Mejor rendimiento puro con la GPU que la CPU. GPU NVIDIA Quadro FX núcleos 933 GFLOPS CPU GPU XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

13 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 13 Codificadores son la puerta de enlace a servicios nuevos de MultiMedia SISTEMA CPU h.264 Memoria Mejor rendimiento puro con la GPU que la CPU HD-SDI Transfiere PCIe XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

14 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 14 Soluciones Profesionales NVIDIA 80% de Participación Global en el mercado de Gráficos Profesionales La GPU Profesional de Elección para: CAD/CAM80% DCC90% WS de Finanzas85% Visualización Petrolera60% Simulación Visual75% Aprende de Quadro & AutoCAD y Adobe - XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

15 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 15 Liderazgo en Certificación ISV de Workstations Quadro FX XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

16 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 16 Familia Unificada de Quadro WS DT NVIDIA Quadro FX 380 NVIDIA Quadro FX 3800 NVIDIA Quadro FX 1800 FX 580 FX x Frame Buffer ( to 512MB) + HD Video Connector (FX 1700 only) + 1.3x Performance FX 380 FX x DP + Dual Dual Link DVI + 1.3x Performance NVIDIA Quadro FX 580 FX 1900 FX pin Stereo Connector + SLI + 1.3X Performance FX 4800 FX 5800 ( 4GB) + SDI/Genlock/Framelock + 2x DVI, 1x DP FX 3800 FX (1.5GB) + SDI/Genlock/Framelock + 2x DP, 1x DVI Ultra Alto Nivel Alto Nivel Rango- Medio Entrada *ESP as of 2/12/08 from FX MB Frame Buffer Dual Dual Link DVI Quadro FX 4800 Quadro FX 5800 XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

17 Productos NVIDIA Tesla Serie 10 XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

18 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 18 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

19 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 19 1,400 millones de transistores 1 TeraFLOP de poder de procesamiento 240 núcleos El procesador Tesla Serie 10 Procesador CUDA de NVIDIA de segunda generación XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

20 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 20. Las aplicaciones en las áreas de electromagnetismo y electrodinámica utilizando GPU compatibles con CUDA se han implementado ampliamente en clientes como Motorola, Kodak, Nokia, etc. Por ejemplo, como muestran 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

21 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 21 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. 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

22 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 22 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. Generadores de números aleatorios en el SDK de CUDA Valoración basada en simulaciones Montecarlo con SciFinance XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

23 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 23 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

24 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 24 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 (Weather Research and Forecasting), y las simulaciones de maremotos han experimentado avances extraordinarios que permiten acelerar su ejecución y sus niveles de precisión.WRF (Weather Research and Forecasting XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

25 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential X Imágenes Médicas U of Utah 36X Dinámica Molecular U of Illinois, Urbana 18X Transcodificación de Video Elemental Tech 50X Cómputo MATLAB AccelerEyes 100X AstrofísicaRIKEN 149X Simulación financiera Oxford 47X Álgebra Linear Universidad Jaime 20X 3D Ultrasonido Techniscan 130X Química Cuantica U of Illinois, Urbana 30X Secuencia Genetica U of Maryland Incrementos en Rendimiento de 20x hasta 150x! XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

26 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 26 Procesador 1 x Tesla T10 Núcleos240 Velocidad de Reloj GHz Rendimiento de Punto Flotante 933 GFlops Precisión Sencilla 78 GFlops Precisión Doble Memoria 4.0 GB Ancho de Banda 102 GB/sec máximo I/O de Memoria 512-bit, 800MHz GDDR3 Tamaño Full ATX: x 10.5 Dual slot wide I/O de Sistema PCIe x16 Gen2 Uso de Energía 160 W Procesador de Cómputo Tesla C1060 XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

27 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 27 Tesla S1070 Servidor anfitrión Tarjetas de Interfáz PCIe en servidor Cables PCIe Gen2 Tarjeta de Interfáz de servidor PCIe Gen2 Cable PCIe Gen2 (0.5m largo) Conectando Tesla S1070 a Servidor Anfitrión XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

28 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 28 Ciencias biológicas y equipos médicos Productividad/ Misc Exploración de petróleo y gasEDAFinanzas CAE / Matemático Comunica- ción Max Planck FDA Robarts Research Medtronic AGC Evolved machines Smith- Waterman DNA sequencing AutoDock NAMD/VMD e Howard Hughes Medical CRIBI Genomics GE Healthcare Siemens Techniscan Boston Scientific Eli Lilly Silicon Informatics Stockholm Research Harvard Delaware Pittsburg ETH Zurich Institute Atomic Physics CEA NCSA WRF Weather Modeling OptiTex Tech-X Elemental Technologies Dimensional Imaging Manifold Digisens General Mills Rapidmind Rhythm & Hues xNormal Elcomsoft LINZIK Hess TOTAL CGG/Verita s Chevron Headwave Acceleware Seismic City P-Wave Seismic Imaging Mercury Computer ffA Synops ys Nascen tric Gauda CST Agilent Symcor Level 3 SciComp Hanweck Quant Catalyst RogueWa ve BNP Paribas AccelerEyes MathWorks Wolfram National Instruments Ansys Access Analytics Tech-x RIKEN SOFA Renault Boeing Nokia RIM Philips Samsung LG Sony Ericsson NTT DoCoMo Mitsubishi Hitachi Radio Research Laborator y US Air Force Clientes / ISVs XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

29 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 29 Generación siguiente Code Named Fermi XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

30 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 30 Arquitectura Fermi El alma de un Supercomputer en un cuerpo de un GPU 3 mil millones transistores 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++ DRAM I/F HOST I/F Giga Thread DRAM I/F L2 XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

31 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 31 Mas grande y mas rápido GDDR5 interfaz de la memoria 2x más rápida que GDDR3 Hasta 1 Terabyte memoria de GPU Funcionará en conjuntos de datos grandes DRAM I/F Giga Thread HOST I/F DRAM I/F L2 XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

32 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 32 GigaThread TM Hardware Thread Scheduler (HTS) Maneja jerárquico millares de hilos simultáneamente activos 10x mas rapido en conmutación de contexto Ejecución concurrente del núcleo HTS XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

33 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 33 GigaThread Hardware Thread Scheduler Ejecución serial del núcleo (kernels) Ejecución paralela del núcleo (kernels) Time Kernel 1 Kernel 2 Kernel 3 K er 4 ne l Kernel 5 Kernel 4 Kernel 2 XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

34 © NVIDIA Corporation 2008NVIDIA Restricted Confidential 34 GPU Computing Applications CUDA Parallel Computing Architecture NVIDIA GPU NVIDIA GPU with the CUDA Parallel Computing Architecture with the CUDA Parallel Computing Architecture NVIDIA GPU NVIDIA GPU with the CUDA Parallel Computing Architecture with the CUDA Parallel Computing Architecture C OpenCL tm Direct Compute Fortran Java and Python OpenCL is trademark of Apple Inc. used under license to the Khronos Group Inc. C++ XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009

35 Questions? Preguntas? XXIV Congreso de Telecomunicaciones, Cartagena de Indias, Octubre 2009


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