GPGPU (General Purpose Graphics Processing Unit)
GPGPU、もしくはそれを用いたGPUコンピューティングとは、従来は画像処理に利用されていたGPU（Graphics Processing Unit）の演算性能を、画像処理以外の汎用的な処理に応用しようというものです。
弊社では、NVIDIA社と提携し、HPC分野でGPGPUを活用したいというお客様の要望に応えていきます。
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※評価機の貸し出しを行っています。メール：sales@bestsystems.co.jp にて問い合わせください。
※ご要望に応じてカスタマイズ可能です。お気軽にお問い合わせ下さい。
直感的な並列プログラミング環境を提供するCUDAをサポート
CUDAは、従来のC言語でプログラミングが可能な並列コンピューティングアーキテクチャです。GPUを用いた並列演算をハイパフォーマンスで実行できます。将来的には、FORTRANやC++といった他の言語もサポートされる予定です。CUDA ZONEでは100件を超えるCUDAの研究成果や採用事例が紹介されています。取り扱いGPU製品
NVIDIA Tesla C2050 / C2070 コンピューティングプロセッサボード
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次世代CUDA GPUアーキテクチャ Fermiプロセッサを搭載した、 最新GPUコンピューティングプロセッサボード |
| 製品名 | NVIDIA Tesla C2050 | NVIDIA Tesla C2070 |
| 搭載GPU数 | 1基 | |
| CUDAコア数 | 448基 | |
| CUDAコア周波数 | 1.15GHz | |
| 単精度演算性能 | 1.03TFlops | |
| 倍精度演算性能 | 515GFlops | |
| 搭載メモリ容量 ※1 | 3GB | 6GB | メモリスピード | 1.5GHz |
| メモリインターフェース | GDDR5 SDRAM 384bit | |
| メモリ帯域幅 | 144GB/sec | |
| 消費電力 | 247W (TDP) | |
| 価格 | オープン価格 | |
※1 注意：ECCを有効にすると、専用メモリの一部はECCビットに使用され、使用可能なユーザメモリは12.5%減少します。
Tesla C2050 性能比較
〔上段左から右へ〕Mini DGコードを使った不連続Galerkin法による偏微分方程式の解／AMBERによる分子動力学シミュレーション（混合精度型）／OpenCurrentによるLock-exchange problemの流体シミュレーション／OpenEye社製ROCSによる仮想薬剤スクリーニング／CUDA SDKにおける基数ソート
〔下段左から右へ〕（標準FFT（高速フーリエ変換）ライブラリによる）単精度FFT／倍精度FFT
NVIDIA Tesla S2050 コンピューティングシステム
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次世代CUDA GPUアーキテクチャ Fermiプロセッサを4基搭載。 1UラックサイズのGPUコンピューティングサーバ |
| 製品名 | NVIDIA Tesla S2050 |
| 搭載GPU数 | 4基 |
| GPUメモリスピード | 1.55GHz |
| GPUメモリインターフェース | GDDR5 SDRAM 384bit |
| GPUメモリ帯域幅 | 148GB/sec |
| 単精度演算性能 (ピーク時) | 4.13TFlops |
| 倍精度演算性能 (ピーク時) | 2TFlops |
| 搭載メモリ容量 ※1 | 12GB (3GB×4) |
| 消費電力（標準） | 900W (TDP) |
| 価格 | オープン価格 |
※1 注意：ECCを有効にすると、専用メモリの一部はECCビットに使用され、使用可能なユーザメモリは12.5%減少します。
NVIDIA Tesla C1060 コンピューティングプロセッサボード
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大容量超高速のGDDR3メモリを4GB搭載。 HPC用途に特化した GPUコンピューティングプロセッサボード |
| 製品名 | NVIDIA Tesla C1060 |
| 搭載GPU数 | 1基 |
| CUDAコア数 | 240基 |
| プロセッサコア周波数 | 1.296GHz |
| 単精度演算性能 | 933GFlops |
| 倍精度演算性能 | 78GFlops |
| 搭載メモリ | 4GB |
| メモリインターフェース | GDDR3 SDRAM 512bit |
| 浮動小数点精度 | IEEE754 単精度および倍精度浮動小数点 |
| メモリ転送帯域 | 102GB/sec |
| TDP | 225W |
| 最大消費電力 | 187.8W |
| 価格 | オープン価格 |
Tesla C1060 性能比較
〔上段左から右へ〕ジャケットプラグインを使用したMatlabによるBlack-Scholes シミュレーションの高速化／CUDA SDKにおける乱数生成器／SciFinanceによるMonte Carlo価格計算
〔下段左から右へ〕CUDAを利用したWRF（メソスケール気象モデル）の高速化／GPUを用いたHMMERの高速化
NVIDIA Tesla S1070 GPUコンピューティングシステム
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4基のGPUと合計16GBのGDDR3メモリを搭載。 HPC用途に特化した GPUコンピューティングサーバ |
| 製品名 | NVIDIA Tesla S1070-400 | NVIDIA Tesla S1070-500 |
| 形状 | ラックマウント（1U）タイプ | |
| 搭載GPU数 | 4基 | |
| CUDAコア数 | 合計960基 (各GPUに240基) | |
| プロセッサ周波数 | 1.296GHz | 1.44GHz |
| 単精度演算性能 | 4.147TFlops | 3.732TFlops |
| 倍精度演算性能 | 311GFlops | 345GFlops |
| 搭載メモリ | 16GB (各GPUに4GB) | |
| 浮動小数点精度 | IEEE754 単精度および倍精度浮動小数点 | メモリインターフェース | GDDR3 SDRAM 512bit |
| メモリ転送帯域 | 1GPUあたり、102GB/sec | |
| 消費電力 | アイドル時：500 W 最大消費電力：1123W 標準付属ホストカード：10W |
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| 価格 | オープン価格 | |
