Az, hogy a grafikus processzorok gyors fejlődése következtében előállt igen nagy számítási kapacitást másra is fel lehetne használni, mint vizualizációs feladatokra, régóta téma az informatikában. Több vállalat is van, mely GPU-kkal kiegészített szerverrendszereket kínál professzionális (tudományos, műszaki) számítási feladatokhoz, és a megfelelő szoftvertámogatásról is gondoskodik. Maguk a GPU-gyártók is egyre inkább felismerik ennek a területnek a jelentőségét, és különösen az egységesített architektúrájú, stream processzorokból felépülő chipek kifejlesztése ad új lendületet az eredetileg a megjelenítést szolgáló processzorok más célokra történő használatának.

Tavaly ősszel az AMD bejelentette Stream Processor nevű gyorsítókártyáját. Az R580 kódnevű lapka pixel shaderei jól párhuzamosítható feladatok végrehajtására programozhatók, ugyanakkor az eredeti vertex shaderek munka nélkül maradnak. Hatékonyabban ki lehetne használni a teljesen egységesített architektúrájú R600-as chipet, arról azonban egyelőre nincs információnk, mikor és mekkora nyomatékkal fejleszti tovább az AMD ezt a termékcsaládját. Márpedig lépnie kell, az NVIDIA ugyanis a jelek szerint igen elszántan nyomul előre a piacon.

[+]

A nagy versenytárs legfrissebb bejelentése a különféle professzionális számítási feladatokhoz szánt Tesla termékcsaládról szól. Az új modellek alapját képező hardverek csak kisebb részben számítanak újdonságnak, hiszen a G80 kódjelű grafikus processzor köré épülő Quadro FX videokártyák jelennek meg újra Tesla GPU Computing Processor név alatt, a külső csatolású Quadro Plex Visual Computing System egységek pedig a Tesla Deskside Supercomputer bázisául szolgálnak. Új fejlesztés viszont a rackbe szerelhető Tesla GPU Computing Server. Természetesen nem tűnik el a Quadro FX márkanév, az továbbra is a munkaállomásokba szánt grafikus gyorsítókat fémjelzi, míg a Tesla – hogy csak az eddig felsorakozott partnerek céljaiból szemezgessünk – geofizikai, molekuláris biológiai, meteorológiai és orvosi diagnosztikai alkalmazásokban jelenik meg, és önálló szoftvertámogatásra számíthat.

A szoftvert tekintve a Tesla egyébként is jó pozícióból indul, hiszen bár a programozók bonyolultságára panaszkodnak, CUDA néven mégiscsak rendelkezésre áll egy teljes standard C fejlesztői környezet számos könyvtárral, fordítóval és dedikált meghajtóprogramokkal, melyek Linux és Windows XP alatt is elérhetők.

Az új termékcsalád legnagyobb modellje a Tesla S870 GPU Computing Server, amely 19 colos rackbe szerelhető, 1U magas házban kap helyet, és négy GPU-t tartalmaz összesen 6 GB memóriával, illetve több mint 2 teraFLOPS aggregált teljesítménnyel. A gazdarendszerrel PCI Express x16 vagy x8 csatolón keresztül tartja a kapcsolatot. Ugyancsak külső, ám már desktop megoldás a Tesla D870 Deskside Supercomputer. Ebben két GPU van fejenként ugyancsak 1,5 GB memóriával, illetve összesen 1 teraFLOPS kapacitással. Szintén PCI Express összeköttetést vesz igénybe. Egy egyszerű, szimpla GPU-s belső PCIe x16 bővítőkártya, ugyanakkor az előző modellek alapját is jelenti a Tesla C870 GPU Computing Processor, amely a Quadro FX 5600 átiratának tekinthető.