Actualités et roadmaps ont été au cœur du GTC 2013 de Nvidia. Côté participants, le monde du calcul se montre de plus en plus intéressé par l’architecture processeur ARM.
![GTC 2013 dossier](https://www.silicon.fr/wp-content/uploads/2013/03/GTC-2013-dossier-120x90.jpg)
Actualités et roadmaps ont été au cœur du GTC 2013 de Nvidia. Côté participants, le monde du calcul se montre de plus en plus intéressé par l’architecture processeur ARM.
GPU computing, ARM et virtualisation du GPU. Sous des dehors plutôt sages, Nvidia est une société qui n’hésite pas à créer de nouveaux marchés de toutes pièces. Décryptage…
Petit tour dans le hall exposants de la GPU Technology Conference 2013 : constructeurs, spécialistes du HPC et éditeurs sont passés au crible.
Nvidia a créé son propre hyperviseur basé sur XCP pour virtualiser les GPU. C’est une des informations que nous dévoile Jeff Brown de Nvidia…
Le kit de développement Seco mITX GPU DevKit s’appuie sur un SoC Nvidia Tegra 3. Il propose également un port PCI Express standard. Une offre intéressante pour les développeurs et peu onéreuse.
Nous avons pu glaner quelques renseignements complémentaires concernant les futurs GPU de Nvidia, ainsi que les prochains Tegra.
Le cluster suisse Piz Daint affichera une puissance de plus de un pétaflops. Il servira principalement à la détermination des prévisions météorologiques.
Une petite équipe s’active à Barcelone avec comme objectif de construire des supercalculateurs exploitant des GPU, contrôlés par des composants ARM.
Le CEO de Nvidia assure qu’une nouvelle révolution informatique est en cours. L’explosion des terminaux s’accompagne d’une baisse relative des parts de marché d’Intel et de Microsoft.
Visualisation, imagerie, jeu, calcul, big data. Nvidia entend se positionner sur l’ensemble de ces marchés. Le tout directement au sein des datacenters et de préférence en mode cloud.
Les GPU Kepler, prévus pour 2014, offriront un mécanisme de mémoire partagée. Les Volta adopteront pour leur part une technologie d’empilement de la mémoire vive sur le GPU.
Cuda (utilisation du GPU pour du calcul parallèle) et Project Denver (cœur ARM 64 bits de hautes performances) sont dans la roadmap des prochaines puces ARM de Nvidia.
Grâce au GPU Computing, le ray tracing temps réel n’a jamais été aussi près de devenir une réalité. Quelques astuces permettent de se rapprocher de cet objectif.
Continuum Analytics allie la productivité de Python à la puissance de calcul des GPU Nvidia. Une approche idéale pour mettre rapidement au point des solutions de traitement massif des données.