Die Medizintechnik, die Computertomografie , Inspektionen von Flachbildschirmen oder Halbleiterplatten profitieren von der Leistung, die durch mehrere Cluster von CPUs, GPUs und FPGAs erreicht wird. Die Matrox HPC Computerplattform wurde entwickelt für die parallele Verarbeitung mit beträchtlichen Datenmengen. Die über PCI Express (PCIe) x 16 2.0 (Gen2) verbundenen CPUs, GPUs und FPGAs bilden ein einzigartiges System von Schaltungen, das I/O-Engpässe zwischen mehreren Prozessoren beseitigt.
Enorme Leistungsverbesserungen bei Anwendungen in der Bildverarbeitung durch mehrere CPU-Kerne, Verbindungen der FPGAs und GPUs als Beschleuniger hat Matrox erreicht - um aber die maximale Leistung voll ausschöpfen zu können, müssen diese Technologien vernünftig in einem System angewendet werden.
Applikationen in der Bildverarbeitung unterscheiden sich erheblich vom traditionellen IT-Rechenzentrum oder HPC-Anwendungen, bei denen die Anwendung typischerweise rechnergebunden ist. Bei Bildverarbeitungsanwendungen verlassen die Daten als Megapixel pro Sekunde die meisten Plattformen über I/Os.
Matrox bietet mit Supersight die passende Lösung für diese architektonische Herausforderung. Traditionelle Blade-Server und 1U "pizza boxes" haben nicht die I/O-Bandbreiten, um die Bilder auf Prozessoren und Beschleuniger zu verteilen.
Der Matrox High-Performance-Computing Plattform stellt sicher, dass der Leistungszuwachs durch Beschleuniger oder zusätzliche Prozessoren während der Datenübertragungen nicht verloren geht, wie bei Blade- oder 1U "pizza box"-Umgebungen. Darüber hinaus können Entwickler Elemente des Cluster neu anordnen, um optimale Ergebnisse zu erreichen, falls die Anwendung später angepasst oder weiterentwickelt werden soll.
Anwendungen für die Matrox HPC-Plattform werden mit der Matrox Imaging Library und der Distributed MIL API programmiert. Da MIL auf allen Hardware Plattformen unterstützt wird, sind Entwicklungen für Supersight einfach und es wird sichergestellt, dass der Quellcode auf alle Einheiten übertragbar ist, von Knoten mit 32 CPU-Kernen und 4 FPGAs zu einem Knoten mit 8 CPU-Kernen, 1 FPGA und 6 GPUs sowie untereinander.
Direkt-Link. High-Performance Computing HPC Computer Plattform
http://www.rauscher.de/...
Messe-Hinweis:
AUTOMATICA
Halle B2 – Stand 302
RAUSCHER
Johann-G.Gutenberg-Str. 20
D-82140 Olching
Phone +49 81 42 / 4 48 41-0
Fax +49 81 42 / 4 48 41-90
E-Mail: info@rauscher.de
www.rauscher.de
Enorme Leistungsverbesserungen bei Anwendungen in der Bildverarbeitung durch mehrere CPU-Kerne, Verbindungen der FPGAs und GPUs als Beschleuniger hat Matrox erreicht - um aber die maximale Leistung voll ausschöpfen zu können, müssen diese Technologien vernünftig in einem System angewendet werden.
Applikationen in der Bildverarbeitung unterscheiden sich erheblich vom traditionellen IT-Rechenzentrum oder HPC-Anwendungen, bei denen die Anwendung typischerweise rechnergebunden ist. Bei Bildverarbeitungsanwendungen verlassen die Daten als Megapixel pro Sekunde die meisten Plattformen über I/Os.
Matrox bietet mit Supersight die passende Lösung für diese architektonische Herausforderung. Traditionelle Blade-Server und 1U "pizza boxes" haben nicht die I/O-Bandbreiten, um die Bilder auf Prozessoren und Beschleuniger zu verteilen.
Der Matrox High-Performance-Computing Plattform stellt sicher, dass der Leistungszuwachs durch Beschleuniger oder zusätzliche Prozessoren während der Datenübertragungen nicht verloren geht, wie bei Blade- oder 1U "pizza box"-Umgebungen. Darüber hinaus können Entwickler Elemente des Cluster neu anordnen, um optimale Ergebnisse zu erreichen, falls die Anwendung später angepasst oder weiterentwickelt werden soll.
Anwendungen für die Matrox HPC-Plattform werden mit der Matrox Imaging Library und der Distributed MIL API programmiert. Da MIL auf allen Hardware Plattformen unterstützt wird, sind Entwicklungen für Supersight einfach und es wird sichergestellt, dass der Quellcode auf alle Einheiten übertragbar ist, von Knoten mit 32 CPU-Kernen und 4 FPGAs zu einem Knoten mit 8 CPU-Kernen, 1 FPGA und 6 GPUs sowie untereinander.
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