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	<title>Intel® Software Network (FR) &#187; 8</title>
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		<title>Nouvelles de la Chine: 7168 * NVIDIA Tesla + 14 336 * Intel Xeon = 2,5 pétaflop!</title>
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		<pubDate>Fri, 29 Oct 2010 13:33:54 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Slim Soussi (Intel)</dc:creator>
				<category><![CDATA[8]]></category>

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		<description><![CDATA[Un grand changement dans le domaine du calcul intensif en Chine grâce aux produits Intel et Nvidia. NVIDIA Corporation a publié aujourd'hui un communiqué de presse après que le superordinateur "Tianhe-1A" en Chine a atteint 2,5 péta flop sur le test Linpack. Le communiqué a souligné que la machine utilise les GPU NVIDIA 7168 @ [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<div style="text-align:justify;">Un grand changement dans le domaine du calcul intensif en Chine grâce aux produits Intel et Nvidia. NVIDIA Corporation a publié aujourd'hui un <a href="http://pressroom.nvidia.com/easyir/customrel.do?easyirid=A0D622CE9F579F09&#038;version=live&#038;prid=678988&#038;releasejsp=release_157">communiqué de presse</a> après que le superordinateur "Tianhe-1A" en Chine a atteint 2,5 péta flop sur le test Linpack. Le communiqué a souligné que la machine utilise les GPU NVIDIA 7168 @ Tesla M2050 basé sur les dernières plates-formes de Fermi, qui a considérablement amélioré les performances sur le nombre de type double de la génération précédente de GPU similaires et où chaque GPU a 448 noyaux. Le détenteur du record précédent - Jaguar Cray XT-5 avec la gestion de 1,75 petaflops par seconde.</p>
<p>En plus des processeurs NVIDIA, "Tianhe-1A" a 14.336 processeurs 6-coeurs Intel Xeon avec une consommation de 4 mégawatts (Jaguar - près de 7 MW). Les développeurs ont soulignés le fait que si une telle machine est construite seulement a base de processeurs classiques, la consommation s'élèverait à 12 MW.</p>
<p>Cette machine a été conçu à l'Université nationale de Défense de la technologie (National University of Defense Technology), et installé au Centre National des Supercalculateurs à Tianjin. Ce supercalculateur est déjà «pleinement opérationnel». On suppose que cette machine sera un système en «libre accès» pour mener à bien le calcul scientifique à grande échelle. </p>
<p>les détails de mise en œuvre de l'essai en utilisant Linpack GPU peut être trouvée dans Massimiliano fatica "Accélérer Linpack avec CUDA sur des clusters hétérogènes".
</p></div>
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