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Tesla C2050 / C2070 GPU计算处理器
NVIDIA®（英伟达™）Tesla™ C2050 / C2070计算处理器让用户能够过渡到并行计算上来，为台式机赋予了小型集群的性能。
上市情况：Tesla C2050于2010年第二季度早期上市，Tesla C2070于2010年第三季度上市。
Tesla C2050 / C2070计算处理器基于代号为“Fermi”的全新CUDA GPU架构，完全专为高性能计算而设计。它支持诸多“必备”特性，能够满足技术领域与企业的需求。这些特性包括C++支持、可实现未压缩精确性以及可扩展性的ECC内存、以及相当于Tesla 10系列GPU计算产品8倍的双精度性能。Tesla 20系列计算系统带来与最新的四颗CPU比肩的性能，同时功耗为后者的1/20，搭建成本为后者的 1/10。
特性
| 基于大规模并行CUDA架构的GPU（图形处理器） | 以二十分之一的功耗以及十分之一的成本彻底改变工作站面貌，使其达到小型集群的性能。 |
| 在编程语言与API方面得到广泛支持的CUDA编程环境 | 用户可以选择C语言、C++、OpenCL、DirectCompute或Fortran来表达应用程序的并行机制，利用“Fermi”GPU（图形处理器）的创新架构。 |
| 升级至多GPU系统，驾驭媲美小型服务器集群的性能 | 在配备多颗GPU（图形处理器）的一台工作站上，解决大型难题的速度比小型服务器集群还要快。 |
| IEEE 754单精度以及双精度浮点单元 | 最高可实现600 Gigaflops双精度性能，能够更快地得出更精确的结果。 |
| ECC支持 | 为内存中的数据提供了保护，为应用程序增强了数据完整性与可靠性。寄存器文件、1级/2级缓存、共享内存、以及DRAM全部都在ECC保护之下。 |
| 最多6GB GDDR5计算存储器 | 可更快地访问更大的数据集。 |
| NVIDIA®（英伟达™）并行数据缓存（DataCache）技术 | 能够对事先不知道数据地址的算法进行加速，例如物理解算器、光线追踪、以及稀疏矩阵乘法等等。 |
| NVIDIA®（英伟达™）GigaThread引擎 | 通过更快的上下文切换、同时内核执行以及改善的线程块调度功能，最大限度提升了吞吐量。 |
| 异步传输功能 | 通过在计算的同时进行数据传输，增强了系统性能。 |
| 高速、PCI-Express Gen 2.0数据传输率 | 在CPU与GPU（图形处理器）之间能够实现高速、高带宽通信。 |
欲下载C2050/C2070产品详解资料，请点击此处。
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