10 поколение ГПУ NVIDIA Quadro

Видео-введение к обзору

Автор статьи дает краткое представление статьи (Настоятельно рекомендую смотреть в формате HD, кнопочка в правом нижнем углу).

Введение в серию профессиональных ГПУ NVIDIA Quadro

На протяжении последних 10 лет, корпорация NVIDIA выпускает профессиональные решения для визуализации и вычислений – серию ГПУ NVIDIA Quadro. Данные графические ускорители предназначены для профессионалов, кому требуется высокая стабильность работы и максимальная производительность оборудования при работе с такими направлениями как CAD, DCC, визуальные вычисления, исследования, анализ и визуализация сложных моделей. При этом требуется и максимальная скорость производства продукта, в системах САПР, DCC и др. Решения NVIDIA Quadro специально разработаны с учетом требований этих направлений и предоставляют реализацию всех возможностей ПО, требовательном к графической подсистеме. Также системы и ГПУ NVIDIA Quadro представлены не как просто графические ускорители, а системы визуализации и вычислений. Это достигается за счет интеграции различных программно-аппаратных решений в единую систему или системы.

В линии ГПУ NVIDIA Quadro также используется технологии позволяющие повысить производительность в 3 - 5 раз, к примеру – NVIDIA SLI. Более подробно о ГПУ NVIDIA Quadro вы можете узнать из статьи Профессиональные ГПУ NVIDIA Quadro.

Новое поколение графических ускорителей NVIDIA Quadro

Во время написания первой части статей о ГПУ NVIDIA Quadro CX. Мне довелось принять участие в пресс-брифинге посвященном следующему поколению профессиональных решений от NVIDIA. Как вы знаете из новостей, из различных публикуемых материалов корпорация NVIDIA уже во всю использует новые чипы и новые ГПУ серии GeFroce продаются на «каждом углу». А о профессиональных решениях ничего не было слышно — до появления NVIDIA Quadro CX, FX4800 и FX5800.

Эти графические ускорители были первыми из нового поколения — а оно уже 10-ое. За 10 лет компания выпустила столько различных высокопроизводительных ГПУ, что даже страшно представить. Очень много было сделано впервые разработчиками и инженерами корпорации NVIDIA.

Я же в этой краткой аналитической статье о 10-ом поколении NVIDIA Quadro FX хочу рассказать и показать несколько слайдов из представленных общественности технологий. А их достаточно чтобы  заинтересовать. Хочется заметить сразу, это все ориентировано на профессиональное применение — для дома, так и остается, все же GeForce который будет выполнять и возможности Media-центра и других задач, которые требуются пользователям дома.

Презентация состоялась 17 и 18 марта. Благодаря приглашениям и on-line технологиям не составило труда в ней принять участие. Рассказ начался с того, что уже было создано за прошедшие 10 лет в области профессиональных решений и технологий NVIDIA Quadro. Какими достоинствами обладает данные ГПУ и что в них было включено впервые и разработано специально под эту серию ГПУ.

Временная линия достижений корпорации NVIDIA в области профессиональных решений.

Из представленного выше слайда особенно хочется выделить последние два периода — начиная с 2005 и заканчивая 2008 годами. В эти периоды NVIDIA выпустила программно-аппаратные высокопроизводительные решения, которые могут помочь в реализации самых сложных проектов и задач — особенно внешние ГПУ, такие как системы Quadro Plex. Также разработали первыми решения для масштабирования и расширения возможностей визуализации с помощью комплекса объединенных между собой ГПУ. Кстати из VCS Quadro Plex и систем NVIDIA Tesla можно собрать очень производительные системы для расчетов и для визуализации. Особенно это важно при научных исследованиях, где требуется вычисления и визуализация огромнейших объемов данных, которые поступают к нам сразу от оборудования, к примеру, сейсмографов или из космоса. Также для ТВ и вещания и подготовки видео и монтажа фильмов формата Full HD и 2k, 3k, 4k, а также композитинга это идеальные решения.

В 2007 — 2008 годах появилась возможность и очень быстро развивается GPU HPC вычислений с помощью ГПУ и это одно из самых важных направлений, которые развивает корпорация NVIDIA. Также в этот период была приобретена компания mental images — производитель одного из самых известных средств визуализации, а именно — mental ray. Но у mental images не просто решения для кинематографа и анимации, уже не первый год разрабатывается и уже внедрена во многих областях технология Reality Server. Это система удаленной визуализации, которая использует возможности графических ускорителей для обработки моделей и их интерактивной презентации непосредственно в on-line и web-браузере. Это отдельная тема, которую мы рассмотрим ниже.

Конечно же, появилась возможность визуализации Ray Tracing алгоритмов непосредственно с помощью ГПУ, и это не может не радовать, ведь вы знаете, что трассировка лучей это один из самых прожорливых алгоритмов и дающих при этом максимальный результат в качестве.

И конечно у NVIDIA Quadro теперь появилась возможность работать с максимальным объемом графической памяти — до 4Gb. Ранее максимум было доступно только 1,5 Гб.

Технологии, формирующие платформу NVIDIA Quadro 10-го поколения

Этот слайд демонстрирует все ключевые технологии и компоненты формирующие платформу NVIDIA Quadro.

Как вы знаете или хотя бы догадываетесь, не имеет смысла покупать все по отдельности или не использовать все возможности не на 100%. Но также необходимо и задумываться о том, где именно вы хотите применить все эти технологии.

NVIDIA Quadro — целая платформа, для визуальных вычислений. В неё на данный момент входят и будут включены в 10-ом поколении следующие возможности.

NVSG Scene Graph – Комплект инструментов разработчиков NVIDIA Scene Graph (NVSG) это объектно-ориентированная библиотека инструментов для создания приложений основанных на графах. NVSG 2.1 обеспечивает полный набор С++ классов, которые разработчики могут легко комбинировать и расширять для создания быстрых и надежных приложений. Эти классы составляют иерархию объектов, которая может быть использована для представления трех пространственных геометрий – размера, местоположения, размещения и визуального представления. Более подробно о NVSG можно узнать здесь.

NVIDIA® SLI® Multi-OS – новая технология, которая впервые обеспечивает поддержку 3D виртуализации на рабочей станции на базе Quadro GPU. Благодаря SLI Multi-OS приложения и пользователи способны оптимизировать продуктивность и расходы путем использования многочисленных технологий Quadro GPU на одной рабочей станции в виртуализированном пространстве. Пользователи также могут получить поддержку SLI на платформах партнеров компании для повышения производительности в приложениях, предназначенных для масштабирования и улучшения качества изображений.

Следующим интересным пунктом является работа с 30-бит цветом, это позволяет визуализировать миллиарды цветов и при этом видеть изображения с максимальной отдачей и реалистичностью. Особенно это поможет фотографам и специалистам по цветокоррекции и композитингу. Ведь передать цвета в том виде, каком они требуются, очень сложно и ранее было доступно только с наличием специальных дополнительных устройств и оборудования. Хочется заметить, что необходимы и профессиональные дисплеи способные отображать изображение высокого качества.

Mental ray, reality server — эти две системы представлять уже не надо — разработки компании mental images. Визуализатор mental ray уже давно имеет в своем арсенале  возможности по визуализации с помощью ГПУ и OpenGL, а сейчас эти возможности будут расширены. Только как именно пока неизвестно. Reality server — решение предназначено для удаленной визуализации и больше ориентировано на визуализацию для web-приложений, т.е. Вы можете, отправив модель на сервер, где применяется reality server и ГПУ NVIDIA Quadro получить сразу же результат визуализации. Эта технология мне лично пока не известна, как точно она работает, но очень интересна т.к. для создания шейдеров используется приложение mental mill. А шейдеры компилируются на языках CgFX или HLSL, а также на C++ (для последующего применения в mental ray).

Этот слайд демонстрирует направления, где применяется NVIDIA< Quadro и выполняемые задачи.

На представленном выше слайде показаны все технологии, используемые в NVIDIA Quadro непосредственно для работы приложениями в области визуализации и различных расчетов в частности физики, и требующие больших вычислительных мощностей.

Особенное внимание теперь выделено стерео форматам и отображению изображений, и создаваемое видео, а также интерактивных приложений, благодаря технологии NVIDIA 3D Vision.

Масштабируемость — применение нескольких ГПУ в частности в режиме SLI для большей производительности.

Визуализация трассировки лучей в режиме реального времени.

C CUDA и OpenCL это среды для разработки своих собственных приложений для расчетов с помощью ГПУ и визуализации. Ведь сейчас как уже не раз говорилось, и я писал в своих статьях, возможности ГПУ позволяют выполнять расчеты и визуализацию с помощью ГПУ как дополнительного процессора и основной системы визуализации.

SLI Mosaic Mode — основанная на драйвере Quadro система управления отображением на огромных дисплеях поддерживающих разрешение до 4к. При этом такие возможности присущи таким решениям как NVIDIA Quadro Plex, а благодаря масштабируемости таких систем, т.е. возможности объединения в один кластер нескольких VCS Quadro Plex вы можете расширять масштабы изображений. От 4к на одном дисплее или проекционном экране, до отображения сразу на нескольких дисплеях с разрешением 4к изображения в разрешении до 8к. Это особенно полезно, когда требуется рассмотреть множество деталей в создаваемой модели. К примеру, сейсмологическая модель, медицинская визуализация очень небольших участков с максимальной детализацией или презентации в больших залах на больших экранах, где требуется передать высокое качество изображения, не потеряв ни единой детали.

Технологии представляющие 10-ое поколение NVIDIA Quadro

18-го марта представители NVIDIA на пресс-брифинге представили следующее поколение ГПУ NVIDIA Quadro. Теперь изменения коснулись всей линейки продуктов Quadro, и уже сейчас данные решения стали доступны обычным пользователям с самыми разными требованиями и бюджетом.

В серии статей обзоров о NVIDIA Quadro CX я уже поработал с представителем следующего поколения — с NVIDIA Quadro CX, разработанной на основе ГПУ NVIDIA Quadro FX 4800. Новейшая платформа NVIDIA Quadro открывает совершенно новые горизонты и дает возможности применения следующих технологий.

Ключевые программно-аппаратные решения представляющие 10-ое поколение ГПУ NVIDIA Quadro и их возможности.

Во первых — применение нескольких ГПУ в рабочих станциях с двумя PCI-E портами. И рабочими станциями с несколькими ГПУ. Кстати хочется заметить, что недавно появились материнские платы с 4-мя — 6-ю PCI-E портами. Это вроде как раз платы от ASUS — они были представлены на CEBIT 2009. А благодаря технологии NVIDIA SLI можно все ГПУ объединить и использовать как мощную систему визуализации.

Технологии виртуализации сегодня, без полного аппаратного 3D ускорения и возможностей распределения ресурсов графической подсистемы в различных виртуальных средах и системах..

Во вторых — Технологии виртуализации VT-d и SLI Multy-OS (Hybrid OS)

 — эти возможности будут очень полезны разработчикам, кто разрабатывает специализированное ПО для визуализации и вычислений для различных ОС. Теперь, будет полная аппаратная поддержка как хостовой так и гостевой операционных систем, при этом это могут быть как Windows системы, так и Linux запускаемые на ОС Windows или Linux.

Сегодня виртуализация занимает неотъемлемую часть производства и тем более в области разработки ПО и применяется даже в экономических бизнес-системах и других областях. На данный момент аппаратная поддержка ГПУ на виртуальных машинах осуществляется следующим образом — когда хост-система и гостевая ОС одного типа — например Microsoft Windows или Linux. При этом для каждой виртуальной машины на данный момент требуется своя ГПУ. Так же возможности виртуализации сегодня ограничены тем, что GPU может работать только с хост системой даже если в системе присутствуют 2 графических ускорителя.

Разработка корпорации NVIDIA — технология SLI Multy-OS (Hybrid OS).

Данное решение предоставляет следующие возможности — оптимизировать TCO (Total Cost of Ownership). Позволяет экономно использовать ресурсы оборудования, управления и энергетических затрат.

Интуитивный и эргономичный рабочий процесс. Одна система и несколько приложений. Меньше шума и тепловыделения.

Таким образом при применении одной рабочей станции с виртуальной машиной и технологиями NVIDIA Quadro можно сэкономить на затратах связанных с обслуживанием, оборудованием и налаживанием систем охлаждения для всех этих систем. При этом работа может вестись на практически любой гостевой ОС с применением аппаратного ускорения не только на одной хост-системе или однотипной гостевой ОС.

В режиме SLI Multy-OS система организовывает поддержку 3D ускорения на всех ГПУ установленных в рабочей станции.

Вот что говорят разработчики систем виртуализации о новой технологии NVIDIA SLI Multy OS.

“Сотрудничество с NVIDIA в создании новой модели использования виртуализации графики потребовало огромных усилий от обеих компаний”, - сказал Сергей Белоусов, генеральный директор Parallels, лидирующей компании в области ПО для виртуализации и автоматизации. “Благодаря сочетанию архитектуры Parallels FastLane и новой технологии SLI Multi-OS от NVIDIA даже самые требовательные профессионалы смогут воспользоваться передовыми возможностями и высочайшей производительностью GPU NVIDIA Quadro в виртуализированной среде. Это новинка в индустрии, и преимущества, которые получает бизнес, поспособствуют дальнейшему развитию технологий и повышению продуктивности”.

“SLI Multi-OS – это первая технология, которая предоставляет пользователям, работающим с несколькими графически тяжелыми приложениями, оптимальное визуальное качество и производительность GPU на одной рабочей станции в гибком и виртуализированном пространстве”, - сказал Джин Зэфэрэна (Jim Zafarana), вице-президент и директор HP Workstations. “Обеспечивая поддержку этой технологии в нашей новой рабочей станции HP Z800, мы предоставляем работникам в области визуализации продуктивность и расходы, соответствующие виртуализированному рабочему потоку”.

HPC (Height Performance Computing) с ГПУ NVIDIA Quadro

Уже не первый год вы видите, как во всю рассказывают и показывают технологию NVIDIA CUDA. Давайте взглянем, каков прирост дает современная ГПУ NVIDIA Quadro FX 5800 по сравнению с самым последним процессором от Intel — Intel Core i7 965 (материал с презентации).

График соотношения производительности ЦПУ и ГПУ, благодаря преобладающему числу ядер, ГПУ способна выполнять в 9 раз больше операций в расчетах по сравнению с ЦПУ (в расчетах с одинарной точностью).

Итак, процессор от Intel дает производительность всего в 102 Gflops, а GPU показывает, что производительность равна 933 Gflops. Это практически в 9 раз больше! И с каждым годом эта производительность увеличивается.

Производительность ГПУ в некоторых приложениях

ГПУ может быть применен в самых различных расчетах, для широкого спектра задач. А производительность может быть повышена да 150 раз. Это конечно впечатляет, если не одно маленькое ограничение — математика. Сами принципы программирования основываются на применении возможностей CPU. И поэтому никак не обойтись без расчетов центральным процессором. Но NVIIDIA CUDA, позволяет создавать алгоритмы, которые используют центральный и графический процессоры, в этом случае ГПУ используется как сопроцессор, хотя классно выглядит, что сопроцессор выдает мощность больше чем центральный.

Технологии NVIDIA CUDA уже получили распространение за рубежом, и применяются в таких областях как медицина, молекулярная динамика, кодирование видео, аэрофизика, финансовые симуляции (ага как кризис грянул, задумались :)), вычисления линейной алгебры, квантовая химия, расшифровка генов и многое другое. Тут можно заметить что алгоритмы, применяемые в обработке видео — самые не высокие по производительности. Но это только на первый взгляд. Во второй части статьи о NVIDIA Quadro CX я подробно об этом расскажу, и покажу пару примеров созданных на CUDA приложений для визуализации сложных эффектов.

Следующий слайд покажет, какие возможности получает следующее поколение ГПУ NVIDIA Quadro с технологиями NVIDIA CUDA.

NVIDIA CUDA и NVIDIA Quadro

В 10-м поколении ГПУ NVIDIA Quadro вы получаете еще больше возможностей по созданию приложений с помощью CUDA.

Ключевые особенности технологий NVIDIA CUDA и NVIDIA Quadro.

Вот некоторые из представленных возможностей.

CUDA – Архитектура для параллельных вычислений с помощью ГПУ NVIDIA.

Стандартные языки — C, C++, FORTRAN.

Стандартные API вычислений — OpenCL и DX Compute.

Стандартные операционные системы - Microsoft Windows, Apple MacOS X, Linux.

ГПУ NVIDIA Quadro совместно с NVIDIA CUDA могут быть применены для расчетов в таких областях как.

Трассировка лучшей (Raytracing), физические симуляции и многие другие.

Однако я на данный момент хочу заметить, что все же трассировку лучей рассчитывать все равно не так быстро получается, как хотелось бы, особенно это заметно на приложениях, которые уже созданы с применением NVIDIA CUDA. А вот расчет физики выполняется во много раз быстрее, при этом, ГПУ может рассчитать практически все, или почти все.

Вывод - Quadro с CUDA сочетают широкие возможности визуализации с вычислительным потенциалом CUDA. И остается дело только за малым — за разработчиками.

Обновленное семейство профессиональных решений NVIDIA Quadro

Новые модели ГПУ NVIDIA Quadro FX

Обновленная линейка ГПУ NVIDIA Quadro< FX.

10-ое поколение ГПУ NVIDIA Quadro FX представлено новыми моделями ГПУ во всех категориях и ценовых уровнях.

Базовый уровень занимают карты Quadro FX 380 и 580.

В них различия заключаются в том, что ГПУ NVIDIA Quadro FX 580 производительней ГПУ Quadro FX 380 на 30%, и поддерживает работу с 30-bit цветом. По цене она очень даже заманчивая всего $150, при этом ГПУ NVIDIA Quadro FX 380 производительней предшественницы — NVIDIA Quadro FX 370 на 50%, но без каких либо дополнительных возможностей. Цена NVIDIA Quadro FX 380 составляет $100.

В решении среднего класса расположилась ГПУ NVIDIA Quadro FX 1800, как и её предшественница Quadro FX 1700 она занимает достойное место в сбалансированности производительности и цены, если вы помните, то в статье о ГПУ NVIDIA Quadro FX по результатам тестирования, ГПУ NVIDIA Quadro FX 1700 показала достойный результат. От карты Quadro FX 1800 можно ожидать такого же положения, но надо тестировать и сравнивать.

Решения высокого класса представляет ГПУ NVIDIA Quadro FX 3800. Для карты Quadro FX 3800 теперь релизована возможность применять расширения SDI, включена возможность применения Quadro FX 3800 с виртуальными машинами благодаря SLI Multi-OS.

Решения ультра-высокого класса представлены двумя ГПУ – NVIDIA Quadro FX 5800 и NVIDIA Quadro FX 4800. ГПУ NVIDIA Quadro FX 4800 представлена 192 параллельными процессорами CUDA, и 1,5 Gb памяти. ГПУ NVIDIA Quadro FX 5800 использует 240 параллельных процессоров CUDA, и 4 Gb памяти, это максимум, который на данный момент пожжет быть представлен профессиональными решениями NVIDIA. Плюс также можно использовать и модули SDI и G-Sync. NVIDIA Quadro FX 4800 и 5800 поддерживают визуализацию кадров в режиме SLI, и применение G-Sync для отображения на больших дисплеях или нескольких проекторах. Стоимость на данный момент этих ГПУ будет составлять $3299 (FX 5800) и $1799 (FX 4800).

На заметку.

ГПУ NVIDIA Quadro CX, предназначенная для работы с Adobe Creative Suite 4 это та же самая ГПУ NVIDIA Quadro FX 4800, только с расширениями ориентированными на кодирование видео с помощью NVIDIA CUDA и модуля RapiHD Accelerator. Хотя ГПУ Quadro CX и стоит у нас $1999. Но это даже стоит рассматривать как отдельное направление.

На этом слайде представлены детальные характеристики ГПУ серии Quadro FX.

Как видите по сравнению с предыдущим поколением ГПУ Quadro изменения очень существенные. Особенно это касается самой верхней модели NVIDIA Quadro FX 5800.

Стоит уделить внимание тому, что теперь практически во всех моделях (начиная с Quadro FX 580) используется DisplayPort, который может передавать еще более детальные и точные изображения. При этом поддержка 30-bit цветов очень важна. Разве что исключением является самая младшая модель — NVIDIA Quadro FX 380. У неё нет поддержки 30-bit цветов и возможности выводить изображение на дисплеи через DisplayPort.

Еще отличительной особенностью нового поколения ГПУ NVIDIA Quadro, является разное число параллельных процессоров CUDA, которые в разных моделях дадут разные показатели производительности. К примеру, в ГПУ NVIDIA Quadro FX 580 их 32, а в NVIDIA Quadro FX 3800 их 192, и максимум активных параллельных процессоров CUDA в ГПУ NVIDIA Quadro FX 5800. Поэтому при выборе ГПУ которую вы хотите использовать при расчетах с помощью технологии NVIDIACUDA, стоит помнить, что разное число параллельных процессоров, дает разные результаты в производительности ваших приложений.

Кстати, разработку программ и алгоритмов с помощью CUDA и системы Microsoft Visual Studio (и др.) можно вести и на рабочей станции с обычным ГПУ NVIDIA GeForce, например в GeForce GTS 250 активны и используются 128 процессорных ядер. Но когда необходимо выполнять сложные вычисления по написанным алгоритмам, лучше использовать NVIDIA Quadro и NVIDIA Tesla.

Новые модели ГПУ NVIDIA Quadro NVS

Для направлений, не требующих обработки 3D моделей и визуализации, NVIDIA выпускает специальную линейку ГПУ NVIDIA Quadro — NVIDIA Quadro NVS.

10-ое поколение семейства NVIDIA Quadro пополнилось и новыми решениями из серии NVS.

Основные направления, где применяется NVIDIA Quadro NVS — Экономические системы, торговые и бизнес приложения, Обслуживание звонков и коммуникаций (Call Centers), цифровые представления компаний и мульти-дисплейные системы.

Карты серии NVS подразделяются на три группы с низким профилем и 2-мя выводами на дисплеи, с низким профилем и 4-мя выводами на дисплеи и стандартные с 4-мя выводами.

Серия ГПУ NVIDIA Quadro NVS.

В ГПУ NVIDIA Quadro NVS 295 используется 2 порта типа DisplayPort, низкий форм-фактор пассивное охлаждение и технология NVIEW.

Стоимость данной карты составляет $100. Благодаря тому, что ГПУ охлаждается пассивным охлаждением, она бесшумна и потребляет минимум энергии.

Но отличием является то, что при приобретении этой ГПУ все-таки предстоит позаботиться о дисплеях поддерживающих DisplayPort.

У ГПУ NVIDIA Quadro NVS 420 используются уже 4 вывода на дисплеи, низкий форм-фактор, активная система охлаждения использующая вентилятор с переменной скоростью вращения.. Также данная ГПУ обладает высокой отказоустойчивостью (MBTF (Mean time between failures ) — Среднее время меду отказами), а в решении экономических и бизнес задач это очень важно. Ведь мало кому захочется увидеть крах графической подсистемы, когда созданный годовой отчет еще до сохранения уже невидим.

Стоимость этой ГПУ составляет $450.

ГПУ NVIDIA Quadro NVS 450 обладает всеми теми же возможностями что и NVS 420, за исключением того, что она охлаждается пассивной системой охлаждения. И в ней используются 4 вывода DisplayPort.

Стоимость этой ГПУ составляет $450.

Данные решения идеально помогут вам в работе с 2D приложениями и офисными системами, а также при работе с системами электронных торгов. А благодаря тому что они дешевы, это поможет распределить затраты на оборудование и снизить их при приобретении новых систем. Также можно подключить сразу до 4х дисплеев, объем обрабатываемой и отображаемой информации может увеличиться. Ведь интересней и удобней отслеживать несколько рынков, и данные по ним отображать на нескольких разных дисплеях.

Но нас интересуют профессиональные высокопроизводительные решения для визуализации, огромнейших объемов данных и конечно расчеты с помощью ГПУ.

Следующий заключительный раздел — системы визуальных вычислений — NVIDIA Quadro Plex. Масштабируемые и высокопроизводительные аппаратные решения для визуализации.

Новые модели ГПУ NVIDIA Quadro Plex

Системы визуальных вычислений (VCS) NVIDIA Quadro Plex.

Решения NVIDIA Quadro Plex — системы визуализации сочетающие в себе все возможности ГПУ NVIDIA Quadro помещенные в компактный корпус и позволяющий масштабировать их до максимально возможных размеров (ну к примеру пока потолок сносить не придется :)).

Данные решения не предназначены для работы с обычными системами и программами компьютерной графики — слишком дорого, хотя VCS Quadro Plex и рассчитаны и на области CAD и DCC. Их основное направление — визуализация огромных массивов данных, наука и исследования, обработка видео и трансляции по ТВ, а также для визуализации изображений огромных разрешений с системами проекторов поддерживающих разрешения до 4к и выше.

Внешний вид VCS NVIDIA Quadro Plex 2200 D2.

Первой моделью представлена NVIDIA Quadro Plex 2200 D2, выполненная в формате настольной системы (независимо находящейся вне компьютерной системы). Данная модель также может быть трансформирована в серверный вариант формата 3U для установки в серверную стойку и расположенную горизонтально. Это позволяет более удобно масштабировать данную систему, добавляя 2200 D2 в сколь угодном количестве.

Эта система VCS включает в себя 2 ГПУ NVIDIA Quadro FX 5800 с общим объемом памяти 8 Gb, модуль G-Sync. Поддерживаются технологии SLI Mosaic Mode, NVSCALE и NVIRT.

Внешний вид VCS NVIDIA Quadro Plex 2200 S4. Серверный вариант формата 1U.

Вторая модель — NVIDIA Quadro Plex 2200 S4, представленная в виде серверного варианта формата 1U. В неё включены 4 GPU Quadro FX 5800, с общим объемом памяти 16 Gb — это максимум из представленных на данный момент решений на рынке, где сочетается компактность и высочайшая производительность. Эти системы применяются для удаленной визуализации, как раз идеально могут подойти для применения с системой Reality Server от mental images. Также они могут быть применены для визуализации огромнейших объемов данных, к примеру, те же системы моделирования для геологии или интерактивная визуализация очень сложных инженерных моделей и сборок с современными технологиями визуализации и отображения изображений.

Благодаря технологиям NVIDIA CUDA данные системы могут быть компонентами суперкомпьютерной системы, для вычислений, требующих высоких вычислительных мощностей, вы получаете возможность использовать их в качестве суперкомпьютеров и систем визуализации одновременно.

На заметку.

Корпорация Autodesk выпустила новую версию приложения Autodesk Showcase. В её требованиях помимо desktop вариантов NVIDIA Quadro FX указана система NVIDIA Quadro Plex D2. Данное приложение, в последнем релизе, поддерживает интерактивный raytracing и множество новых возможностей по визуализации реализуемых в режиме реального времени.

Технология NVIDIA Mosaic SLI

Основное достоинство NVIDIA Quadro Plex — визуализация и отображение огромных разрешений на мульти-дисплейных и мульти-проекторных системах. Благодаря таким системам можно отображать изображения в разрешении до 4К и выше.

Одна VCS NVIDIA Quadro Plex 2200 D2 позволяет отобразить картинку в разрешении 4К, а благодаря масштабированию можно увеличивать разрешение до 8К. Главное место чтобы было.

Разрешение 4К и его реализация на больших дисплеях

Для начала давайте рассмотрим, в чем заключается различие разрешений Full HD и 4K. Само разрешение Full HD составляет 1920х1080 точек с чересстрочной или прогрессивной разверткой. Разрешение 4К — примерно 4000х2000 точек. т.е. В 4 раза больше чем Full HD.

Пример соотношения разрешений Full HD и кинематографического кадра в разрешении 4K — здесь для примера взят Academy Projection 35 mm frame.

Но обычные дисплеи поддерживают разрешение 1920х1080, при создании из таких дисплеев мультисистемы, разрешение, формируемое ими, может составлять примерно (для 4х дисплеев формата Full HD) 3840х2160 пикселей.

Соотношение сторон кадров Fuill HD и сформированного их 4х кадров Full HD с увеличением по ширине кадра 4К.

А теперь встает вопрос, как ранее это реализовывалось при отображении таких больших изображений и на множестве дисплеев?

Ранее с помощью специальных систем с несколькими проекторами и программным обеспечением формировалось изображение. При этом это было достаточно тяжело в настройке и эксплуатации. Ведь не всегда удается сразу достичь требуемых результатов.

Сейчас, с помощью одной рабочей станции и NVIDIA Quadro Plex эту проблему стало решать намного проще. При этом сама система (ОС) и все приложения работают не с 4мя дисплеями, а как с одним. Это достигается за счет режима SLI Mosaic Mode.

Примеры реализации 4К и 8К изображений с помощью мульти-дисплейных систем из 4х и 8ми Full HD мониторов, 1 и 2х систем NVIDIA Quadro Plex 2200 D2.

Страница настроек драйвера для NVIDIA Quadro Plex. Как видите, система видит 1 дисплей, а не 4.

С помощью удобной настройки драйвера NVIDIA не составит никакого труда настроить систему и начать немедленно работать с ней.

Когда требуется увеличивать разрешение и применить несколько VCS Quadro Plex нужно их между собой объединить. При этом каждая VCS Quadro Plex должна быть подключена к рабочей станции через HIC(host interface card) карту, устанавливаемую в PCI-E слот. Вообще можно продолжить использовать один из Quadro Plex. Для отображения изображений, а другую для расчетов и визуализации, тогда мы получаем возможность переложить на одну из систем исключительно расчеты. Остается только все это скомбинировать.

Еще одной отличительной особенностью систем NVIDIA Quadro Plex является наличие возможности более мощной системы фильтрации и сглаживания — например в NVIDIA Quadro Plex 2200 D2 уже применяется 64х FSAA в режиме SLI. А в модели D4, где используется ГПУ NVIDIA Quadro FX 4700 x2, фильтрация достигает 128х FSAA в режиме SLI.

Если вы решились использовать VCS NVIDIA Quadro Plex для визуализации, а расчеты проводить с помощью приложений написанных с применением NVIDIA CUDA. Вы можете в таком случае использовать такую комбинацию, предложенную мне представителями NVIDIA. Подключаете 4К проектор (можно и монитор) или мульти-дисплейную систему к NVIDIA Quadro Plex, а все расчеты ведутся на серверном варианте NVIDIA Tesla S1070, которая также может быть отмасштабирована до нескольких штук. Также Tesla не обременяется задачами на обработку изображений и их вывод, данные системы выполняют исключительно расчеты, что непременно сказывается на производительности.

Пример применения комбинации 1 NVIDIA Quadro Plex 2200 D2, и 3х NVIDIA Tesla S1070 для выполнения расчетов и визуализации модели.

При этом надо учитывать, что все потоки данных, как на обработку, так и на визуализацию выполняются через хост-систему – рабочую станцию или сервер. И необходимо позаботиться о достаточно быстрой передаче данных через шины PCI-E.

Одно разочаровывает — цена, $10 000 и выше, далеко не всем по карману, особенно рядовым пользователям, да и зачем? Однако еще необходимо учитывать то, что данные системы предназначены далеко не для выполнения визуализации окон проекций в 3ds Max или Maya. А намного шире — в первую очередь для научных исследований, симуляции и других направлений. А также для управления и отображения больших изображений на презентациях и в других областях. При применении комбинаций состоящих из Quadro Plex и Tesla можно достичь высокой производительности в самых сложных расчетах, требующих большой производительности.

Заключение

Новое поколение ГПУ NVIDIA Quadro дает пользователям все возможности по управлению, и отображению создаваемых ими проектов и в работе требующей больших вычислительных мощностей.

Благодаря соблюдению всех норм и требований к производству ГПУ NVIDIA Quadro вы получаете отличный по производительности инструмент. При этом он вам прослужит намного дольше, чем обычная версия ГПУ для игр или домашнего обихода.

Как известно сроки решают все, а удобство работы и отображения информации — важный показатель успешности компании или профессионального пользователя и дизайнера. И тут профессиональные решения играют немаловажную роль.

Представленный вашему вниманию аналитический обзор демонстрирует только теоретическую информацию и материал. Теперь остается дело за тестированием и проверкой данных решений в реальном производстве, чем я непременно воспользуюсь, как только представится возможность. А, даже уже воспользовался, при подготовке статьи о NVIDIA Quadro CX. Ведь NVIDIA Quadro CX основана на NVIDIA Quadro FX 4800, а она уже представляет 10-ое поколение ГПУ NVIDIA Quadro – и она действительно стоит затраченных на неё средств. Подробнее узнаете из второй части статьи о NVIDIA Quadro CX.

С уважением, ваш Дмитрий dimson3d Чехлов. Специально для on-line журнала render.ru.

Благодарности

Благодарю администрацию Вычислительного центра Уральского института бизнеса за предоставленные помещение, рабочую станцию и проектор для съемки видео-введения.

Благодарим за предоставленную информацию представительство корпорации NVIDIA в России (Москва). www.nvidia.ru.

В видео-введении использовалось звуковое оформление – Atom Bomb – Fluke.

Оператор: Алексей Verter Авакумов.

Перевод материалов на английском языке: Наталия Конева.