NVIDIA TESLA K80，顯著提升吞吐能力、加速科研發(fā)現，在數據中心內部署 Tesla K80 的三大理由
并行之路是未來的大勢所趨。傳統(tǒng) CPU 已無法像從前那樣通過更新換代來提供足夠的性能提升，高性能計算 (HPC) 專家一致認為，只有像 GPU 這樣強大的加速器才能夠提供所需的性能以促進未來的科學發(fā)現。
NVIDIA? Tesla? K80 旨在打造全球最強大的加速器，專為機器學習和 HPC 應用而優(yōu)化。為數據中心添加這款加速器有以下三個令人信服的理由。
第 1 大理由：各大頂級應用均已支持 GPU 加速
機器學習與 HPC 系統(tǒng)上運行的許多計算密集型應用現已支持 GPU 加速。事實上，Intersect360 Research 所做的一項獨立研究顯示，在最流行的 HPC 應用中，有 70% 已實現 GPU 加速。
例如，化學應用程序在數據中心會消耗大量計算周期。研究結果顯示，大多數計算化學應用程序目前已經支持 GPU加速。 NVIDIA Tesla K80 GPU 加速器可以令這些應用程序實現大幅性能提升。
第 2 大理由：1 臺 Tesla K80 服務器最多可替代8 臺 CPU 服務器
雖然科研發(fā)現的重在研發(fā)速度，但是計算資源卻常常短缺。這種情形限制了研究人員可以實現的科學規(guī)模。
Tesla K80 重新定義了科學家與研究人員的能力所及。對許多專為 GPU 優(yōu)化的應用程序來說，1 臺 K80 服務器即可提供高于 8 臺雙路 CPU 服務器的吞吐量。
例如，以運行流行的計算化學應用程序 HOOMD-Blue 為例，與 8 臺配備雙路 Haswell CPU 的服務器相比，1
臺配備 2 顆Tesla K80 加速器的服務器即可提供 1.7 倍性能提升，與 4 臺配備雙路 Haswell CPU 的服務器相比可提供
3.4 倍性能提升。
第 3 大理由：更高的吞吐量成就更多發(fā)現數據中心負責人面臨著同樣的挑戰(zhàn)，即如何滿足計算機資源需求。這些需求通常會超出系統(tǒng)的可用周期。
Tesla K80 可大幅提升數據中心吞吐量，因此每天能夠完成更多的計算任務。如果為三分之一的系統(tǒng)節(jié)點配備 Tesla K80 加速器來加速你的主要應用程序，那么數據中心的整體吞吐量就會提升 2 倍以上。
加速計算讓研究人員能夠解決那些用 CPU
方式無法解決的難題。例如，當傳統(tǒng)系統(tǒng)再也無法滿足科學家與研究人員不斷增長的需求時，德累斯頓工業(yè)大學利用 Tesla K80
加速器擴展了其超級計算機。對于他們目前運行的應用程序而言，德累斯頓工業(yè)大學預計，64 臺配備 Tesla K80 的服務器可提供相當于
1,400 臺 CPU服務器的性能。
如果節(jié)點實現加速，系統(tǒng)吞吐量就會提升
每天執(zhí)行100項任務 每天執(zhí)行200項任務
由于對GPU的需求高漲，因此IT部門決定用配備Tesla K80 GPU的128個節(jié)點來替代原計劃購買的CPU系統(tǒng)，首日的占用率變降至80%。
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