Вчера Asus показала свой первый суперкомпьютер ESC 1000 размером с обычный системный блок обычного домашнего компьютера. Для достижения вычислительной мощности в 1,1 терафлопс суперкомпьютер использует графические процессоры Nvidia. Один терафлопс – это один триллион флопс (операций с плавающей точкой в секунду), мерка по которой можно определить скорость компьютера.

Компьютеры давно достигли таких мощностей, что их можно использовать в широком спектре задач – в научных исследованиях, обработке изображений/видео/3D, моделировании, архитектуре, медицине. Теперь задача производителей суперкомпьютеров состоит в том, чтобы уменьшить громоздкие ящики, потребляющие огромное количество электричества и выделяющие столько же тепла до размера обычного компьютера.

Asus ESC 1000 снабжен серверным процессором Intel Xeon W3580 (LGA1366) работающем на частоте 3,33 Гигагерца, помимо центрального процессора система оснащена 960 графическими ядрами от Nvidia. Если верить спецификациям от Asus, вся эта куча ядер умещается в три вычислительных процессора Tesla c1060 и один Quadro FX5800. Процессор c1060 представляет собой двухслотовую PCI-карту, разумеется, без видео выходов на задней панели.

Nvidia продвигает свои графические процессоры в качестве альтернативы классическим микропроцессорам, и утверждает (причем, вполне обоснованно), что на их базе возможно построить более быстрые компьютеры, потребляющие меньше электричества.

ESC 1000 был разработан для 64-битных вычислений и поставляется с 24 Гигабайтами оперативной памяти DDR3 (1333 МГц), 500Гб винчестером SATA II и блоком питания мощностью 1100 ватт. Размер корпуса составляет всего 445 мм х 217,5 мм х 545 мм.

Как указано в пресс-релизе Asus, аренда ESC 1000 будет стоить 14 519$ за пять лет (включая как аппаратную, так и программную часть), однако цена самого суперкомпьютера пока неизвестна и о ней сообщат чуть позже (скорее всего, когда ESC 1000 будет доступен любому желающему). На данный момент суперкомпьютеры готовят к отгрузке.

ESC 1000 – это плод сотрудничества Asustek, Nvidia и Тайваньского Национального Университета Чао Тунга.