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Lors de l'annonce d'une nouvelle gamme de Quadro cet été, nous nous étions étonnés de ne pas voir arriver un modèle haut de gamme basé sur un nouveau "gros" GPU Kepler : le GK210. Ce dernier n'est cependant pas passé à la trappe et vient d'être introduit au travers de la nouvelle carte accélératrice Tesla K80.

Après les Tesla K10, K20, K20X et K40, Nvidia introduit le Tesla K80 qui est le second modèle bi-GPU de la famille. Elle embarque en effet deux GK210, une petite évolution des GK110/GK110B exploités sur différents segments depuis deux ans. De quoi pousser les performances un cran plus haut tout en restant sur un même format, mais bien entendu en revoyant les demandes énergétiques à la hausse.

La Tesla K80

La Tesla K80 se contente de GPU partiellement fonctionnels, seules 2496 unités de calcul sur 2880 sont actives, ce qui permet de limiter quelque peu la consommation. De quoi atteindre de 5.6 à 8.7 Tflops en simple précision et de 1.9 à 2.9 Tflops en double précision. Pour le reste, le bus mémoire est complet avec 384-bit par GPU pour une bande passante totale qui atteint 480 Go/s.


Comme pour les Tesla K40, chaque GPU de la Tesla K80 profite de 12 Go de GDDR5 avec une protection ECC optionnelle qui réduit la bande passante et la quantité de mémoire réellement disponible. Elle est alors réduite de 1/16ème et passe à 11.25 Go par GPU.

Le TDP de cet accélérateur bi-GPU est de 300W, contre 235W pour les Tesla mono-GPU. Une augmentation plutôt contenue liée au fait que le GK210 est un petit peu plus efficace sur le plan énergétique mais surtout à la mise en place d'un turbo dynamique et d'une fréquence de base relativement faible.

Les Tesla précédentes profitaient déjà d'un mode turbo, dénommé GPU Boost comme sur GeForce, mais il était statique et le TDP était défini par Nvidia comme la consommation moyenne du GPU à sa fréquence de base lors de l'exécution d'un algorithme gourmand finement optimisé pour exploiter au mieux le GPU : DGEMM. Si le GPU était exploité pour faire tourner des tâches moins lourdes, ou s'il était particulièrement bien refroidi, il était possible à travers une API spécifique de faire passer manuellement le GPU à un niveau de fréquence supérieur. Par exemple le GPU de la Tesla K40 est cadencé par défaut à 745 MHz, mais il peut être configuré en mode 810 ou 875 MHz et voir sa puissance de calcul bondir de 17%.

Nvidia justifiait l'utilisation d'un turbo statique par la nécessité de proposer un niveau de performances stable et un comportement déterministe, notamment parce que certains clusters font travailler les GPU en parallèle de manière synchrone. Un autre élément était probablement que valider un turbo dynamique était plus complexe dans le monde professionnel que grand public.

Avec la Tesla K80 cela change et par défaut c'est un turbo dynamique qui est activé et qui fonctionne de la même manière que sur les GeForce récentes à ceci près que pour des raisons de sécurité, le GPU débute à sa fréquence de base et accélère progressivement si les limites de consommation (150W par GPU) et de température n'ont pas été atteintes (il part de la fréquence maximale et la réduit sur GeForce). La plage pour ce turbo dynamique est particulièrement élevée, de 562 à 875 MHz, ce qui représente jusqu'à 55% de performances supplémentaires lorsque les tâches ne sont pas très lourdes. C'est bien entendu dans ce type de cas que cette Tesla K80 se démarquera le plus d'une K40. A noter que Nvidia propose toujours, optionnellement, la sélection de manière statique d'un certain niveau de fréquence.


Il s'agit d'un format dédié au serveur et donc passif, pour cette carte de 267mm de long, qui semble reprendre le même PCB que celui de la GeForce GTX Titan Z. Petite nouveauté, la Tesla K80 n'est pas alimentée via des connecteurs PCI Express mais bien via un seul connecteur d'alimentation CPU 8 broches, plus adapté aux serveurs et qui simplifie le câblage (les traces pour ce connecteur sont présentes sur la GTX Titan Z mais il n'a pas été utilisé).

La Tesla K80 est disponible dès à présent à un tarif de 5300$ et a été validée par Cray (CS-Storm, 8 K80 par nœud 2U), Dell (C4130, 4 K80 par nœud 1U), HP (SL270, 8 K80 par nœud 4U half-width) et Quanta (S2BV, 4 K80 par nœud 1U). De quoi pousser à la hausse la densité des capacités de calcul et atteindre de 7.5 à 11.6 Tflops en double précision par U suivant la tâche.

A noter que la concurrence n'est pas pour autant larguée. AMD a implémenté une proportion plus élevée d'unités de calcul double précision dans son dernier GPU haut de gamme (Hawaii), ce qui permet à la FirePro S9150 d'afficher un débit similaire à celui de la Tesla K80 et une densité de 10.1 Tflops par U dans le même type de serveurs.

La Tesla K8

En octobre Nvidia a discrètement lancé un autre membre dans la famille Tesla : la K8. Celle-ci est en fait équipée d'un GPU Kepler GK104, non-adapté au calcul en double précision. Grossièrement il s'agit de l'équivalent Tesla d'une GeForce GTX 770/680. Le design proposé par Nvidia a la particularité d'être single slot et actif mais est prévu exclusivement pour l'intégration dans un serveur et non dans une station de travail.


Le GPU, qui affiche de 1.4 à 2.5 Tflops en simple précision, est associé à 8 Go de mémoire. Par défaut, il est cadencé à 693 MHz (2.1 Tflops) et affiche un TDP de 100W. Pour les tâches légères il peut être poussé à 811 MHz et il est également possible d'activer un mode 70W dans lequel la fréquence tombe alors à 445 MHz. Par ailleurs, l'interface PCI Express de ce GPU est limitée au PCI Express 2.0 dans le monde professionnel.

GK210, quoi de neuf ?

Alors que la génération de GPU Maxwell a pris place dans le haut de gamme grand public, c'est un nouveau GPU de la famille Kepler que Nvidia vient d'introduire dans sa gamme Tesla. Nvidia ne communique que peu de détails sur les évolutions apportées par le GK210 qui reste fabriqué en 28 nanomètres et présente une configuration globale similaire à celle du GK110. Nvidia se contente de préciser que le fichier registre et la mémoire partagée ont été doublés, ce qui dans les deux cas permet de mieux alimenter les unités de calcul du GPU et donc son rendement.

[ GK110 ]  [ GK210 ]  

Plus en détail, sur le GK110 comme sur tous les autres GPU Kepler, les unités de calcul sont intégrées dans les SMX, les blocs fondamentaux de l'architecture Kepler. Chaque SMX est subdivisé en 4 partitions qui se partagent l'accès aux unités de calcul, dont 192 FMA simple précision et 64 FMA double précision dans le cas des GPU GK110 et GK210. Chacune de ces partitions dispose d'un ordonnanceur et d'un fichier registres indépendant de 64 Ko, ce qui équivaut à 16384 registres 32-bit ou 8192 registres 64-bit. Le GPU étant une machine optimisée pour le débit, ces imposants fichiers registres sont exploités pour s'assurer que suffisamment d'éléments ("threads") puissent résider en interne de manière à ce que leur traitement successif puisque masquer la latence qui peut être très élevée pour certaines opérations.

Bien qu'imposants, ces fichiers registres ne sont pas sans limite et lorsqu'elle est atteinte, le taux d'utilisation des unités de calcul peut chuter fortement. Cela peut arriver quand le code à exécuter a besoin d'un nombre important de registres, quand de nombreuses opérations à latence élevée sont exécutées ou encore en 64-bit, mode deux fois plus gourmand sur ce point. Il peut ainsi s'agir d'un facteur limitant dans le cadre du calcul massivement parallèle et avec le GK210, Nvidia fait évoluer ces fichiers registres qui passent pour chaque partition de 64 Ko à 128 Ko (soit de 256 à 512 Ko par SMX et 7.5 Mo au total à l'échelle du GPU). De quoi s'assurer un taux de remplissage moyen plus élevé et donc de meilleures performances.

Le principe est le même pour le bloc qui regroupe la mémoire partagée et le cache L1. Chaque groupe d'éléments à traiter peut se voir attribuer une certaine quantité de mémoire partagée. Plus la quantité de mémoire partagée nécessaire est élevée, moins de groupes peuvent résider en même temps dans le GPU : la latence peut alors ne plus être totalement masquée ou un algorithme moins efficace, mais exigeant moins de mémoire partagée doit être utilisé, ce qui fait chuter les performances dans les deux cas.

Avec le GK210, Nvidia fait donc évoluer cette mémoire de 64 Ko à 128 Ko par SMX, mais, détail important, la totalité de la mémoire supplémentaire est attribuée à la mémoire partagée. Ainsi, alors que la répartition L1/mémoire partagée pouvait être sur GK110 de 16/48 Ko, 32/32 Ko ou 48/16 Ko, elle pourra être soit de 16/112 Ko, soit 32/96 Ko, soit de 48/80 Ko sur GK210 (suivant la quantité de L1 jugée nécessaire par le compilateur). En d'autres termes, la mémoire partagée sera en pratique de 2.33x à 5x supérieure sur ce nouveau GPU, ce qui pourra apporter un net gain de performances pour certaines tâches. Pour rappel sur les GPU Maxwell de seconde génération, la mémoire partagée n'est plus liée au L1 et est de 96 Ko.

Contrairement à ce que nous supposions au départ face à l'absence de réponse de Nvidia à cette question, le GK210 ne reprend pas la modification apportée aux autres GPU de la lignée GK2xx par rapport à la lignée GK1xx : la réduction de moitié du nombre d'unités de texturing. Un compromis qui permet de réduire la taille des SMX avec un impact sur les performances lors du rendu 3D, mais qui n'a pas été retenu dans le cas du GK210 qui conserve ses 240 unités de texturing, soit 16 par SMX. De quoi lui permettre de conserver l'ensemble de 4 petits caches de 12 Ko spécifiques aux unités de texturing (48 Ko par SMX). Ces derniers peuvent être déviés de leur rôle principal pour faire office de cache en lecture très performant.

Du côté grand public, ce GPU GK210 n'aura peut-être aucune existence et dans tous les cas un intérêt limité étant donné que les GPU de la nouvelle génération Maxwell y sont déjà commercialisés et sont plus performants et plus évolués sur le plan des fonctionnalités. Il permet par contre à Nvidia de proposer un GPU plus efficace dans le domaine du calcul massivement parallèle et pourrait bien être le premier GPU conçu spécialement pour cet usage. Dans tous les cas, Nvidia a de toute évidence stoppé la production de puces GK110B et, si nécessaire, pourra simplement remplacer le GK110/110B par un GK210 sur n'importe lequel de ses produits.

Reste que le timing de son arrivée peut évidemment sembler étrange. Pourquoi concevoir et introduire fin 2014 un nouveau GPU de l'ancienne architecture Kepler, alors que l'architecture Maxwell est déjà disponible ? Et qu'un plus gros GPU Maxwell, le GM200, est attendu ? Il peut y avoir plusieurs raisons à cela et deux d'entre elles nous paraissent les plus probables : soit le GM200 est très loin d'être prêt à être commercialisé, soit le GM200 n'est pas un GPU adapté au monde du HPC, par exemple parce qu'il ne serait pas équipé pour le calcul double précision.

Rien ne dit qu'il faille y voir une quelconque confirmation, mais cette seconde possibilité ne serait pas incompatible avec les roadmaps présentées par Nvidia. En mars 2013, la roadmap faisait état de l'évolution du rendement énergétique en double précision en passant de Kepler à Maxwell et enfin à Volta. En mars 2014, l'unité utilisée par Nvidia était cette fois du calcul en simple précision… et une architecture Pascal, clairement pensée pour le monde du HPC, a été intercalée entre Maxwell et Volta. Ceci dit, il nous semble difficile d'imaginer Nvidia se contenter du GK210 en 2015, et de patienter jusqu'à l'arrivée de Pascal en 2016 pour proposer une évolution plus importante sur ce marché…

Lors d'une session technique sur l'architecture du GK110, nous avons pu apprendre quelques détails de plus à son sujet par rapport aux premières informations d'hier. Des détails bien entendu concentrés sur la partie compute de ce GPU. Tout d'abord, Nvidia propose cette fois un schéma de l'architecture qui montre sans ambiguïté que le GK110 est composé de 15 SMX de 192 unités de calcul, soit un total de 2880, et d'un bus mémoire de 384 bits.

On apprend par ailleurs que le cache L2 passe à 256 Ko par contrôleur mémoire 64 bits, soit un total de 1.5 Mo contre 768 Ko pour le GF1x0 et 512 Ko pour le GK104. Tout comme pour le GK104, chaque portion de cache L2 affiche une bande passante doublée par rapport à la génération Fermi.

Les blocs fondamentaux d'unités de calcul, appelés SMX dans la génération Kepler, sont similiaires pour le GK110 ceux du GK104 :


Le nombre d'unités de calcul simple précision est identique, tout comme le nombre d'unités dédiées aux fonctions spéciales, aux lectures/écritures, au texturing… Les caches sont également identiques que ce soit les registres, le L1/mémoire partagée, les caches dédiés aux texturing.

La seule différence fondamentale réside dans la multiplication des unités de calcul en double précision qui passent de 8 pour le GK104 à 64 pour le GK110. Alors que le premier est 24x plus lent dans ce mode qu'en simple précision, le GK110 n'y sera que 3x plus lent. Couplé à l'augmentation du nombre de SMX, cela nous donne un GK110 capable de traiter 15x plus de ces instructions par cycle ! Par rapport au GF1x0 il s'agit d'un gain direct de 87.5% à fréquence égale.

Dans le GK110, tout comme dans le GK104, chaque SMX est alimenté par 4 schedulers, chacun capable d'émettre 2 instructions. Toutes les unités d'exécution ne sont cependant pas accessibles à tous les schedulers et un SMX est en pratique séparé en 2 parties symétriques à l'intérieur desquelles une paire de schedulers se partage les différentes unités. Chaque scheduler dispose de son propre lot de registres : 16384 registres de 32 bits (512 registres généraux de 32x32 bits en réalité). Par ailleurs chaque scheduler dispose d'un bloc dédié de 4 unités de texturing accompagnées d'un cache de 12 Ko.

Contrairement à ce à quoi nous nous attendions, l'ensemble cache L1 / mémoire partagée n'évolue pas dans le GK110 par rapport au GK104 et reste proportionnellement inférieur à ce qui était proposé sur la génération Fermi. Nvidia introduit par contre trois petites évolutions qui peuvent entraîner des gains importants :

Tout d'abord, chaque thread peut se voir attribuer jusqu'à 256 registres contre 64 auparavant. Quel intérêt quand le nombre de registres physiques n'augmente pas ? Il s'agit de donner plus de flexibilité au développeur et surtout au compilateur pour jongler entre le nombre de thread en vol et la quantité de registres allouée à chacun pour maximiser les performances. C'est particulièrement important dans le cas des calculs en double précision qui consomment le double de registres et qui étaient auparavant limités à 32 registres par thread. Passer à 128 permet des gains impressionnants dans certains cas selon Nvidia.


Ensuite, la seconde petite évolution consiste à autoriser l'accès direct aux caches dédiés au texturing. Auparavant il était possible d'en profiter manuellement en bricolant un accès à travers les unités de texturing, mais ce n'était pas pratique. Avec le GK110, ces caches de 12 Ko peuvent être exploités directement depuis les SMX mais uniquement dans le cas d'accès à des données en lecture seule. Ils ont l'avantage de disposer d'un accès royal au sous-système mémoire du GPU, de souffrir moins en cas de cache miss et de mieux supporter les accès non alignés. C'est le compilateur (via une directive) qui se charge d'y avoir recours lorsque c'est utile.


Enfin, une nouvelle instruction fait son apparition : SHFL. Elle permet un échange de donnée de 32 bits par thread à l'intérieur d'un warp (bloc de 32 threads). Son utilité est similaire à celle de la mémoire partagée et cette instruction vient donc en quelque sorte compenser sa quantité relativement faible, proportionnellement au nombre d'unités de calcul. Dans le cas d'un échange de données simple il sera donc possible d'une part de gagner du temps (un transfert direct à la place d'une écriture puis d'une lecture) et d'autre part d'économiser la mémoire partagée.

D'autres petits détails évoluent également tels que l'ajout des quelques instructions atomiques manquantes en 64 bits (min/max et opérations logiques) et une réduction de 66% du surcoût lié à la mémoire ECC.

Au final, avec la génération Kepler, Nvidia a bien pris une direction différente de celle de la génération Fermi. Le gros GPU Fermi, le GF100/110, disposait d'une organisation interne différente de celle des autres GPU de la famille, de manière à augmenter la logique de contrôle au détriment de la densité des unités de calcul et du rendement énergétique.

Avec le GK110, Nvidia n'a pas voulu faire de compromis sur ce dernier point ou plutôt devrions nous dire "n'a pas pu". Il s'agit dorénavant de faire un maximum dans une enveloppe thermique qui n'est plus extensible. C'est la raison pour laquelle le GK110 reprend la même organisation interne que celle du GK104, en dehors de la capacité de calcul en double précision qui a été revue nettement à la hausse.

Ainsi, Nvidia n'a pas cherché à complexifier son architecture pour soutenir les performances en GPU computing et s'est attaché à essayer de faire un maximum avec les ressources disponibles en se contentant d'évolutions mineures mais qui peuvent avoir un impact énorme. C'est également la raison pour laquelle le processeur de commandes a été revu pour permettre de maximiser l'utilisation du GPU avec les technologies Hyper-Q et Dynamic Parallelism que nous avons décrites brièvement hier et sur lesquelles nous reviendront dès que possible avec quelques détails de plus.

Nvidia vient de dévoiler deux nouvelles cartes Tesla basées sur l'architecture Kepler. La première, dénommée K10 est en quelque sorte une version Tesla serveur de la GeForce GTX 690. Il s'agit donc d'une carte équipée de 2 GPU GK104 et d'un switch PCI Express 3.0 PLX. Par rapport à la GeForce GTX 690, les fréquences ont bien entendu été revues à la baisse et passent d'une fourchette de 915 à plus de 1100 Mhz (suivant le niveau de turbo) à 745 MHz pour le GPU et de 1500 à 1250 MHz pour la mémoire.

Nvidia semble ainsi avoir laissé de côté GPU Boost, probablement parce que la variabilité qui y est liée n'est pas compatible avec le monde professionnel. La base de la technologie, qui permet de contrôler dynamiquement la fréquence pour maintenir un certain TDP est par contre de toute évidence de la partie, ce qui permet à Nvidia de proposer un TDP relativement faible qui tourne autour de 225-235W, contre 300W pour la GeForce GTX 690.

La K10 est équipée de 4 Go de mémoire GDDR5 par GPU, soit 8 Go au total, et supporte l'ECC, d'une manière similaire à ce qui se fait sur les précédentes cartes Tesla : une partie de la mémoire est utilisée pour stocker les données de parité, ce qui réduit l'espace mémoire disponible ainsi que la bande passante pratique. La puissance de calcul en double précision reste par contre extrêmement faible, tout comme certaines opérations logique ou sur les entiers, le GPU GK104 étant très limité à ce niveau. En d'autres termes, la carte K10 affiche une puissance de calcul en simple précision flottante énorme, de 4577 Gflops et sera donc destinée à ce type de calculs uniquement. En double précision le débit tombe à 190 Gflops.

La seconde carte Kepler annoncée aujourd'hui, la K20 est la plus intéressante des deux puisqu'elle embarquera un GPU GK110 au sujet duquel Nvidia vient de donner les premières informations. Peu de détails sur la K20 sont communiqués à ce jour, ses spécifications ne seront fixées que plus tard dans l'année puisqu'elle est prévue pour le dernier trimestre 2012. Il est cependant probable qu'elle soit équipée d'un GK110 partiellement castré avec 13 blocs d'unités de calcul actifs sur les 15 disponibles pour un total de 2496 de ces unités de calcul. Nvidia indique par ailleurs que ses performances en double précision seront triplées par rapport à la génération actuelle et supérieures à 1 Tflops, ce qui en fera une carte bien plus polyvalente pour le calcul, d'autant plus que son GPU apporte plusieurs innovations importantes pour faciliter son exploitation avec un maximum d'efficacité.


La carte K20 devrait être accompagnée de 6 Go de mémoire GDDR5 et sera disponible avec un TDP de 225W, ce qui est plutôt impressionnant compte tenu de la complexité de ce GPU. Il est probable que Nvidia profite du fait qu'en général les blocs du GPU dédiés au graphique ne seront pas utilisés pour pouvoir compresser le TDP. Nvidia nous précise cependant que si un intégrateur dispose d'une plateforme certifiée pour un TDP plus élevé, la carte K20 pourra s'y adapter pour profiter de la marge supplémentaire. Elle sera par ailleurs disponible en version workstation en plus de la version serveur.

Nvidia organise en ce moment à San José l'édition 2012 de la GPU Technology Conference (GTC), un évènement centré sur le GPU computing : supercalculateurs, langages destinés à la programmation massivement parallèle, cloud computing pour les jeux vidéo...

Nous serons sur place toute la semaine pour couvrir ce forum technologique durant lequel nous nous attendons à recevoir de nombreuses informations sur CUDA 5, d'éventuels dérivés Tesla basés sur le GPU GK104 des GeForce GTX 670/680/690, mais surtout sur le GK110, le futur gros GPU de la famille Kepler.

Les grandes lignes de ces nouveautés devraient être dévoilées ce mardi durant la keynote d'ouverture de Jen-Hsun Huang, le CEO de Nvidia, et abordées plus en détail par la suite. Si le sujet vous intéresse, notez que cette keynote sera retransmise en direct depuis le site officiel de la GTC  à partir de 19h30 heure française.

Comme nous l'indiquions dans notre test de la GeForce GTX 680, cette dernière ne repose pas sur le plus gros GPU de la famille Kepler, qui a été retardé ou remplacé pour des raisons inconnues, probablement liées à la problématique de la fabrication sur le process 28 nanomètres.

Si Nvidia a décidé d'introduire initialement la GeForce GTX 600 haut de gamme en se basant sur le "petit" GK104, au départ destiné au segment inférieur, cela ne veut pas dire que le plus gros GPU de la famille a été annulé. S'il n'est pas strictement nécessaire sur le plan des performances en jeu, Nvidia ne peut pas s'en passer pour le marché professionnel, particulièrement du calcul haut performance. En effet, le GK104 fait de nombreux compromis à ce niveau, et s'il permet de proposer un excellent rendement dans les jeux vidéo, ce n'est plus le cas lorsqu'il s'agit de l'exploiter en tant qu'accélérateur massivement parallèle.

Tout comme le GK104 (GTX 680) est en réalité le successeur du GF104/114 (GTX 460/560 Ti), le GK110 sera le vrai successeur du GF100/110 (GTX 480/580). Il aura pour tâche d'enfoncer le clou en termes de performances brutes, ce qui profitera également à la partie graphique, mais surtout de poursuivre l'évolution vers plus de flexibilité pour le calcul massivement parallèle.

En dehors de sa raison d'être évidente, peu d'informations circulent à ce jour sur ce GPU. En guise de teasing, Nvidia a cependant glissé une petite information dans le descriptif d'une des sessions de la GPU Technology Conference (GTC) qui se tiendra à San José, du 14 au 17 mai  :

In this talk, individuals from the GPU architecture and CUDA software groups will dive into the features of the compute architecture for “Kepler” – NVIDIA's new 7-billion transistor GPU. From the reorganized processing cores with new instructions and processing capabilities, to an improved memory system with faster atomic processing and low-overhead ECC, we will explore how the Kepler GPU achieves world leading performance and efficiency, and how it enables wholly new types of parallel problems to be solved.

Sans que le GK110 ne soit directement nommé, Nvidia mentionne un nouveau GPU Kepler de pas moins de 7 milliards de transistors ! Pour rappel, le GK104 s'en contente de 3.5 milliards alors que le plus gros GPU d'AMD, Tahiti n'affiche "que" 4.3 milliards au compteur.

Par rapport au GK104, de nombreuses fonctionnalités strictement liées au calcul professionnel seront introduites. Nvidia mentionne ici un sous-système mémoire amélioré pour des opérations atomiques plus performantes et un overhead réduit pour l'ECC, déjà présent sur le GF100/110 mais avec un coût relativement important. Ce nouveau GPU disposera également d'une capacité de calcul en double précision très élevée, alors que sur le GK104 son support est anecdotique avec des performances équivalentes à 1/24ème celles de la simple précision. Précédemment, Nvidia mettait d'ailleurs en avant l'explosion du rendement énergétique en calcul double précision (x3) pour positionner Kepler par rapport à Fermi.

La GTX 680 déjà remplacée après 2 mois ? Pas vraiment : sauf énorme surprise, la GeForce GTX 690 qui sera présentée sous peu sera une carte bi-GPU basée sur des GK104. Une GeForce basée sur le GK110 sortira sans aucun doute (GTX 685 ? GTX 780 ?), mais probablement pas avant la rentrée. Dans l'immédiat Nvidia veut probablement avant tout préparer les professionnels à son arrivée, les cycles de développement étant très longs, mais également les convaincre des bienfaits du GPU Computing, à l'heure où la réponse d'Intel avec Knights Corner et l'architecture MIC n'est plus très loin.

Dans tous les cas, nous serons présents à la GTC et nous ne manquerons pas de vous rapporter toutes les informations liées à ce nouveau GPU ainsi qu'à la plateforme CUDA 5 !