Tesla K10のGPUユニット（2個のGPUを搭載）は、4.58テラFLOPS（単精度）、毎秒320GBのメモリー帯域幅を実現。最新のインテルの Sandy Bridge CPU（Xeon E5-2690）と比べて浮動小数点演算性能は12倍、メモリー帯域幅は6.4倍に達するという。
米エヌビディアの最新“Kepler”GPUでMDシミュレーションがさらに加速
4個のGPUで世界記録塗り替え、AMBERとLAMMPSでベンチマーク
2012.06.30−米NVIDIA（エヌビディア）は、最新の“Kepler”アーキテクチャーを採用した「Tesla K10 GPU」の新しいベンチマークを公表し、分子動力学法（MD）で際立ったパフォーマンスを確認したと発表した。大型のPCクラスターに匹敵する性能を数個のK10で達成しており、計算化学だけでなく、防衛、地震データ処理など、幅広い科学技術アプリケーションの進歩を促すと期待されている。
Tesla K10のGPUユニット（2個のGPUを搭載）は、4.58テラFLOPS（単精度）、毎秒320GBのメモリー帯域幅を実現。最新のインテルの Sandy Bridge CPU（Xeon E5-2690）と比べて浮動小数点演算性能は12倍、メモリー帯域幅は6.4倍に達するという。
今回のAMBERのベンチマークでは、4個のTesla K10 GPUで世界記録を塗り替えるほどのパフォーマンスが得られたという。これは、2万3,558原子からなる分子について、1日で89.44ナノ秒分のMDシミュレーションを実行したというもの。数年前であれば複数のラックにサーバーを満載していなければ達成できなかったほどの記録で、昨年に4個のTesla M2090（Fermiアーキテクチャーベースの最高性能GPU）が出した記録をも、当然ながら上回っている。
MDでのシミュレーション時間は、ピコ秒オーダーからナノ秒オーダーに到達し始めたのが比較的最近の話であり、数ナノ秒の単位であってもシミュレーション時間を伸ばすことには大きなインパクトがある。生体高分子の複雑な挙動を研究するためにはミリ秒オーダーのシミュレーションが必要との声もあるが、十数台のTesla K10を集積すればそうした世界に手が届くようになる。
また、同じMDソフトであるLAMMPSについても、優れたベンチマーク結果が出た。Tesla K10はTesla M2090に対して80％高い性能を示している。今回の性能は、x86 CPUを64個搭載したPCクラスターに相当する性能だという。
なお、Tesla K10は近く正式に出荷開始される予定だ。
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＜関連リンク＞：
エヌビディア（Tesla製品紹介ページ）
http://www.nvidia.co.jp/object/tesla-supercomputing-solutions-jp.html
エヌビディア（Keplerアーキテクチャーの解説）
http://www.nvidia.co.jp/object/nvidia-kepler-jp.html
エヌビディア（Tesla K10 の仕様）
http://www.nvidia.co.jp/object/tesla-servers-jp.html
エヌビディア（GPUアプリケーションの紹介ページ）
http://www.nvidia.co.jp/object/gpu-applications-jp.html
米エヌビディア（GPUアプリケーションの紹介、データが新しい）
http://www.nvidia.com/object/gpu-applications.html
AMBER（GPUアクセラレーションサポートページ）
http://ambermd.org/gpus/
LAMMPS（トップページ）
http://lammps.sandia.gov/
