Nvidia: Tesla K20 alias GK110 wird durch Hyper-Q deutlich beschleunigt
Die kommenden Tesla K20, welche auf dem GK110-Chip basieren, rechnen dank des Hyper-Q-Features um den Faktor 2,5 schneller als ohne. Entsprechende CP2K-Messungen von Nvidia veranschaulichen diesen Leistungszuwachs.
Mit dem GK110 hat Nvidia in 7,1-Milliarden-Transistoren-Monster in der Schublade, welches vorerst als Tesla K20 für 3.200 US-Dollar im Dezember erscheinen soll - ob und wann die passende Geforce in den Handel kommt, ist noch offen. Der GK110 beherrscht mit Hyper-Q eine Technik, welche es dem Grafikchip erlaubt, Kommandoströme von bis zu 32 Tasks oder CPUs gleichzeitig entgegen zu nehmen, um so die Auslastung der Funktionseinheiten, ergo Durchsatz und Energieffizenz, zu steigern.
Wie stark sich Hyper-Q auswirken kann, zeigen CP2K-Messungen von Nvidia. CP2K-Code wird gerne für atomare und molekulare Simulationen im HPC-Segment (High Performance Computing) eingesetzt, Nvidia demonstriert einen Fall mit 864 Wassermolekülen. Neben einer Tesla K20 kommt ein Interlagos-Chip zum Einsatz, dieser bietet acht Module respektive 16 Kerne und wird als Opteron 6200 vermarktet. Ist Hyper-Q aktiviert, so erledigt das System die MPI-Berechnungen (Message Passing Interface) um den Faktor 2,5 schneller.
Vergleiche zu Fermi oder dem GK104 (Geforce GTX 680) lassen diese Messungen nicht zu, hier bleiben nur die bisher bekannten Zahlen: So kommt der GK110 auf 2.880 statt 1.536 ALUs und das Speicher-Interface ist 384 statt 256 Bit breit - abhängig von den Taktraten könnte somit auch im Consumer-Segment die Leistung gegenüber dem GK110 drastisch steigen.
Quelle: Nvidia

NVIDIA hat einen ziemlich hohen Preis fürs Profi-Segment angegeben.
Also kann man davon ausgehen, ...
Allgemein kann man daher eher nicht von einem Vorteil durch Hyper-Q ausgehen.