协同计算加速架构
   
创新性引入GPU计算单元,突破了传统单一的计算单元,采用Intel最新Nehalem处理器核心与NVDIA Tesla加速计算技术的协同,让CPUGPU各司其职,CPU主要承担更加擅长的逻辑选择、判断跳转和I/O通信方面的职责,GPU则专职计算密集型、高度并行的计算工作,使得计算资源合理的分配,计算能力被充分释放,计算性能达到从几倍到几百倍的增长,特别强调的是,协同计算加速架构不是对传统技术路线的否定,而是一种补充和辅助,更加淋漓尽致地发挥GPU的优势,最终帮助用户在某些特定应用领域中大大缩短解决问题的时间或提高解决问题的规模。

大规模并行计算处理核心
   
相比较于仅能有很少线程同时工作的多核CPU而言,GPU的特性是可以同时执行数千个线程,这将令我们得系统能处理更多的信息流,例如在游戏、动漫渲染中,由于GPU的计算是一种特殊的计算任务,即所计算的每一个像素之间不需要(或者用方法使它不需要)考虑先后顺序,那么如果有了上百万个线程,就可以让所有的像素同时渲染,这样所有的像素就可以在一个像素的时间内计算完成。目前Tesla处理单元支持240个处理器核,峰值处理速度达每秒1万亿次浮点运算。通过协同可扩展架构,根据用户的需求可以增加CPU数量,通常应用加速比都在1个到2个量级。

协调处理单元间高速I/O交换技术

    每个设备都有自己的专用连接,GPU不需要箱整个总线请求带宽,而且可以把数据传输率提高到一个很高的频率,相对于传统PCI总线在单一时间周期内只能实现单向传输,PCI-E的双单工连接能提供更高的传输速率和质量,他们之间的差异与半双工和全双工类似。九重天S1000采用了PCI-E 2.0 16X,带宽达