NvidiaTesla

Az oldal jelenlegi verzióját még nem ellenőrizték tapasztalt közreműködők, és jelentősen eltérhet a 2020. október 5-én felülvizsgált verziótól ; az ellenőrzések 6 szerkesztést igényelnek .

A Tesla a CUDA architektúrájú GPU -kon alapuló NVIDIA  számítástechnikai rendszerek családjának a neve, amely általános tudományos és műszaki számításokhoz használható. A Tesla nem tudja teljesen helyettesíteni a szokásos univerzális processzort , de lehetővé teszi számos mag számítási erőforrásának használatát bizonyos erőforrás-igényes feladatok megoldására ( párhuzamos adatfeldolgozás elvégzésére). Ilyen feladatok például a fehérjehajtogatás szimulációja, DNS- szekvenálás , időjárás-modellezés , pénzügyi kockázatelemzés stb.

A Tesla rendszerek először az NVIDIA nyolcadik generációs G80 grafikus chipjének megjelenésével jelentek meg a piacon . A Tesla hagyományos grafikus processzorokra épül, de a videógyorsítókkal ellentétben nem rendelkezik a kép megjelenítésére a kijelzőn. Egyfajta társprocesszorként a Tesla személyi számítógépeken alapuló számítástechnikai rendszerek létrehozására , valamint szerverek és számítási klaszterek részeként használható .

A termékét a nagy teljesítményű klaszterek piacára kínálva az NVIDIA azt állítja, hogy a Teslával működő heterogén számítástechnikai rendszerek előnye a nagyobb energiahatékonyság és az alacsonyabb költség (hátránynak tekinthető a kevesebb sokoldalúság).

Specifikációk és konfigurációk

G80 GPU-n alapuló 2007-es Tesla modellek (az egyetlen kártyacsoport, amely nem támogatja a 64 bites lebegőpontos műveleteket ):

GT200-on alapuló Tesla modellek (2008-2009):

GF100 és GF110 alapú Tesla modellek (2011):

A 2012–2014 -es modellek [1] a Kepler architektúrán alapulnak:

2015- ben bemutatásra kerültek a Maxwell mikroarchitektúrán alapuló modellek :

Pascal chipek szolgáltak a 2016-2017-es kártyák alapjául [2] :

2017-ben megjelent egy Volta alapú modell  - a Tesla V100, PCIe és NVLink kártyák formájában [2] .

2018-ban bemutatják a Turing - alapú Tesla T4 kártyát [2] .

Leírás Modell GPU-k száma Magfrekvencia, MHz shader processzorok memória Elméleti teljesítmény, gigaflop [3] Számítástechnikai képességek [4] TDP , W Megjegyzések/forma tényező
Mennyiség Frekvencia, MHz Sávszélesség, GB / s Videó memória szabvány Videó memória busz, bit Videomemória mérete, MB Frekvencia (effektív), MHz Egyszeri precíziós összérték (MUL+ADD+SF) Egyszeres pontosság, MAD (MUL+ADD) Dupla pontosság, FMA
GPU-n alapuló számítási modul [5] C870 egy 600 128 1350 76.8 GDDR3 384 1536 1600 518.4 345,6 0 1.0 170,9 ATX videokártya
Csatolt szuperszámítógép [5] D870 2 600 2×128 (256) 1350 153.6 GDDR3 384 3072 1600 1036,8 691.2 0 1.0 Rögzített rendszer vagy állvány
GPU-n alapuló számítási modul [5] S870 négy 600 4×128 (512) 1350 307.2 GDDR3 384 6144 1600 2073.6 1382,4 0 1.0 1U Rack
2. generációs Tesla processzorok [6] C1060 egy 602 240 1300 102.4 GDDR3 512 4096 1600 933.12 622.08 77,76 1.3 187,8 ATX grafikus kártya
IEEE 754-2008 FMA
2. generációs
GPU számítási modul [7] 		S1070 négy 602 4×240 (960) 1440 409.6 GDDR3 512 16384 1600 4147.2 2764,8 345,6 1.3 Single Rack
IEEE 754-2008 FMA
3. generációs
Tesla processzor [8] 		C2050 egy 575 448 1150 144 GDDR5 384 3072 [9] 3000 1288 1030,4 [10] 515.2 2.0 238 Teljes méretű
IEEE 754-2008 FMA grafikus kártya
3. generációs
Tesla processzor [8] 		C2070 egy 575 448 1150 144 GDDR5 384 6144 [9] 3000 1288 1030,4 [10] 515.2 2.0 247 Teljes méretű
IEEE 754-2008 FMA grafikus kártya
M2050
GPU számítási modul 		M2050 egy 575 448 1150 148.4 GDDR5 384 3072 [10] 3092 1288 1030,4 [10] 515.2 2.0 225
IEEE 754-2008 FMA számítási modul
M2070/M2070Q [11]
GPU számítási modul 		M2070/M2070Q egy 575 448 1150 150.336 GDDR5 384 6144 [10] 3132 1288 1030,4 [10] 515.2 2.0 225
IEEE 754-2008 FMA számítási modul
S2050 1U
GPU számítástechnikai rendszer 		S2050 négy 575 4×448 (1792) 1150 4×148,4 (593,6) GDDR5 384 12288 [10] 3092 5152 4121,6 [10] 2060.8 2.0 900 1U Rack
IEEE 754-2008 FMA

Lásd még

Jegyzetek

  1. ↑ http://www.nvidia.com/content/PDF/kepler/Tesla-KSeries-Overview-LR.pdf
  2. ↑ 1 2 3 NVIDIA termékáttekintés és műszaki ismertető
  3. ↑ Az Nvidia bejelentette a Tesla 20 sorozatot Archiválva : 2012. február 18.
  4. ↑ Milyen hardver és szoftver szükséges a PhysX-hez?
  5. ↑ 1 2 3 Nincsenek hivatalos adatok; állítólag a GeForce 8800 GTX-re épül.
  6. ↑ Nincsenek hivatalos adatok; állítólag a GeForce GTX 280-ra épül.
  7. ↑ A különbség a Tesla S1070 és az S1075 között
  8. ↑ 1 2 Nincsenek hivatalos adatok; állítólag a GeForce 400 sorozatra épül.
  9. ↑ 1 2 Ha az ECC engedélyezve van, a felhasználó által elérhető memória GPU-nként 2,625 GB lesz C2050, S2050 esetén és 5,25 GB GPU-nként C2070 esetén.
  10. ↑ 1 2 3 4 5 6 7 8 A GF100 végrehajtja az új FMA(D) (Fused Multiply-Add) utasítást mind a 32 bites szimpla pontosságú lebegőpontos, mind a 64 bites dupla pontosságú lebegőpontos számokhoz (a GT200 támogatja az FMA utasítást a duplákhoz csak). A különbség az FMA(D) és a MAD (Multiply-Add) utasítások között az A×B+C-hez hasonló műveletek végrehajtásakor az, hogy az FMA(D) nem kerekíti a termék eredményét a hozzáadás előtt, ami pontosabb eredményt ad.
  11. ↑ NVidia Tesla M2050 és M2070/M2070Q specifikációi online

Linkek

 Nvidia
GPU-k

( összehasonlítás ) _
Korai
RIVA család
GeForce család
Munkaállomások és HPC -k
Technológia

Alaplapi
lapkakészletek
( összehasonlítás ) _
GeForce család
  • GeForce 8
  • GeForce 9
  • ION
nForce család
Technológia
Egyéb
Konzolok
SoC
processzor
Illesztőprogramok / Szoftverek
Felvásárlások