Nvidia Tesla era el nombre de la línea de productos de Nvidia destinados al procesamiento de flujo o unidades de procesamiento de gráficos de propósito general (GPGPU), nombrada en honor al ingeniero eléctrico pionero Nikola Tesla . Sus productos comenzaron a usar GPU de la serie G80 y han continuado acompañando el lanzamiento de nuevos chips. Son programables mediante las API de CUDA o OpenCL .
Fecha de lanzamiento | 2 de mayo de 2007 |
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La línea de productos Nvidia Tesla compitió con las líneas de tarjetas GPU y de aprendizaje profundo Radeon Instinct e Intel Xeon Phi de AMD .
Nvidia retiró la marca Tesla en mayo de 2020, supuestamente debido a una posible confusión con la marca de los automóviles . [1] Sus nuevas GPU son GPU de centro de datos de marca Nvidia , [2] como en la GPU Ampere A100. [3]
Descripción general
Al ofrecer una potencia computacional mucho mayor que la de los microprocesadores tradicionales , los productos Tesla se dirigieron al mercado de la computación de alto rendimiento . [4] A partir de 2012[actualizar], Nvidia Teslas alimenta algunas de las supercomputadoras más rápidas del mundo , incluida Summit en el Laboratorio Nacional Oak Ridge y Tianhe-1A , en Tianjin , China .
Las tarjetas Tesla tienen cuatro veces el rendimiento de doble precisión de una tarjeta Nvidia GeForce basada en Fermi con un rendimiento de precisión simple similar. [ cita requerida ] A diferencia de las tarjetas GeForce de consumo de Nvidia y las tarjetas profesionales Nvidia Quadro , las tarjetas Tesla originalmente no podían enviar imágenes a una pantalla . Sin embargo, los últimos productos Tesla de clase C incluían un puerto DVI de doble enlace. [5]
Como parte del Proyecto Denver , Nvidia tiene la intención de integrar núcleos de procesador ARMv8 en sus GPU. [6] Este será un seguimiento de 64 bits de los chips Tegra de 32 bits .
El Tesla P100 utiliza TSMC 's 16 nanómetros FinFET proceso de fabricación de semiconductores , que es más avanzado que el de 28 nanómetros proceso previamente utilizado por AMD y Nvidia GPU entre 2012 y 2016. El P100 también utiliza Samsung ' s HBM2 memoria. [7]
Aplicaciones
Los productos Tesla se utilizan principalmente en simulaciones y cálculos a gran escala (especialmente cálculos de punto flotante) y para la generación de imágenes de alta gama para campos profesionales y científicos. [8]
En 2013, la industria de defensa representó menos de una sexta parte de las ventas de Tesla, pero Sumit Gupta predijo un aumento de las ventas al mercado de inteligencia geoespacial . [9]
Especificaciones
Modelo | micro arquitectura | Lanzamiento | Papas fritas | Reloj de núcleo ( MHz ) | Sombreadores | Memoria | Potencia de procesamiento ( GFLOPS ) [a] | Capacidad de cálculo CUDA [b] | TDP (vatios) | Notas, form_factor | ||||||||
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Núcleos de Cuda (total) | Reloj base ( MHz ) | Frecuencia de impulso máxima ( MHz ) [c] | Tipo de bus | Ancho de bus ( bit ) | Tamaño ( GB ) | Reloj ( MT / s ) | Ancho de banda ( GB / s) | Precisión simple (MAD + MUL) | Precisión simple (MAD o FMA ) | Precisión doble ( FMA ) | ||||||||
Unidades | megahercio | megahercio | W | |||||||||||||||
Módulo de computación GPU C870 [d] | Tesla | 2 de mayo de 2007 | 1 × G80 | 600 | 128 | 1350 | N / A | GDDR3 | 384 | 1,5 | 1600 | 76,8 | 518,4 | 345,6 | No | 1.0 | 170,9 | GPU PCIe interna (altura completa, doble ranura) |
Computadora de escritorio D870 [d] | 2 de mayo de 2007 | 2 × G80 | 600 | 256 | 1350 | N / A | GDDR3 | 2 × 384 | 2 × 1,5 | 1600 | 2 × 76,8 | 1036,8 | 691,2 | No | 1.0 | 520 | GPU externas para montaje en rack de 3U o en un escritorio | |
Servidor informático GPU S870 [d] | 2 de mayo de 2007 | 4 × G80 | 600 | 512 | 1350 | N / A | GDDR3 | 4 × 384 | 4 × 1,5 | 1600 | 4 × 76,8 | 2073,6 | 1382,4 | No | 1.0 | GPU externas de montaje en rack de 1U , conectadas a través de 2 × PCIe (× 16) | ||
Módulo de computación GPU C1060 [e] | 9 de abril de 2009 | 1 × GT200 | 602 | 240 | 1296 [11] | N / A | GDDR3 | 512 | 4 | 1600 | 102,4 | 933.12 | 622.08 | 77,76 | 1.3 | 187,8 | GPU PCIe interna (altura completa, doble ranura) | |
S1070 GPU Computing Server "Configuración 400" [e] | 1 de junio de 2008 | 4 × GT200 | 602 | 960 | 1296 | N / A | GDDR3 | 4 × 512 | 4 × 4 | 1538,4 | 4 × 98,5 | 3732.5 | 2488.3 | 311.0 | 1.3 | 800 | GPU externas de montaje en rack de 1U , conéctese a través de 2 × PCIe (× 8 o × 16) | |
S1070 GPU Computing Server "Configuración 500" [e] | 1440 | N / A | 4147.2 | 2764,8 | 345,6 | |||||||||||||
Servidor de cómputo GPU S1075 [e] [12] | 1 de junio de 2008 | 4 × GT200 | 602 | 960 | 1440 | N / A | GDDR3 | 4 × 512 | 4 × 4 | 1538,4 | 4 × 98,5 | 4147.2 | 2764,8 | 345,6 | 1.3 | GPU externas de montaje en rack de 1U , conéctese a través de 1 × PCIe (× 8 o × 16) | ||
Sistema de computación visual Quadro Plex 2200 D2 [f] | 2 × GT200GL | 648 | 480 | 1296 | N / A | GDDR3 | 2 × 512 | 2 × 4 | 1600 | 2 × 102,4 | 1866.2 | 1244.2 | 155,5 | 1.3 | GPU externas de montaje en rack de 3U o en un escritorio con 4 salidas DVI de doble enlace | |||
Sistema de computación visual Quadro Plex 2200 S4 [f] | 4 × GT200GL | 648 | 960 | 1296 | N / A | GDDR3 | 4 × 512 | 4 × 4 | 1600 | 4 × 102,4 | 3732.5 | 2488.3 | 311.0 | 1.3 | 1200 | GPU externas de montaje en rack de 1U , conéctese a través de 2 × PCIe (× 8 o × 16) | ||
Módulo de computación GPU C2050 [13] | Fermi | 25 de julio de 2011 | 1 × GF100 | 575 | 448 | 1150 | N / A | GDDR5 | 384 | 3 [g] | 3000 | 144 | No | 1030,4 | 515,2 | 2.0 | 247 | GPU PCIe interna (altura completa, doble ranura) |
Módulo de computación GPU M2050 [14] | 25 de julio de 2011 | N / A | 3092 | 148,4 | No | 225 | ||||||||||||
Módulo de computación GPU C2070 [13] | 25 de julio de 2011 | 1 × GF100 | 575 | 448 | 1150 | N / A | GDDR5 | 384 | 6 [g] | 3000 | 144 | No | 1030,4 | 515,2 | 2.0 | 247 | GPU PCIe interna (altura completa, doble ranura) | |
Módulo de computación GPU C2075 [15] | 25 de julio de 2011 | N / A | 3000 | 144 | No | 225 | ||||||||||||
Módulo de computación GPU M2070 / M2070Q [16] | 25 de julio de 2011 | N / A | 3132 | 150.336 | No | 225 | ||||||||||||
Módulo de computación GPU M2090 [17] | 25 de julio de 2011 | 1 × GF110 | 650 | 512 | 1300 | N / A | GDDR5 | 384 | 6 [g] | 3700 | 177,6 | No | 1331.2 | 665,6 | 2.0 | 225 | GPU PCIe interna (altura completa, doble ranura) | |
Servidor informático GPU S2050 | 25 de julio de 2011 | 4 × GF100 | 575 | 1792 | 1150 | N / A | GDDR5 | 4 × 384 | 4 × 3 [g] | 3 | 4 × 148,4 | No | 4121.6 | 2060,8 | 2.0 | 900 | GPU externas de montaje en rack de 1U , conéctese a través de 2 × PCIe (× 8 o × 16) | |
Servidor de computación GPU S2070 | N / A | 4 × 6 [g] | No | |||||||||||||||
Acelerador de GPU K10 [18] | Kepler | 1 de mayo de 2012 | 2 × GK104 | N / A | 3072 | 745 | ? | GDDR5 | 2 × 256 | 2 × 4 | 5000 | 2 × 160 | No | 4577 | 190,7 | 3,0 | 225 | GPU PCIe interna (altura completa, doble ranura) |
Acelerador de GPU K20 [19] [20] | 12 de noviembre de 2012 | 1 × GK110 | N / A | 2496 | 706 | 758 | GDDR5 | 320 | 5 | 5200 | 208 | No | 3524 | 1175 | 3,5 | 225 | GPU PCIe interna (altura completa, doble ranura) | |
Acelerador de GPU K20X [21] | 12 de noviembre de 2012 | 1 × GK110 | N / A | 2688 | 732 | ? | GDDR5 | 384 | 6 | 5200 | 250 | No | 3935 | 1312 | 3,5 | 235 | GPU PCIe interna (altura completa, doble ranura) | |
Acelerador de GPU K40 [22] | 8 de octubre de 2013 | 1 × GK110B | N / A | 2880 | 745 | 875 | GDDR5 | 384 | 12 [g] | 6000 | 288 | No | 4291–5040 | 1430-1680 | 3,5 | 235 | GPU PCIe interna (altura completa, doble ranura) | |
Acelerador de GPU K80 [23] | 17 de noviembre de 2014 | 2 × GK210 | N / A | 4992 | 560 | 875 | GDDR5 | 2 × 384 | 2 × 12 | 5000 | 2 × 240 | No | 5591–8736 | 1864-2912 | 3,7 | 300 | GPU PCIe interna (altura completa, doble ranura) | |
Acelerador de GPU M4 [24] [25] | Maxwell | 10 de noviembre de 2015 | 1 × GM206 | N / A | 1024 | 872 | 1072 | GDDR5 | 128 | 4 | 5500 | 88 | No | 1786–2195 | 55,81–68,61 | 5.2 | 50–75 | GPU PCIe interna (media altura, ranura única) |
Acelerador de GPU M6 [26] | 30 de agosto de 2015 | 1 × GM204-995-A1 | N / A | 1536 | 722 | 1051 | GDDR5 | 256 | 8 | 4600 | 147,2 | No | 2218–3229 | 69,3–100,9 | 5.2 | 75-100 | GPU MXM interna | |
Acelerador de GPU M10 [27] | 4 × GM107 | N / A | 2560 | 1033 | ? | GDDR5 | 4 × 128 | 4 × 8 | 5188 | 4 × 83 | No | 5289 | 165,3 | 5.2 | 225 | GPU PCIe interna (altura completa, doble ranura) | ||
Acelerador de GPU M40 [25] [28] | 10 de noviembre de 2015 | 1 × GM200 | N / A | 3072 | 948 | 1114 | GDDR5 | 384 | 12 | 6000 | 288 | No | 5825–6844 | 182,0-213,9 | 5.2 | 250 | GPU PCIe interna (altura completa, doble ranura) | |
Acelerador de GPU M60 [29] | 30 de agosto de 2015 | 2 × GM204-895-A1 | N / A | 4096 | 899 | 1178 | GDDR5 | 2 × 256 | 2 × 8 | 5000 | 2 × 160 | No | 7365–9650 | 230,1-301,6 | 5.2 | 225–300 | GPU PCIe interna (altura completa, doble ranura) | |
Acelerador de GPU P4 [30] | Pascal | 13 de septiembre de 2016 | 1 × GP104 | N / A | 2560 | 810 | 1063 | GDDR5 | 256 | 8 | 6000 | 192.0 | No | 4147–5443 | 129,6-170,1 | 6.1 | 50-75 | Tarjeta PCIe |
Acelerador de GPU P6 [31] [32] | 24 de marzo de 2017 | 1 × GP104-995-A1 | N / A | 2048 | 1012 | 1506 | GDDR5 | 256 | dieciséis | 3003 | 192,2 | No | 6169 | 192,8 | 6.1 | 90 | Tarjeta MXM | |
Acelerador de GPU P40 [30] | 13 de septiembre de 2016 | 1 × GP102 | N / A | 3840 | 1303 | 1531 | GDDR5 | 384 | 24 | 7200 | 345,6 | No | 10007-11758 | 312,7–367,4 | 6.1 | 250 | Tarjeta PCIe | |
Acelerador de GPU P100 (entrepiso) [33] [34] | 5 de abril de 2016 | 1 × GP100-890-A1 | N / A | 3584 | 1328 | 1480 | HBM2 | 4096 | dieciséis | 1430 | 732 | No | 9519–10609 | 4760–5304 | 6.0 | 300 | Tarjeta NVLink | |
Acelerador de GPU P100 (tarjeta de 16 GB) [35] | 20 de junio de 2016 | 1 × GP100 | N / A | 1126 | 1303 | No | 8071‒9340 | 4036‒4670 | 250 | Tarjeta PCIe | ||||||||
Acelerador de GPU P100 (tarjeta de 12 GB) [35] | 20 de junio de 2016 | N / A | 3072 | 12 | 549 | No | 8071‒9340 | 4036‒4670 | ||||||||||
Acelerador de GPU V100 (entrepiso) [36] [37] [38] | Volta | 1 × GV100-895-A1 | N / A | 5120 | Desconocido | 1455 | HBM2 | 4096 | 16 o 32 | 1750 | 900 | No | 14899 | 7450 | 7.0 | 300 | Tarjeta NVlink | |
Acelerador de GPU V100 (tarjeta PCIe) [36] [37] [38] | 21 de junio de 2017 | 1 × GV100 | N / A | Desconocido | 1370 | No | 14028 | 7014 | 250 | Tarjeta PCIe | ||||||||
Acelerador de GPU T4 (tarjeta PCIe) [39] [40] | Turing | 12 de septiembre de 2018 | 1 × TU104-895-A1 | N / A | 2560 | 585 | 1590 | GDDR6 | 256 | dieciséis | Desconocido | 320 | No | 8100 | Desconocido | 7.5 | 70 | Tarjeta PCIe |
Acelerador de GPU A10 (tarjeta PCIe) [41] | Amperio | 12 de abril de 2021 | 1 × GA102-890-A1 | N / A | 9216 | 885 | 1695 | GDDR6 | 384 | 24 | Desconocido | 600 | No | 31240 | 976 | 8,6 | 150 | Tarjeta PCIe (ranura única) |
Acelerador de GPU A16 (tarjeta PCIe) [42] | 12 de abril de 2021 | 4 × GA107 | N / A | 10240 | 885 | 1695 | GDDR6 | 4x 128 | 4x 16 | Desconocido | 4x 231,9 | No | 34712 | 1084,8 | 8,6 | 250 | Tarjeta PCIe (doble ranura) | |
Acelerador de GPU A30 (tarjeta PCIe) [43] | 12 de abril de 2021 | 1 × GA100 | N / A | 3584 | 930 | 1440 | HBM2 | 3072 | 24 | Desconocido | 933,1 | No | 10320 | 5161 | 8.0 | 165 | Tarjeta PCIe (doble ranura) | |
Acelerador de GPU A40 (tarjeta PCIe) [44] | 5 de octubre de 2020 | 1 × GA102 | N / A | 10752 | 1305 | 1740 | GDDR6 | 384 | 48 | Desconocido | 695,8 | No | 37420 | 1168 | 8,6 | 300 | Tarjeta PCIe (doble ranura) | |
Acelerador de GPU A100 (tarjeta PCIe) [45] [46] | 14 de mayo de 2020 [47] | 1 × GA100-883AA-A1 | N / A | 6912 | 765 | 1410 | HBM2 | 5120 | 40 | Desconocido | 1555 | No | 19500 | 9700 | 8,6 | 250 | Tarjeta PCIe | |
Modelo | micro arquitectura | Lanzamiento | Papas fritas | Reloj de núcleo ( MHz ) | Sombreadores | Memoria | Potencia de procesamiento ( GFLOPS ) [a] | Capacidad de cálculo CUDA | TDP (vatios) | Notas, factor de forma | ||||||||
Núcleos de Cuda (total) | Reloj base ( MHz ) | Frecuencia de impulso máxima ( MHz ) [c] | Tipo de bus | Ancho de bus ( bit ) | Tamaño ( GB ) | Reloj ( MT / s ) | Ancho de banda (total) ( GB / s) | Precisión simple (MAD + MUL) | Precisión simple (MAD o FMA ) | Precisión doble ( FMA ) |
Notas
- ^ a b Para calcular la potencia de procesamiento, consulte Tesla (microarquitectura) # Rendimiento , Fermi (microarquitectura) # Rendimiento , Kepler (microarquitectura) # Rendimiento , Maxwell (microarquitectura) # Rendimiento o Pascal (microarquitectura) # Rendimiento . Un rango de números especifica la potencia de procesamiento mínima y máxima en, respectivamente, el reloj base y el reloj de impulso máximo.
- ^ Versión de la arquitectura central según laguía de programación CUDA .
- ^ a b GPU Boost es una función predeterminada que aumenta la frecuencia de reloj del núcleo mientras permanece por debajo del presupuesto de energía predeterminado de la tarjeta. Hay varios relojes de impulso disponibles, pero esta tabla enumera el reloj más alto admitido por cada tarjeta. [10]
- ^ a b c Se supone que las especificaciones no especificadas por Nvidia se basan en la GeForce 8800 GTX
- ^ a b c d Se supone que las especificaciones no especificadas por Nvidia se basan en la GeForce GTX 280
- ^ a b Se supone que las especificaciones no especificadas por Nvidia se basan en la Quadro FX 5800
- ^ a b c d e f Con ECC activado, una parte de la memoria dedicada se utiliza para los bits ECC, por lo que la memoria de usuario disponible se reduce en un 12,5%. (por ejemplo, 4 GB de memoria total rinden 3,5 GB de memoria disponible para el usuario).
Ver también
- Fastra II
- Lista de unidades de procesamiento de gráficos Nvidia
- Supercomputadora personal Nvidia Tesla
- Ampere (microarquitectura)
Referencias
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- ^ https://www.nvidia.com/en-us/data-center/data-center-gpus/
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- ^ "Soluciones profesionales para estaciones de trabajo" .
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S1075 tiene una tarjeta de interfaz
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enlaces externos
- GPU de centro de datos NVIDIA
- Resumen técnico y descripción general del producto NVIDIA
- Página de inicio de Tesla de NVIDIA
- Nvidia Nsight