Nvidia tesla benchmark, nvidia tesla wiki, nvidia tesla v100 32g, oem

26-01-2024

Nvidia Tesla C870

Tesla — название семейства вычислительных систем NVIDIA на основе графических процессоров с архитектурой CUDA, которые могут быть использованы для научных и технических вычислений общего назначения. Tesla не может полностью заменить обычный универсальный процесcор, но позволяет использовать вычислительный ресурс множества своих ядер для решения определенного круга ресурсоемких задач, которые позволяют независимую параллельную обработку данных (примерами таких задач могут служить: симуляция свёртывания молекул белка, секвенирование ДНК, моделирование погоды, анализ финансового риска и т. п.).

Системы Tesla впервые появились на рынке с выходом графического чипа NVIDIA восьмого поколения — G80. Tesla строится на базе обычных графических процессоров, но, в отличие от видеоускорителей, не имеет средств вывода изображения на дисплей. Являясь своего рода сопроцессором, Tesla может использоваться для создания вычислительных систем на базе персональных компьютеров, а также в составе серверов и вычислительных кластеров.

Предлагая свой продукт для рынка высокопроизводительных кластеров, NVIDIA заявляет, что преимуществом гетерогенных вычислительных систем с Tesla является большая энергоэффективность и меньшая стоимость (как недостаток можно рассматривать меньшую универсальность).

Содержание

Спецификации и конфигурации[1]

В настоящее время существует 3 модели Tesla:

  • Tesla C870 — карта для рабочих станции (1 GPU)
  • Tesla D870 — приставной суперкомпьютер (2 GPU)
  • Tesla S870 — сервер (4 GPU)

и модели с одинарной и двойной точностью операций с плавающей запятой:

  • Tesla C1060 — карта для рабочих станции (1 GPU)
  • Tesla S1070 — сервер (4 GPU)
  • Tesla C2050 — карта для рабочих станции (1 GPU)
  • Tesla C2070 — карта для рабочих станции (1 GPU)
  • Tesla S2050 — сервер (4 GPU)
Описание Модель количество GPU Частота ядра (МГц) Шейдерные процессоры Память Теоретическая производительность
(Гигафлопс) [2]
Вычислительная совместимость (возможность) [3] TDP (Вт) Заметки/Формфактор
Количество Частота (МГц) Пропускная способность (Гб/с) Стандарт видеопамяти Шина видеопамяти (бит) Объём видеопамяти, (Мб) Частота(эффективная) (МГц) Одинарная точность всего(MUL+ADD+SF) Одинарная точность MAD(MUL+ADD) Двойная точность FMA
GPU вычислительный
процессор1
C870 1 600 128 1350 76.8 GDDR3 384 1536 1600 518.4 345.6 0 1.0 170.9 АТХ видеокарта
Приставной суперкомпьютер1 D870 2 600 2 x 128 (256) 1350 153.6 GDDR3 384 3072 1600 1036.8 691.2 0 1.0 Приставная система или в стойку
GPU Вычислительный
сервер1
S870 4 600 4 x 128 (512) 1350 307.2 GDDR3 384 6144 1600 2073.6 1382.4 0 1.0 1U Rack
2 поколение
Tesla процессор²
C1060 1 602 240 1300 102.4 GDDR3 512 4096 1600 933.12 622.08 77.76 1.3 187.8 ATX видеокарта
IEEE 754r двойная точность
2 поколение
GPU Вычислительный
сервер
S1070 4 602 4 x 240 (960) 1440 409.6 GDDR3 512 16384 1600 4147.2 2764.8 345.6 1.3 1U Стойка
IEEE 754r двойная точность
2 поколение
GPU Вычислительный
сервер [4]
S1070 4 602 4 x 240 (960) 1440 409.6 GDDR3 512 16384 1600 4147.2 2764.8 345.6 1.3 1U Стойка
IEEE 754r двойная точность
3 поколение
Tesla процессор³
C2050 1 575 448 1150 144 GDDR5 384 30724 3000 1288 1030.45 515.2 2.0 238 Full-height video card
IEEE 754-2008 FMA capabilities
3 поколение
Tesla процессор³
C2070 1 575 448 1150 144 GDDR5 384 61444 3000 1288 1030.45 515.2 2.0 247 Full-height video card
IEEE 754-2008 FMA capabilities
M2050
GPU Computing Module
M2050 1 575 448 1150 148.4 GDDR5 384 30725 3092 1288 1030.46 515.2 2.0 225 Computing Module
IEEE 754-2008 FMA capabilities
M2070/M2070Q[5]
GPU Computing Module
M2070/M2070Q 1 575 448 1150 150.336 GDDR5 384 61445 3132 1288 1030.46 515.2 2.0 225 Computing Module
IEEE 754-2008 FMA capabilities
S2050 1U
GPU Computing
System
S2050 4 575 4 × 448 (1792) 1150 4 × 148.4 (593.6) GDDR5 384 122885 3092 5152 4121.66 2060.8 2.0 900 1U Rack
IEEE 754-2008 FMA capabilities


  • 1Спецификации, не определенные NVIDIA, как предполагается, основаны на GeForce 8800GTX.
  • ²Спецификации, не определенные NVIDIA, как предполагается, основаны на GeForce GTX280
  • ³Спецификации, не определенные NVIDIA, как предполагается, основаны на GeForce 400 Series
  • 4С активированным ECC, доступная для пользователя память, составит 2.625 Гбайта на GPU для C2050, S2050 и 5.25 Гбайт на GPU для C2070.
  • 5 GF100 выполняет новую соединенную инструкцию умножения-сложения FMA(D)(Fused Multiply-Add) для обоих 32 битных чисел одинарной точности с плавающей запятой и 64 битных чисел двойной точности с плавающей запятой (GT200 поддерживает инструкцию FMA только для чисел двойной точности). Разница мужду инструкциями FMA(D) и MAD (Multiply-Add) при выполнении операции вида A*B+C, заключается в том, что FMA(D) не округляет результат произведения перед суммированием, что даёт более точный результат.

См. также

Ссылки

  • Tesla //nvidia.ru
  • CUDA //nvidia.ru
  • Tesla //nvidia.com
  • CUDA Zone //nvidia.com
  • PNY Technologies — партнер Nvidia  (англ.)
Применение для решения промышленных задач
  • CompMechLab® — "КАДФЕМ Си-Ай-Эс" - Форсайт: отчет о результатах исследования ускорения расчетов в ANSYS 12.1 и 13.0 при использовании SolidStateDisk и NVIDIA Tesla (апрель 2011 г.)

Примечания

  1. NVIDIA Product Overview and Technical Brief
  2. Nvidia Announces Tesla 20 Series
  3. МИР NVIDIA / FAQ / Какие оборудование и программное обеспечение требуются для PhysX?
  4. Difference between Tesla S1070 and S1075
  5. NVidia Tesla M2050 & M2070/M2070Q Specs Online


Nvidia tesla benchmark, nvidia tesla wiki, nvidia tesla v100 32g, oem.

Следующий Доктор, Файл:King Arthur and the Knights of the Round Table.jpg, Милорадовский сельский совет (Котелевский район), Шаблон:Южная Америка по темам 2.

© 2011–2023 stamp-i-k.ru, Россия, Барнаул, ул. Анатолия 32, +7 (3852) 15-49-47