Nvidia tesla k80: NVIDIA Tesla K80 — подробности о самом мощном ускорителе

Содержание

NVIDIA Tesla K80 — подробности о самом мощном ускорителе

Вычислительные ускорители NVIDIA Tesla прочно заняли своё место везде, где требуется высокая вычислительная производительность: от биржевого анализа до научных расчётов. Ими комплектуются специальные серверы, на их базе строятся вычислительные суперкластеры. Секрет успеха NVIDIA в этой области — поддержка всех современных как закрытых (CUDA), так и открытых технологий (OpenCL, DirectCompute). И в одной из предыдущих новостей мы уже сообщали, что компания готовит к запуску новые модели ускорителей Tesla, как на базе новой архитектуры Maxwell, так и на основе проверенной временем архитектуры Kepler. Особняком в этом списке стояла модель Tesla K80, которая должна была стать вторым двухпроцессорным вычислительным ускорителем NVIDIA после устаревшего D870.

NVIDIA Tesla K80 не имеет вентилятора

Так и случилось. Компания опубликовала официальный анонс Tesla K80, наиболее мощного ускорителя в серии на сегодняшний день. Как и ожидалось, он получил два процессора, но не GK110, как можно было предположить, а совершенно новые GK210, которые, впрочем, производятся с использованием того же 28-нанометрового техпроцесса TSMC. Двухпроцессорные графические карты — это всегда компромисс, и то же в полной мере относится и к вычислительным ускорителям. Если один процессор GK110 на борту Tesla K40 имеет 2880 активных поточных процессоров, то GK210 в конструкции Tesla K80 были несколько усечены в конфигурации и получили по 2496 процессоров на чип. Это позволило уложиться в 300-ваттный теплопакет и сделать систему охлаждения полностью пассивной, рассчитанной на продув силами вентиляторов, установленных в корпусе сервера. Их там, как правило, немало и они обеспечивают мощный воздушный поток, поскольку о тишине особенно заботиться не надо.

Самый быстрый ускоритель научных расчётов

Не обошлось и без снижения тактовых частот: ядра Tesla K80 работают на частоте всего 562 МГц в базовом режиме и 875 МГц — в турборежиме. Но в данном случае количество бьёт качество: почти 5 тысяч поточных процессоров, а точнее, 4992, работая в турборежиме, легко выдают 2,91 терафлопса вычислительной мощности в режиме двойной точности. В обычном режиме этот показатель снижается до 1,87 терафлопс, что всё равно больше, чем может дать Tesla K40 в турборежиме (1,66 терафлопс). При этом карта имеет стандартную компоновку: один слот PCIe x16 и двойная высота, что незаменимо для компактных систем, от которых, тем не менее, требуется высокая вычислительная мощность. А в режиме одинарной точности вычислений показатели новичка выглядят ещё внушительнее: 8,74 и 5,6 терафлопс соответственно. Быстрая межпроцессорная шина NVLink позволяет избежать традиционных для NUMA-систем «бутылочных горлышек».

Быстрая межпроцессорная шина гарантирует отсутствие узких мест

Не подкачала и подсистема памяти: на борту NVIDIA Tesla K80 установлено сразу 24 гигабайта быстрой памяти GDDR5, что является своеобразным рекордом: даже AMD FirePro W9100 располагает всего 16 гигабайтами. И это честные 24 гигабайта, ведь, в отличие от игровой технологии SLI, данные в памяти первого GPU не должны дублироваться в блоке памяти второго GPU. Надо ли объяснять, что объём памяти в массивных вычислениях играет далеко не последнюю роль? Не забыта и пропускная способность: совокупная производительность подсистемы памяти Tesla K80 достигает 480 Гбайт/с, по 240 Гбайт/с на каждый процессор. Это делает новинку идеальным решением практически для любой сферы, где необходимы массивные вычисления — от астрофизики, генетики и квантовой химии, до анализа больших массивов данных и систем «глубокого машинного обучения». Всего ускорители Tesla могут работать более чем с 280 приложениями и программными пакетами.

Преимущества GPGPU очевидны

По утверждению NVIDIA, ускоритель Tesla K80 на порядок (в 10 раз) опережает самые лучшие традиционные процессоры в наиболее распространённых научных и инженерных программных пакетах, таких как GROMACS, AMBER, LSMS или Quantum Espresso. Если вспомнить о тепловых и электрических характеристиках, то оказывается, что K80 очень сильно превосходит обычные ЦП и в плане энергоэффективности: 18-ядерный Intel Xeon E5-2699v3 имеет теплопакет в районе 145 ватт, а NVIDIA Tesla K80, как уже упоминалось выше, — всего около 300 ватт, то есть как пара таких Xeon. При этом последний несравнимо быстрее. Итак, следует заключить, что идея GPGPU, то есть «вычислений на базе графических процессоров», отлично прижилась в современной науке, инженерии и экономике. Так считают и лучшие умы планеты.

Широкий спектр задач и высокая производительность. У традиционных ЦП нет шансов

В частности, Вольфганг Нейджел (Wolfgang Nagel), директор центра информационных услуг в Дрезденском Техническом Университете, говорит, что учёные используют ресурсы суперкомпьютера Taurus, построенного на базе GPU NVIDIA, для таких задач, как поиск и разработка методов лечения рака, изучения клеток в реальном времени и даже исследования астероидов в рамках прогремевшего недавно на весь мир проекта ESA «Rosetta». А появление новой мощной, но при этом компактной и экономичной модели ускорителя NVIDIA Tesla непременно приведёт к созданию ещё более мощных и эффективных суперкомпьютеров, от чего выиграет и наука, и человечество в целом. Поставки ускорителя NVIDIA Tesla K80 уже начались, подробнее с ним можно ознакомиться в соответствующем разделе веб-сайта NVIDIA, а для скептиков существует даже бесплатная возможность опробовать GPGPU в деле.

А между тем, технологии не стоят на месте, и очень интересно будет взглянуть на будущих монстров Tesla на базе GM200.

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

TESLA K80 — PNY Technologies

Самый быстрый в мире ускоритель вычислительных операций для анализа данных и научных исследований

Ускорьте обработку наиболее требовательных вычислительных задач с одинарной и удвоенной точностью в области научных исследований, наблюдений за сейсмической активностью, а также прикладного анализа данных путем перехода на использование ускорителя вычислительных операций NVIDIA Tesla K80 с двумя графическими процессорами. Этот ускоритель обеспечивает повышение производительности до 2,2 раз по сравнению с серией Tesla K20X, в два с половиной раза более высокую производительность по сравнению с моделями Tesla K10 и десятикратное преимущество перед современными центральными процессорами при выполнении прикладных вычислительных задач.

Ускоритель Tesla K80 обеспечивает более чем двукратное увеличение скорости работы приложений по сравнению с предыдущим поколением ускорителей, а также производительность, до 10 раз выше, чем центральные процессоры. Благодаря таким уникальным особенностям, как память GDDR5 объемом 24 ГБ с пропускной способностью 480 ГБ/с, а также усовершенствованная технология GPU Boost, серия Tesla K80 обеспечивает вычислительную мощность, которая позволит вам обрабатывать петабайты данных и задачи компьютерного моделирования быстрее, чем когда-либо прежде.

В основе графических ускорителей Tesla лежит вычислительная архитектура NVIDIA Kepler™ и наиболее распространенная модель параллельных вычислений CUDA®. Это делает данные графические ускорители идеальным вариантом для обеспечения рекордных уровней ускорения и вычислительной производительности при выполнении прикладных задач, включая следующие: машинное обучение и анализ данных, обработка данных о сейсмической активности, вычислительная биология и химия, моделирование погодных и климатических условий, обработка изображений, видео и сигналов, финансовая инженерия и вычислительная физика, компьютерное моделирование и вычислительная гидродинамика.

Семейство графических ускорителей Tesla на базе архитектуры Kepler является частью инновационной платформы ускоренных вычислений Tesla Accelerated Computing Platform. Являясь ведущей платформой для ускорения выполнения задач в области анализа данных и научных вычислений, она объединяет в себе мощь самых быстрых в мире графических ускорителей и широко распространенной модели параллельных вычислений CUDA с преимуществами глобальной экосистемы разработчиков и поставщиков программного обеспечения.

ПАМЯТЬ С КОДОМ КОРРЕКЦИИ ОШИБОК ECC

Удовлетворяет критически важным требованиям точности и надежности вычислений в центрах обработки данных и в вычислительных центрах с суперкомпьютерами. Как внешние, так и встроенные модули памяти в моделях серии Tesla K40 имеют встроенную защиту стандарта ECC.

ФУНКЦИИ СИСТЕМНОГО МОНИТОРИНГА

Интеграция подсистемы графического процессора со средствами мониторинга и контроля основной системы (например, с интерфейсом IPMI или с инструментами, разработанными поставщиками OEM-оборудования). Таким образом, ИТ-персонал получает возможность контролировать работу графических процессоров в вычислительной системе, используя широко распространенные решения для управления кластерами/сетями.

КЭШ-ПАМЯТЬ ПЕРВОГО И ВТОРОГО УРОВНЕЙ

Ускоряет обработку алгоритмов таких вычислений, как компьютерное моделирование физических процессов, трассировка лучей и перемножение разреженных матриц, в которых адресация данных не известна заранее.

АСИНХРОННАЯ ПЕРЕДАЧА ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ ДВОЙНОЙ ОБРАБОТКИ СОБЫТИЙ ПРЯМОГО ДОСТУПА К ПАМЯТИ DMA

Обеспечивает значительный прирост производительности системы за счет передачи данных по шине PCIe во время обработки других данных вычислительными ядрами ускорителя.

ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ СРЕДА ПРОГРАММИРОВАНИЯ С ПОДДЕРЖКОЙ МНОЖЕСТВА ЯЗЫКОВ ПРОГРАММИРОВАНИЯИ API

Выбирайте CUDA-инструментарий, соответствующий спецификации OpenACC и предназначенный для программирования на таких языках, как C, C++ или Fortran, чтобы распараллеливать выполнение прикладных задач с использованием преимуществ инновационной архитектуры Kepler.

Технология TESLA GPU Boost

Конечный пользователь имеет возможность конвертировать запас мощности Tesla K40 в более высокие тактовые частоты, чтобы добиться еще более высоких уровней ускорения при выполнении вычислительных задач, требующих повышенной производительности.

Двукратное увеличение объема совместно используемой памяти и регистрового файла

Благодаря двукратному увеличению объема совместно используемой памяти и регистрового файла по сравнению с серией K40 увеличивается фактическая пропускная способность графической подсистемы.

Нулевое энергопотребление при простое

За счет прекращения подачи электроэнергии на незадействованные графические процессоры во время обработки стандартных задач, не требующих ускорения, повышается эффективность энергопотребления дата-центров.

  • Спецификация
































    Tesla K80M by PNY — Product Specifications
       
     Memory Size 24GB GDDR5 (12 GB per GPU)
     Memory Interface 384-bit
     Memory Bandwidth (ECC off)) 480GB/s (per board)

    240 GB/s (per GPU)
     CUDA Cores 4992
     System Interface PCI Express 3.0 x16
     Processor core clock Base clock: 560 MHz

    Boost clock: 562 — 875 MHz
     Memory clock 2.5 GHz
     Cache L1 and L2
     Max. Consumption 300 W 
     Number of GPUs 2 × GK210
     Energy Star Enabling Yes
     Conformité Européenne (CE) Yes
     Thermic Solution Passive
     Format 111.150 mm (H) × 267 mm (L) — Dual Slot, Full-Height
     Connectors 1 × 8-pin CPU power connectors

    (2 x 8-pin PCIe to single 8-pin CPU adapter included)
     SMX Yes
     Dynamic Parallelism Yes
     Hyper-Q Yes
     GPU Computing Applications Reservoir simulation

    CAE (structural analysis)

    Molecular dynamics, Numerical analytics

    Computational visualization (ray tracing)
     Peak double precision floating point performance 2.91 Tflops (GPU Boost Clocks)

    1.87 Tflops (Base Clocks)
     Peak single precision floating point performance 8.74 Tflops (GPU Boost Clocks)

    5.6 Tflops (Base Clocks)
     System Servers 
     Compatible with Windows  64-bit

    Linux 64-bit
     PNY Part Number TCSK80M-PB
     Available extender brackets

    Long Extender with Offset

    Short Extender with Offset

     

       
    Tesla K80M by PNY — SKUs & EANs
       
     Retail Unit TCSK80M-PB EAN  3536403344344

     

  • Источники
  • Сертификаты
  • Сопроцессоры NVIDIA Tesla

    NVIDIA Tesla V100 SXM2

    Графический ускоритель Tesla V100 с тензорными ядрами – самый технически продвинутый в мире GPU для дата-центров, предназначенный для ускорения искусственного интеллекта, HPC, наука о данных и графики. Созданный на основе архитектуры NVIDIA Volta, он доступен в конфигурации с 16 или 32ГБ памяти и обеспечивает производительность на уровне 100 CPU.

    Спецификация:
    • Вычислительные ядра: CUDA 5120, Tensor 640
    • Оперативная память: 32GB HBM2
    • Полоса пропускания памяти (без ECC) 900 GB/s
    • Пиковая производительность Tensor Performance 125 Tflops
    • Пиковая производительность DP 7,8 Tflops

    Запросить цену в проект

    NVIDIA TESLA V100S

    Графический ускоритель Tesla V100S с тензорными ядрами – самый технически продвинутый в мире GPU для дата-центров, предназначенный для ускорения искусственного интеллекта, HPC, наука о данных и графики. Созданный на основе архитектуры NVIDIA Volta, он доступен в конфигурации с 16 или 32ГБ памяти и обеспечивает производительность на уровне 100 CPU.

    Спецификация:
    • Вычислительные ядра: CUDA 5120, Tensor 640
    • Оперативная память: 32GB HBM2
    • Полоса пропускания памяти (без ECC) 1134 GB/s
    • Пиковая производительность Tensor Performance 130 Tflops
    • Пиковая производительность DP 8,2 Tflops

    Запросить цену в проект

    NVIDIA TESLA K80

    Tesla K80 GPU создан для выполнения самых требовательных к ресурсам вычислительных задач. Этот GPU идеально подходит для вычисления операций с двойной точностью, для которых требуется не только высокая производительность вычислений, но и высокая пропускная способность памяти.

    Спецификация:
    • Вычислительные ядра 4992
    • Оперативная память: 24GB GDDR5
    • Полоса пропускания памяти (без ECC) 480 GB/s
    • Пиковая производительность SP 8.73 Tflops
    • Пиковая производительность DP 2.91 Tflops

    Запросить цену в проект

    NVIDIA TESLA T4

    GPU NVIDIA® T4 ускоряет различные задачи в облаке, в том числе высокопроизводительные вычисления, тренировку и инференс алгоритмов глубокого обучения, машинное обучение, анализ данных и работу с графикой. T4 создан на базе новой архитектуры NVIDIA Turing™ и заключен в компактный форм-фактор PCIe с уровнем энергопотребления 70 Вт.

    Спецификация:
    • Вычислительные ядра: CUDA 2560, Tensor 320
    • Оперативная память: 16GB GDDR6
    • Полоса пропускания памяти 300 GB/s
    • Пиковая производительность Mixed Precision 65 Tflops
    • Пиковая производительность INT8 130 Tflops
    • Пиковая производительность INT4 260 Tflops

    Запросить цену в проект

    NVIDIA TESLA M60

    Графический ускоритель Tesla M60 специально создан для дата-центров, предназначенных для десктопной виртуализации. Его двухслотовый форм-фактор для стоечных и напольных серверов позволяет одновременно поддерживать 32 пользователя.

    Спецификация:
    • Вычислительные ядра 4096
    • Оперативная память: 16GB GDDR5
    • Полоса пропускания памяти (без ECC) 160 Gb/s x 2
    • Пиковая производительность SP 8 Tflops
    • Пиковая производительность DP 0,2 Tflops

    Запросить цену в проект

    NVIDIA TESLA P100

    Графический ускоритель Tesla P100 позволяет создавать новый класс серверов с производительностью уровня нескольких сотен классических серверов на базе CPU. Ускоритель Tesla P100, основанный на новой архитектуре NVIDIA Pascal™ с пятью передовыми технологиями, обеспечивает несравненную производительность и экономичность для самых ресурсоемких приложений.

    Спецификация:
    • Вычислительные ядра 3584
    • Оперативная память: 16GB HBM2 4096-bit
    • Полоса пропускания памяти (без ECC) 720 GB/s
    • Пиковая производительность HP 18.7 Tflops
    • Пиковая производительность SP 9.3 Tflops
    • Пиковая производительность DP 4.7 Tflops

    Запросить цену в проект

    NVIDIA TESLA P40

    Графический ускоритель Tesla P40 создан специально для тренировки алгоритмов глубокого обучения. Он является самым быстрым ускорителем глубокого обучения в дата-центрах. В основе Tesla P40 лежит архитектура NVIDIA Pascal™. Серверы на основе Tesla P40 превосходят по производительности серверы на базе CPU в 17 раз

    Спецификация:
    • Вычислительные ядра 3840
    • Оперативная память: 24GB GDDR5
    • Полоса пропускания памяти 346 GB/s
    • Пиковая производительность SP 12 Tflops
    • Пиковая производительность INT8 47 TOPS

    Запросить цену в проект

    NVIDIA TESLA P4

    Графический ускоритель Tesla P4 создан специально для тренировки алгоритмов глубокого обучения. Он является самым быстрым ускорителем глубокого обучения в дата-центрах. В основе Tesla P4 лежит архитектура NVIDIA Pascal™. Серверы на основе Tesla P4 превосходят по производительности серверы на базе CPU в 13 раз

    Спецификация:
    • Вычислительные ядра 2560
    • Оперативная память: 8GB GDDR5
    • Полоса пропускания памяти 288 Gb/s x 2
    • Пиковая производительность SP 5.5 Tflops
    • Пиковая производительность INT8 21.8 TOPS

    Запросить цену в проект

    Лучшая покупка новой версии nvidia tesla k80 Hot Selections 10% Off

    О продукте и поставщиках:
    nvidia tesla k80 - это аппаратные сегменты компьютера, которые помогают вам видеть изображения на мониторе / экране. Данные преобразуются в сигнал с помощью. nvidia tesla k80, которые помогают отображать изображения на экране с высоким качеством, разрешением и общим внешним видом. nvidia tesla k80 также являются важными компонентами для игр и широко используются в производстве. содержания. Каждый процесс, связанный с проецированием изображения на экран или монитор, рассчитывается ими. 

    nvidia tesla k80 работают вместе с процессором. Программные приложения, работающие совместно с процессором, отправляют цифровые данные в формат. nvidia tesla k80. Файл. nvidia tesla k80 затем вычисляет решение об использовании пикселей для преобразования цифровых данных в изображения и отображения их для пользователей.

    Хотя. nvidia tesla k80 не являются обязательным оборудованием для всех компьютеров, но являются обязательным оборудованием для людей, занимающихся играми, фотошопом или редактированием видео. Такие приложения, как Adobe Photoshop, не работают без. nvidia tesla k80 установлено на вашем устройстве. Если вы ищете последние версии в. nvidia tesla k80, настройтесь на Alibaba.com и откройте для себя широкий спектр вариантов, из которых вы обязательно найдете тот, который соответствует вашим требованиям.
    Обеспокоены непомерными затратами, которые возникают при покупке продуктов с новейшими функциями? Что ж, не беспокойтесь больше, потому что Alibaba.com предлагает непреодолимые предложения на товары любого диапазона цен, то есть от низкого до высокого и среднего. Это распространение. nvidia tesla k80 во всех брендах помогает покупателям оставаться в рамках бюджета и получать удовольствие от покупки. Спешите до истечения срока действия предложения!

    Графический ускоритель NVIDIA Tesla K80 24GB GDDR5 PCIe 3.0 в Алматы

    Двухпроцессорный ускоритель Tesla K80 – это новый флагман платформы ускоренных вычислений Tesla, лучшей платформы для анализа информации и ускорения научных исследований. Данная платформа объединяет самые быстрые GPU-ускорители, широко используемую модель параллельного программирования CUDA и обширную экосистему разработчиков приложений, поставщиков приложений и поставщиков решений для ЦОД.

    Двухпроцессорный графический ускоритель Tesla K80 обладает почти в два раза более высокой производительностью и вдвое более широкой полосой пропускания памяти по сравнению с предшественником — Tesla K40. Новый ускоритель работает в десять раз быстрее самого мощного на сегодня CPU, обгоняя центральные процессоры и конкурирующие ускорители в сотнях вычислительно тяжелых приложений для анализа данных и научных расчетов.

    Пользователи смогут раскрыть потенциал широкого спектра приложений благодаря новой версии технологии NVIDIA GPU Boost™, которая позволяет динамически управлять частотами, повышая производительность каждого конкретного приложения.

    Лучшая в индустрии производительность для науки, анализа данных, машинного обучения
    Двухпроцессорный ускоритель Tesla K80 был разработан для самых сложных вычислительных задач в таких областях, как астрофизика, геномика, квантовая химия, анализ данных и не только. Он также оптимизирован для продвинутых задач «глубокого обучения», одной из самых быстро развивающихся областей индустрии машинного обучения.

    “Графические процессоры NVIDIA де-факто стали стандартом вычислительной платформы для всех, кто занимается машинным обучением, — говорит Йэн ЛеКун (Yann LeCun), директор AI Research в Facebook и профессор информатики и нейробиологии в Нью-Йоркском Университете. — Так как точность систем глубокого обучения повышается по мере увеличения моделей и наборов данных, мы все время стремимся использовать самое передовое аппаратное обеспечение. Ускоритель Tesla K80, благодаря своей двухпроцессорной архитектуре и большому объему памяти, дает нам больше терафлопс и гигабайт, чем когда-либо, в расчете на один сервер, позволяя еще быстрее развивать область глубокого обучения”.

    Tesla K80 превосходит все остальные ускорители по скорости вычислений—до 8.74 терафлопс для вычислений с плавающей точкой в одинарной точности и 2.91 терафлопс для двойной точности. Tesla K80 в десять раз быстрее, чем самые быстрые CPU в ведущих научных и инженерных приложениях, таких, как AMBER, GROMACS, Quantum Espresso и LSMS.

    “Двухпроцессорные ускорители Tesla K80 до десяти раз быстрее центральных процессоров – они действительно способны ускорить научный прогресс в ряде популярных приложений и при этом потребляют мало энергии, — говорит Вольфганг Нейджел (Wolfgang Nagel), директор Центра информационных услуг и HPC в Техническом университете Дрездена в Германии. — Наши исследователи используют ресурсы GPU суперкомпьютера Taurus для разработки методов лечения рака, изучения клеток путем наблюдения за ними в режиме реального времени, а также изучения астероидов в рамках проекта ESA Rosetta”.

    Ключевые возможности двухпроцессорного ускорителя Tesla K80:

    • Два GPU на борту – вдвое более высокая скорость передачи данных в приложениях, использующих преимущества нескольких GPU.
    • 24ГБ ультраскоростной памяти GDDR5 – 12ГБ памяти на GPU – вдвое больше, чем у Tesla K40 – позволяет обрабатывать вдвое большие наборы данных.
    • Полоса пропускания 480ГБ/с – повышенная пропускная способность позволяет ученым обрабатывать петабайты информации вдвое быстрее по сравнению с Tesla K10. Оптимизировано для поисков источников энергии, обработки видео и изображений и анализа данных.
    • 4992 параллельных ядра CUDA® – ускоряют приложения до 10 раз по сравнению с CPU.
    • Динамическая технология NVIDIA GPU Boost – динамически меняет частоты GPU в зависимости от специфики приложений для максимальной производительности.
    • Динамический параллелизм – позволяет потокам GPU динамически рождать новые потоки для быстрой и легкой обработки данных в адаптивных и динамических структурах.

     

    Tesla K80 ускоряет широкий спектр научных, инженерных, коммерческих и корпоративных HPC- и ЦОД-приложений – в целом, более 280. Полный каталог GPU-ускоряемых приложений доступен здесь.

    Подробнее о двухпроцессорном ускорителе Tesla K80 можно узнать на стенде NVIDIA № 1727 на конференции SC14, с 17 по 20 ноября, а также в разделе сайта NVIDIA по высокопроизводительным вычислениям.

    Пользователи могут бесплатно испытать двухпроцессорный ускоритель Tesla K80 на удаленных кластерах. Подробнее смотрите на сайте GPU Test Drive.

    Наличие
    Поставляемый с сегодняшнего дня двухпроцессорный ускоритель NVIDIA Tesla K80 будет доступен у ряда производителей серверов, включая ASUS, Bull, Cirrascale, Cray, Dell, Gigabyte, HP, Inspur, Penguin, Quanta, Sugon, Supermicro and Tyan, а также у партнеров-реселлеров NVIDIA.

    О вычислительной платформе на базе NVIDIA Tesla
    Вычислительная платформа на базе Tesla создана и предназначена для экономичных, высокопроизводительных вычислительных приложений, научных задач, корпоративных задач, сложного анализа данных и машинного обучения. Ее производительность и эффективность намного выше, чем у системы на базе лишь CPU. В данной платформе используются самые мощные GPU на сегодня, передовые технологии управления и коммуникации, а также самая распространенная модель параллельных вычислений NVIDIA CUDA.

    Nvidia Tesla K10 vs Nvidia Tesla K40: в чем разница?

    Функции

    1.версия DirectX

    Неизвестно. Помогите нам, предложите стоимость. (Nvidia Tesla K40)

    DirectX используется в играх с новой версией, поддерживающей лучшую графику.

    Чем новее версия OpenGL, тем более качественная графика в играх.

    Некоторые приложения используют OpenCL, чтобы использовать мощности графического процессора (GPU) для неграфических вычислений. Новые версии более функциональны и качественны.

    Видеокарта имеет возможность подключения нескольких экранов. Это позволяет вам установить несколько мониторов одновременно, для создания более захватывающего игрового опыта, например, установив более широкое поле обзора.

    5.температура GPU при загрузке

    Неизвестно. Помогите нам, предложите стоимость. (Nvidia Tesla K10)

    Неизвестно. Помогите нам, предложите стоимость. (Nvidia Tesla K40)

    Ниже температура при загрузке — это означает, что карта выделяет меньше тепла и система охлаждения работает лучше.

    Трассировка лучей — это усовершенствованная техника рендеринга света, которая обеспечивает более реалистичное освещение, тени и отражения в играх.

    7.результат PassMark (G3D)

    Неизвестно. Помогите нам, предложите стоимость. (Nvidia Tesla K10)

    Неизвестно. Помогите нам, предложите стоимость. (Nvidia Tesla K40)

    Этот тест измеряет графическую производительность видеокарты. Источник: PassMark.

    8.результат 3DMark Vantage Texture Fill

    Неизвестно. Помогите нам, предложите стоимость. (Nvidia Tesla K10)

    Неизвестно. Помогите нам, предложите стоимость. (Nvidia Tesla K40)

    Этот тест предназначен для измерения графической производительности. Источник: AnandTech.

    9.версия OpenGL ES

    Неизвестно. Помогите нам, предложите стоимость. (Nvidia Tesla K10)

    Неизвестно. Помогите нам, предложите стоимость. (Nvidia Tesla K40)

    OpenGL ES используется для игры на мобильных устройствах, таких как смартфоны. Более поздние версии поддерживают лучшую графику.

    + Показать больше +

    Nvidia представила двухпроцессорный графический ускоритель Tesla K80

    |

    Поделиться

    Компания Nvidia представила новое решение для платформы ускоренных вычислений Nvidia Tesla — двухпроцессорный графический ускоритель Tesla K80. Как сообщили CNews в Nvidia, ускоритель предназначен для широкого спектра приложений, включая машинное обучение, анализ данных, научные и высокопроизводительные (HPC) расчеты. Tesla K80 обладает почти в два раза более высокой производительностью и вдвое более широкой полосой пропускания памяти по сравнению с предшественником — Tesla K40.


    По словам представителей Nvidia, двухпроцессорный ускоритель Tesla K80 был разработан для самых сложных вычислительных задач в таких областях, как астрофизика, геномика, квантовая химия, анализ данных и не только. Он также оптимизирован для продвинутых задач «глубокого обучения», одной из самых быстро развивающихся областей индустрии машинного обучения.


    Скорость вычислений Tesla K80 составляет до 8,74 терафлопс для вычислений с плавающей точкой в одинарной точности и 2,91 терафлопс для двойной точности. По данным компании, Tesla K80 в десять раз быстрее, чем самые быстрые CPU в научных и инженерных приложениях, таких как Amber, Gromacs, Quantum Espresso и LSMS.


    Среди ключевых возможностей двухпроцессорного ускорителя Tesla K80: два GPU на борту — вдвое более высокая скорость передачи данных в приложениях, использующих возможности нескольких GPU; 24 ГБ ультраскоростной памяти GDDR5 — 12ГБ памяти на GPU (вдвое больше, чем у Tesla K40) позволяет обрабатывать вдвое большие наборы данных; полоса пропускания 480ГБ/с — повышенная пропускная способность позволяет ученым обрабатывать петабайты информации вдвое быстрее по сравнению с Tesla K10; 4992 параллельных ядра CUDA — ускоряют приложения до 10 раз по сравнению с CPU; динамическая технология Nvidia GPU Boost — динамически меняет частоты GPU в зависимости от специфики приложений для максимальной производительности; динамический параллелизм — позволяет потокам GPU динамически рождать новые потоки для быстрой и легкой обработки данных в адаптивных и динамических структурах.


    Двухпроцессорный графический ускоритель Tesla K80


    По информации Nvidia, Tesla K80 ускоряет широкий спектр научных, инженерных, коммерческих и корпоративных HPC- и ЦОД-приложений — всего более 280. Пользователи могут бесплатно испытать ускоритель на удаленных кластерах. Подробную информацию можно найти на сайте GPU Test Drive.


    Поставляемый с сегодняшнего дня двухпроцессорный ускоритель Nvidia Tesla K80 будет доступен у ряда производителей серверов, включая ASUS, Bull, Cirrascale, Cray, Dell, Gigabyte, HP, Inspur, Penguin, Quanta, Sugon, Supermicro and Tyan, а также у партнеров-реселлеров Nvidia.

    Татьяна Короткова

    Tesla K80 | ИИ и высокопроизводительные вычисления

    90 008

    (繁體 中文)

    90 013 Quadro GP100 規格 書
    Общий размер: [1916 KB]

    Нулевой
    (2017/3/20)

    Краткое руководство
    Английский Нулевой
    (2017/3/20)
    Краткое руководство по установке Quadro
    Общий размер: [997 КБ]
    Многоязычный V01
    (2018/4/1)
    Поддерживаемые модели: P400, P600, P620, P1000, P2000, P4000, P5000, P6000, GP100, K420, K620, K1200, K2200, M4000, M5000
    Краткое руководство для Quadro серия
    Общий размер: [2348 KB]
    (简体 中文) Null
    (2016/6/13)
    Quadro 快速 入門 指南
    Общий размер: [1192 KB]
    Tesla Data Sheet
    Английский Null
    (2016/10/20)
    DGX-1
    Общий размер: [1356 KB]
    Английский Null
    (2016/10/20)
    Tesla P100
    Общий размер: [947 КБ]
    Английский Null
    (2016/10/20)
    Tesla P40
    Общий размер: [4317 KB]
    Английский Null
    (2016/10/20)
    Tesla P4
    Общий размер: [4814 КБ]
    Английский Пустой
    (2016/10/20)
    Tesla M40 24 ГБ
    Общий размер: [5396 КБ]
    (繁體 中文) Null
    (2016/10/20)
    Tesla P100 規格 書
    Общий размер: [1854 KB]
    (繁體 中文) Null
    (2016/10/20)
    DGX- 1 深度 學習 系統 規格 書
    Общий размер: [974 KB]
    DM
    Английский Null
    (2016/6/13)
    Quadro Full Series DM
    Общий размер: [3167 KB ]
    (繁體 中文) Пусто
    (2016/6/13)
    Quadro 全系列 中文 型 錄
    Общий размер: [18612 КБ]
    Лист данных NVS
    Английский Нулевой
    (2015/11/24)
    NVS810
    Общий размер: [1298 КБ]
    Английский Пусто
    (24.11.2015)
    NVS510
    Общий размер: [1886 КБ]
    Английский Пусто
    (24.11.2015)
    NVS315
    Всего размер: [1149 КБ]
    Английский Нулевой
    (2015/11/24)
    NVS310
    Общий размер: [1188 КБ]
    (繁體 中文) Нулевой
    2015/11/24)
    NVS810 規格 書
    Общий размер: [1008 KB]
    (繁體 中文) Null
    (2015/11/24)
    NVS510 規格 書
    Общий размер: [ 1366 КБ]
    (繁體 中文) Пусто
    (2015/11 / 24)
    NVS315 規格 書
    Общий размер: [1359 КБ]
    (繁體 中文) Пусто
    (2015/11/24)
    NVS310 規格 書
    Общий размер: [1420 КБ]
    Tegra Data Sheet
    (繁體 中文) Null
    (2016/6/13)
    Jetson TX1 開發 套件 規格
    Общий размер: [9592 КБ]
    Null
    (2016/6/13)
    Jetson TK1 開發 套件 規格 書
    Общий размер: [9191 KB]
    Quadro Data Sheet
    English

    15

    Null 2017/3/20) Quadro GP100
    Общий размер: [1896 КБ]
    Английский Пустой
    (2016/9/14)
    Quadro P6000
    Общий размер: [376 КБ]
    Английский Пусто
    (2016/9/14)
    Quadro P5000
    Всего si ze: [374 KB]
    English Null
    (2017/3/20)
    Quadro P4000
    Общий размер: [1545 KB]
    English Null
    (2017 / 3/20)
    Quadro P2000
    Общий размер: [1441 КБ]
    Английский Пустой
    (2017/3/20)
    Quadro P1000
    Общий размер: [574 КБ]
    Английский Пусто
    (2017/3/20)
    Quadro P600
    Общий размер: [603 КБ]
    Английский Пусто
    (2017/3/20)
    Quadro P400
    Всего размер: [1454 КБ]
    Английский Нулевой
    (2016/6/13)
    Quadro M6000 24 ГБ
    Общий размер: [687 КБ]
    Английский Нулевой
    (2015 / 11/24)
    Quadro M5000 90 011 Общий размер: [692 КБ]
    Английский Пустой
    (2015/11/24)
    Quadro M4000
    Общий размер: [684 КБ]
    Английский Пустой
    ( 2016/6/13)
    Quadro M2000
    Общий размер: [578 КБ]
    Английский Null
    (2015/11/24)
    Quadro K2200
    Общий размер: [589 КБ]
    Английский Пустой
    (2015/11/24)
    Quadro K1200
    Общий размер: [577 КБ]
    Английский Пустой
    (24.11.2015)
    Quadro K620
    Общий размер: [595 КБ]
    Английский Пустой
    (21.10.2016)
    Quadro K420 2 ГБ
    Общий размер: [601 КБ]
    (восточный язык) Нуль
    (2017/3/20)
    (繁體 中文) Null
    (2016/9/14)
    Quadro P6000 規格
    Общий размер: [503 KB]
    (繁體 中文) Пусто
    (2016/9/14)
    Quadro P5000 規格 書
    Общий размер: [457 КБ]
    (繁體 中文) / Пусто
    (2017 / Пусто
    ) 3/20)
    Quadro P4000 規格 書
    Общий размер: [1636 KB]
    (繁體 中文) Null
    (2017/3/20)
    Quadro P2000 規格 書
    Общий размер: [ 1481 КБ]
    (繁體 中文) Нулевой
    (2017/3/20)
    Quadro P1000 規格 書
    Общий размер: [1443 КБ]
    (繁體

    ) Quadro P600 規格 書
    Общий размер: [1504 КБ]
    (繁體 中文) Нулевой
    (2017/3/20)
    Quadro P400 規格
    Общий размер: [1504 КБ]
    (繁體 中文) Null
    (2016/6/13)
    Quadro M6000 24GB 規格 書
    Общий размер: [3151 KB]
    (繁體 中文) Null
    (2015/11/24)
    Quadro M5000 規格 書
    Общий размер: [678 KB]
    (繁體中文) Пусто
    (24.11.2015)
    Quadro M4000 規格 書
    Общий размер: [639 КБ]
    (繁體 中文) Пусто
    (13.06.2016)
    Quadro M2000 規格 書
    Общий размер: [2749 KB]
    (繁體 中文) Null
    (2016/6/27)
    Quadro K2200 規格 書
    Общий размер: [2741 KB]
    (繁體 中文) Null
    (2015/11/24)
    Quadro K1200 規格 書
    Общий размер: [8284 КБ]
    (繁體中文) Null
    (2016/6/27)
    Quadro K620 規格 書
    Общий размер: [2867 КБ]
    (тайский) Null
    (2016/10/20)
    Quadro P6000
    Общий размер: [2905 КБ]
    (тайский) Пустой
    (2016/10/20)
    Quadro P5000
    Общий размер: [5806 КБ]
    (вьетнамский) Null
    (2016/10/20)
    Quadro P6000
    Общий размер: [3424 KB]
    (вьетнамский) Null
    (2016/10/20)
    Quadro P5000
    Общий размер : [3550 КБ]

    Процессорный блок графического процессора NVIDIA Tesla K80 24 ГБ 900-22080-0000-000 [Tesla K80]

    2

    (базовая частота)

    0

    31

    31
    NVIDIA Tesla K80 24 ГБ GDDR5 Серверный ускоритель GPU с пассивным охлаждением 900-22080-0000-000
    Производитель Nvidia
    Номер модели Tesla K80
    MPN 900-2208027 900-000 900U 900-22080-0000-000
    Описание
    Tesla K80 GPU Accelerator плата с двумя графическими процессорами, которая сочетает в себе 24 ГБ памяти с невероятно высокой пропускной способностью памяти и до 2.Графический процессор Tesla K80 с удвоенной точностью до 91 тфлопс с технологией NVIDIA GPU Boost разработан для самых требовательных вычислительных задач. Он идеально подходит для рабочих нагрузок с одинарной и двойной точностью, которые требуют не только высочайшей производительности вычислений, но и высокой пропускной способности данных. Tesla K80 — это высокопроизводительный и экономичный способ увеличения плотности графического процессора и простоты использования. Это комбинация, которая сокращает время, необходимое для открытия.
    Технические характеристики
    Система Сервер
    Количество графических процессоров
    Количество графических процессоров G805 2×2 (2496 на графический процессор)
    Объем памяти 24 ГБ GDDR5 (12 ГБ на графический процессор)
    Пропускная способность памяти (ECC выкл.) 480 ГБ / с (240 ГБ / с на графический процессор)
    Пиковая производительность с плавающей точкой двойной точности 2.91 Тфлопс (частота разгона графического процессора)
    1,87 Тфлопс (базовая частота)
    Пиковая производительность с плавающей точкой одинарной точности 8,74 Тфлопс (тактовая частота графического процессора)
    5,6 тактовой частоты 6
    Упаковка
    Состояние Новые, оптом
    Содержимое Блок графического процессора
    Сравнение глубины графических ускорителей NVIDIA Tesla Kepler

    Главная> Вики> Углубленное сравнение ускорителей NVIDIA Tesla Kepler GPU

    Статьи> Углубленное сравнение ускорителей NVIDIA Tesla Kepler GPU
    В этой статье подробно описаны графические ускорители NVIDIA Tesla серии K (кодовое название «Kepler»).Графические процессоры Kepler улучшают архитектуру Fermi предыдущего поколения.

    Для получения дополнительной информации о других архитектурах Tesla GPU перейдите по ссылке:

    Важные изменения, доступные в архитектуре GPU «Kepler», включают:

    • Динамический параллелизм поддерживает потоки графического процессора, запускающие новые потоки. Это упрощает параллельное программирование и позволяет избежать ненужной связи между GPU и CPU.
    • HyperQ поддерживает до 32 рабочих очередей на графический процессор.Таким образом, несколько ядер ЦП и процессы MPI могут одновременно обращаться к графическому процессору. Значительно улучшено эффективное использование ресурсов графического процессора.
    • Архитектура SMX обеспечивает новый многопроцессорный потоковый дизайн, оптимизированный для производительности на ватт. Каждый SM содержит 192 ядра CUDA (по сравнению с 32 ядрами в Fermi).
    • PCI-Express поколения 3.0 удваивает скорость передачи данных между хостом и графическим процессором.
    • GPU Boost увеличивает тактовую частоту всех ядер CUDA, обеспечивая 30 +% прирост производительности для многих распространенных приложений.
    • Каждый SM содержит более чем в два раза больше регистров (с еще 2X на Tesla K80). Каждый поток может адресовать в четыре раза больше регистров .
    • Ширина банка общей памяти увеличена вдвое. Аналогичным образом, пропускная способность разделяемой памяти удваивается на . Tesla K80 имеет дополнительное двукратное увеличение объема разделяемой памяти.
    • Инструкции перемешивания позволяют потокам обмениваться данными без использования общей памяти.

    Технические характеристики графического процессора Tesla «Kepler»

    В таблице ниже перечислены функции доступных ускорителей Tesla GPU.Чтобы узнать больше о любом из этих продуктов или узнать, как лучше всего использовать их возможности, поговорите со специалистом по HPC.

    В настоящее время поставляются графические процессоры Tesla ‘Kepler’

    Элемент Тесла К80 Тесла К40
    Чип (ы) графического процессора 2x Кеплер GK210 Кеплер GK110b
    Пиковая одинарная точность (базовые частоты) 5,60 терафлопс (оба графических процессора вместе) 4.29 терафлопс
    Peak Double Precision (базовые частоты) 1,87 терафлопс (оба графических процессора вместе) 1,43 терафлопс
    Пиковая одинарная точность (ускорение графического процессора) 8,73 терафлопс (оба графических процессора вместе) 5,04 терафлопс
    Пиковая двойная точность (ускорение графического процессора) 2,91 терафлопс (оба графических процессора вместе) 1,68 терафлопс
    Встроенная память GDDR5 1 24 ГБ (12 ГБ на графический процессор) 12 ГБ
    Пропускная способность памяти 1 480 ГБ / с (240 ГБ / с на графический процессор) 288 ГБ / с
    PCI-Express поколения 3.0
    Достижимая полоса пропускания PCI-E 12 ГБ / с 12 ГБ / с
    Количество блоков SMX 26 (13 на GPU) 15
    Количество ядер CUDA 4992 (2496 на графический процессор) 2880
    Тактовая частота памяти 2500 МГц 3004 МГц
    Базовая частота графического процессора 560 МГц 745 МГц
    Поддержка ускорения графического процессора Да — динамический Да — Статический
    Тактовая частота ускорения графического процессора 23 уровня между 562 МГц и 875 МГц 810 МГц
    875 МГц
    Архитектурные особенности SMX, динамический параллелизм, Hyper-Q
    Вычислительные возможности 3.7 3,5
    Поддержка рабочих станций Есть
    Поддержка сервера Есть
    Мощность (TDP) 300 Вт (плюс нулевое энергопотребление в режиме ожидания) 235 Вт

    1. Измерения при отключенном ECC. Объем памяти и производительность снижаются при включении ECC.

    Предыдущие модели графических процессоров Tesla ‘Kepler’

    Перечисленные ниже модели все еще доступны для продажи в определенных сценариях, но обычно не рекомендуются.Они предлагают более низкую производительность, чем Tesla K40 или K80 (и не стоят меньше).

    Элемент Тесла K20X Тесла К20 Тесла К10
    Чип (ы) графического процессора Кеплер GK110 2x Кеплер GK104
    Пиковая одинарная точность 3,95 терафлопс 3,52 терафлопс 2,3 терафлопс на графический процессор
    Пиковая двойная точность 1.32 терафлопс 1,17 терафлопс 95 Гфлопс на графический процессор
    Встроенная память GDDR5 1 6 ГБ 5 ГБ 4 ГБ на графический процессор
    Пропускная способность памяти 1 250 ГБ / с 208 ГБ / с 160 ГБ / с на графический процессор
    PCI-Express поколения 2,0 3,0
    Достижимая полоса пропускания PCI-E 6 ГБ / с 11 ГБ / с
    Количество блоков SMX 14 13 8 на графический процессор
    Количество ядер CUDA 2688 2496 1536 на GPU
    Тактовая частота памяти 2600 МГц 2600 МГц 2500 МГц
    Базовая частота графического процессора 732 МГц 705 МГц 745 МГц
    Поддержка ускорения графического процессора Limited
    Тактовая частота ускорения графического процессора 758 МГц
    784 МГц
    Архитектурные особенности SMX, динамический параллелизм, Hyper-Q SMX
    Вычислительные возможности 3.5 3,0
    Поддержка рабочих станций Есть
    Поддержка сервера Есть
    Мощность (TDP) 235 Вт 225 Вт

    1. Измерения при отключенном ECC. Объем памяти и производительность снижаются при включении ECC.

    Сравнение архитектур графических процессоров Fermi и Kepler

    Элемент Ферми GF100 Ферми GF104 Кеплер GK104 Кеплер GK110 (б) Кеплер GK210
    Вычислительные возможности 2.0 2,1 3,0 3,5 3,7
    Число ниток на основу 32
    Максимальное количество деформаций на SM 48 64
    Макс.резьба на SM 1536 2048
    Максимальное количество резьбовых блоков на SM 8 16
    32-битных регистров на SM 32 К 64 К 128 К
    Максимальное количество регистров на блок потока 32 К 64 К
    Максимальное количество регистров на поток 63 255
    Максимальное количество потоков на резьбовой блок 1024
    Конфигурации общей памяти
    (остаток настроен как кэш L1)
    16 КБ + 48 КБ кэш-памяти L1

    48 КБ + 16 КБ кэш L1

    (всего 64 КБ)

    16 КБ + 48 КБ кэш-памяти L1

    32 КБ + 32 КБ кэш L1

    48 КБ + 16 КБ кэш L1

    (всего 64 КБ)

    16 КБ + 112 КБ кэш-памяти L1

    32 КБ + 96 КБ кэш L1

    48 КБ + 80 КБ L1 кэш

    (всего 128 КБ)

    Максимальное количество разделяемой памяти на блок потока 48 КБ
    Макс.размер сетки по оси X 2 16-1 2 32-1
    Hyper-Q Есть
    Динамический параллелизм Есть

    Tesla K80 против Tesla T4

    Общая информация

    Сравнение архитектуры видеокарт, рыночного сегмента, соотношения цены и качества и других общих параметров.

    900

    Выпуск

    , ноябрь 2014 г. лет назад)

    Место в рейтинге производительности без рейтинга 112
    Соотношение цена / качество нет данных 7,36
    Архитектура 9000

    2,0 Turing
    Кодовое название графического процессора GK210 TU104
    Рыночный сегмент Рабочая станция Рабочая станция 13 сентября 2018 г. (3 года назад)
    Цена сейчас $ 119 $ 2620

    Соотношение цена / качество

    Для получения индекса сравним характеристики видеокарт и их относительную стоимость.

    нет данных

    Технические данные

    Общие параметры производительности, такие как количество шейдеров, базовая частота ядра графического процессора и тактовая частота ускорения, производственный процесс, скорость текстурирования и вычислений. Эти параметры косвенно говорят о производительности, но для точной оценки нужно учитывать их бенчмарки и результаты игровых тестов.Обратите внимание, что энергопотребление некоторых видеокарт может значительно превышать их номинальный TDP, особенно при разгоне.

    5 МГц 900

    тактовая частота

    мощность (TDP)

    Конвейеры / ядра CUDA 2496 2560
    Частота ядра 562 МГц 90

    585 МГц
    1590 МГц
    Количество транзисторов 7,100 миллионов 13,600 миллионов
    Технологический процесс 28 нм 28 нм

    Тепловой дизайн 300 Вт 70 Вт
    Скорость заполнения текстуры 171.4 254,4

    Совместимость, размеры и требования

    Информация о совместимости с остальными компонентами компьютера. Полезно при выборе конфигурации будущего компьютера или при обновлении существующего. Для настольных видеокарт это интерфейс и шина (совместимость с материнской платой), дополнительные разъемы питания (совместимость с блоками питания).

    91

    Интерфейс PCIe 3.0 x16 PCIe 3.0 x16
    Длина 267 мм 168 мм
    Разъемы дополнительного питания 1x 8-контактный 90

    Память

    Параметры установленной памяти: ее тип, объем, шина, частота и пропускная способность. Обратите внимание, что встроенные в процессоры графические процессоры не имеют выделенной видеопамяти и используют общую часть системной ОЗУ.

    3 Разрядность шины памяти 9090 256 бит
    Тип памяти GDDR5 GDDR6
    Максимальный объем RAM 12 ГБ 16 ГБ
    Тактовая частота памяти 5012 МГц 10000 МГц
    Пропускная способность памяти 240.6 ГБ / с 320,0 ГБ / с

    Видеовыходы и порты

    Типы и количество видеоразъемов, имеющихся на рассмотренных графических процессорах. Как правило, данные в этом разделе точны только для настольных эталонов (так называемая Founders Edition для чипов NVIDIA). OEM-производители могут изменять количество и тип портов вывода, в то время как для карт ноутбуков наличие определенных портов видеовыходов зависит от модели ноутбука, а не от самой карты.

    Разъемы дисплея Нет выходов Нет выходов

    Поддержка API

    Поддерживаемые API, включая определенные версии этих API.

    DirectX 12 (11_1) 12 Ultimate (12_1)
    Shader Model 5.1 6.5
    OpenGL 4,6 4,6
    OpenCL 1,2 1,2
    9001

    CUDA 3,7 7,5

    Преимущества и недостатки


    Новинка 17 ноября 2014 13 сентября 2018
    Разрядность шины памяти 384 256
    Конвейеры / ядра CUDA 2496 2560
    Пропускная способность памяти 240.6 320
    Чип литография 28 12
    Расчетная тепловая мощность (TDP) 300 70

    Technical City не мог выбрать между

    NVIDIA Тесла K80

    и

    NVIDIA Тесла T4

    У нас нет результатов тестирования, чтобы судить.


    Если у вас остались вопросы по выбору среди рассмотренных видеокарт, задавайте их в комментариях, и мы ответим.

    Тесты: Nvidia P100 против графического процессора K80

    Графический процессор Nvidia Tesla P100 (архитектура Pascal)

    Сравнение оборудования

    В таблице ниже показаны основные аппаратные различия между двумя картами.

    NVIDIA Tesple GPU

    Процессор Ядра Ядер CUDA Частота GFLOPs (двойная) 1 Память Черно-белая память
    2 x 13 (SMX) 2 x 2,496 562 МГц 2 x 1,455 2 x 12 ГБ 2 x 240 ГБ / с
    NVIDIA Tesla P100 GPU (Pascal) 56 (SM) 3,584 1,126 МГц 4,670 16 ГБ 720 ГБ / с

    1 Обратите внимание, что значения FLOP рассчитываются исходя из предположения, что инструкции умножения-сложения (FMA) и подсчитывая их как 2 операции (даже если они сопоставляются только с одной инструкцией процессора).

    Xcelerit Quant Benchmarks

    Пиковые значения GFLOP, указанные выше, редко достигаются в реальных приложениях. Помимо вычислительных инструкций, на производительность влияют многие другие факторы, такие как задержки памяти и кеша, синхронизация потоков, параллелизм на уровне инструкций, занятость графического процессора и расхождение ветвей. Чтобы дать представление о производительности в реальном мире, мы используем избранные приложения из Xcelerit Quant Benchmarks , репрезентативного набора приложений, широко используемых в количественных финансах.Эти приложения были вручную настроены для обеспечения максимальной производительности с использованием нативной реализации специалистами по оптимизации кода, часто в сотрудничестве с соответствующим производителем процессоров.

    Финансовый инструмент Численный метод Описание Параметры
    Портфель обмена LIBOR Монте-Карло Цены на портфель обменов LIBOR и рыночную модель LIBOR

  • 15 обменов
  • 80 ставок и чувствительности
  • 128–1 024 000 путей
  • Американские опционы Биномиальная решетка Цены на партию американских опционов колл по модели Блэка-Шоулза с использованием биномиальной решетки Росс и Рубинштейн).(подробнее)
    • 1024 ступенчатая решетка
    • 128–2 048 000 опций
    Европейские опционы Закрытая форма Цены на партию европейских опционов колл и пут по формуле Блэка-Шоулза-Мертона. Мы повторяем формулу 100 раз, чтобы увеличить общее время выполнения измерений производительности. (подробнее)
    Варианты барьеров Монте-Карло Цены на портфель вариантов барьеров повышенной проходимости по модели Блэка-Шоулза с использованием моделирования Монте-Карло.(подробнее)
    • 50 временных шагов
    • 50 000 путей
    • 2 000–4 000 вариантов

    Выбранные приложения из Xcelerit Quantchmarks

    Benchmark Setup Мы сравниваем

    9090 приложение на картах K80 и P100. Конфигурация системы представлена ​​следующим образом:

    • CPU: 2 сокета, Haswell (Intel Xeon E5-2698 v3)
    • GPU: NVIDIA Tesla K80 и NVIDIA Tesla P100 (ECC on)
    • OS: RedHat Enterprise Linux 7.2 (64-разрядная)
    • ОЗУ: 128 ГБ (система K80) и 256 ГБ (система P100)
    • Версия CUDA: 8.0
    • Внутренний компилятор ЦП: GCC 4.8
    • Частота графического процессора: максимальное ускорение
    • Точность: double

    Производительность

    Для измерения производительности приложение запускается повторно, записывая время настенных часов для каждого запуска, пока расчетная ошибка синхронизации не станет ниже заданного значения.Измерение включает в себя полное время выполнения алгоритма от входов до выходов, включая настройку графического процессора и передачу данных. Сообщается об ускорении по сравнению с последовательной реализацией на одном ядре ЦП, усредненным по разному количеству путей или опций:

    Мы видим, что P100 дает прирост от 1,3 до 2,3x по сравнению с K80 (в среднем 1,7x). Такой высокий разброс ускорения между приложениями можно объяснить различными характеристиками приложений, в частности отношением вычислительных инструкций к операциям доступа к памяти.При максимальной производительности P100 имеет в 1,6 раза больше FLOP (двойная точность) и в 3 раза больше пропускной способности памяти по сравнению с графическим процессором K80.

    И портфель обмена LIBOR, и цены на опции Блэка-Шоулза содержат большое количество вычислительных инструкций и требуют меньшего доступа к памяти. Таким образом, эти приложения в основном выигрывают от увеличения GFLOP и меньше от улучшения пропускной способности памяти. Это объясняет ускорение примерно в 1,3 раза по сравнению с K80.

    Биномиальный американский вариант цены требует интенсивного использования памяти в глобальной и общей памяти, а также в кеш-памяти.Он также активно использует операции синхронизации потоков. Производительность этих операций была значительно увеличена на P100, что объясняет максимальный прирост в 2,3 раза.

    Приложение «Параметры барьера Монте-Карло» выигрывает от некоторого увеличения производительности как вычислений, так и памяти. Это приводит к ускорению примерно в 1,8 раза.

    Доступ к исходному коду

    NVIDIA представляет ускоритель Tesla K80 Dual-GPU

    НОВЫЙ ОРЛЕАН, Луизиана, 17 ноября — NVIDIA сегодня представила новое дополнение к платформе ускоренных вычислений NVIDIA Tesla: двухпроцессорный ускоритель Tesla K80, самый высокопроизводительный ускоритель в мире, разработанный для широкого спектра машинного обучения, анализа данных и т. Д. научные приложения и приложения для высокопроизводительных вычислений (HPC).

    Двойной графический процессор Tesla K80 — это новое флагманское предложение платформы ускоренных вычислений Tesla, ведущей платформы для ускорения анализа данных и научных вычислений. Он сочетает в себе самые быстрые в мире ускорители графических процессоров, широко используемую модель параллельных вычислений CUDA и обширную экосистему разработчиков программного обеспечения, поставщиков программного обеспечения и OEM-производителей систем центров обработки данных.

    Двухпроцессорный ускоритель Tesla K80 обеспечивает почти в два раза более высокую производительность и вдвое большую пропускную способность памяти по сравнению с его предшественником, ускорителем Tesla K40 GPU.Обладая в десять раз большей производительностью, чем самые быстрые современные ЦП, он превосходит ЦП и конкурирующие ускорители в сотнях сложных аналитических и крупных, ресурсоемких научных вычислительных приложений.

    Пользователи могут разблокировать неиспользованную производительность широкого спектра приложений с помощью усовершенствованной версии ускорителя технологии NVIDIA GPU Boost (PDF), которая динамически преобразует запас мощности в оптимальное повышение производительности для каждого отдельного приложения.

    Лучшая в отрасли производительность для науки, анализа данных, машинного обучения

    Двухпроцессорный ускоритель Tesla K80 был разработан с учетом самых сложных вычислительных задач, от астрофизики, геномики и квантовой химии до анализа данных.Он также оптимизирован для сложных задач глубокого обучения, одного из самых быстрорастущих сегментов в области машинного обучения.

    «Графические процессоры NVIDIA стали де-факто вычислительной платформой для сообщества глубокого обучения», — сказал Ян Лекун, директор отдела исследований искусственного интеллекта в Facebook и серебряный профессор компьютерных наук и нейронных наук в Нью-Йоркском университете. «Поскольку точность систем глубокого обучения повышается по мере увеличения размеров моделей и наборов данных, мы всегда ищем самое быстрое оборудование, которое можем найти.Ускоритель Tesla K80 с его архитектурой с двумя графическими процессорами и большой памятью дает нам больше терафлопс и больше ГБ, чем когда-либо прежде, с одного сервера, что позволяет нам быстрее прогрессировать в глубоком обучении ».

    Tesla K80 обеспечивает пиковую производительность с плавающей запятой до 8,74 терафлопс с одинарной точностью и до 2,91 терафлопс с двойной точностью, а также в 10 раз более высокую производительность, чем самые быстрые современные процессоры, в ведущих научных и инженерных приложениях, таких как AMBER, GROMACS, Quantum Espresso и LSMS. .

    «Двухпроцессорные ускорители Tesla K80 до 10 раз быстрее процессоров, обеспечивая научные прорывы в некоторых из наших ключевых приложений, и обеспечивают низкий уровень энергопотребления», — сказал Вольфганг Нагель, директор Центра информационных услуг и высокопроизводительных вычислений. Технический университет Дрездена в Германии. «Наши исследователи широко используют доступные ресурсы графического процессора на суперкомпьютере Taurus, чтобы обеспечить более совершенную терапию рака, понять клетки, наблюдая за ними вживую, и изучить астероиды в рамках миссии ESA Rosetta.”

    Ключевые особенности двухпроцессорного ускорителя Tesla K80:

    • Два графических процессора на плате — удваивает пропускную способность приложений, разработанных для использования преимуществ нескольких графических процессоров.
    • 24 ГБ сверхбыстрой памяти GDDR5 — 12 ГБ памяти на каждый графический процессор, в 2 раза больше памяти, чем графический процессор Tesla K40, позволяет пользователям обрабатывать в 2 раза большие наборы данных.
    • Пропускная способность памяти 480 ГБ / с — Повышенная пропускная способность данных позволяет специалистам по обработке данных обрабатывать петабайты информации вдвое быстрее по сравнению с ускорителем Tesla K10.Оптимизирован для приложений по разведке энергоресурсов, обработки видео и изображений, а также для анализа данных.
    • 4 992 ядра параллельной обработки CUDA — ускоряет приложения до 10 раз по сравнению с использованием только центрального процессора.
    • Dynamic NVIDIA GPU Boost Technology — динамически масштабирует тактовую частоту графического процессора в зависимости от характеристик отдельных приложений для достижения максимальной производительности.
    • Динамический параллелизм — Позволяет потокам графического процессора динамически порождать новые потоки, позволяя пользователям быстро и легко обрабатывать адаптивные и динамические структуры данных.

    Tesla K80 ускоряет самый широкий спектр научных, инженерных, коммерческих и корпоративных приложений для высокопроизводительных вычислений и центров обработки данных — всего более 280. Полный каталог приложений с ускорением на GPU (PDF) доступен для бесплатной загрузки.

    Более подробная информация о двухпроцессорном ускорителе Tesla K80 доступна на стенде NVIDIA 1727 в SC14 17-20 ноября, а также на веб-сайте NVIDIA по высокопроизводительным вычислениям.

    Наличие

    Поставляемый сегодня ускоритель NVIDIA Tesla K80 с двумя графическими процессорами будет доступен от различных производителей серверов, включая ASUS, Bull, Cirrascale, Cray, Dell, Gigabyte, HP, Inspur, Penguin, Quanta, Sugon, Supermicro и Tyan, а также а также от партнеров-реселлеров NVIDIA.

    О платформе ускоренных вычислений Tesla

    Платформа ускоренных вычислений Tesla разработана с нуля для энергоэффективных высокопроизводительных вычислений, вычислительной науки, суперкомпьютеров, корпоративных приложений, сложных приложений для анализа данных и машинного обучения. Он обеспечивает значительно более высокую производительность и энергоэффективность, чем подход с использованием только ЦП. Платформа глубоко объединяет самые быстрые в мире ускорители графических процессоров, инструменты разработки, высокоскоростные коммуникационные технологии, поддерживаемую экосистему и NVIDIA CUDA, самую распространенную в мире модель параллельных вычислений.

    Источник: NVIDIA

    Взгляд на NVIDIA Tesla K80

    NVIDIA

    NVIDIA уже давно известна своей качественной продукцией, но ускоритель графического процессора K80 находится на другом уровне скорости. Микросхема корпоративного уровня используется для специализированных интенсивных рабочих нагрузок, таких как питание суперкомпьютеров для решения сложных научных задач. В то время как другие чипы находят применение в общих повседневных задачах, K80 является творением платформы ускоренных вычислений Tesla.Это объясняет, почему он используется для анализа данных или научных вычислений. NVIDIA позаботилась о том, чтобы производители оригинального оборудования, разработчики программного обеспечения и поставщики программного обеспечения участвовали в разработке K80. Это, в сочетании с архитектурой NVIDIA Compute Unified Device Architecture, делает K80 грозным ускорителем графического процессора.

    K80 VS K40

    Этот продукт легко превосходит своего предшественника, ускоритель Tesla K40 GPU. Согласно тестам, K80 обеспечивает на удвоенную производительность и вдвое большую пропускную способность памяти, чем K40. В сочетании с другими графическими продуктами, не входящими в линейку Tesla, разница в мощности становится более заметной. Если мы сравним K80 с настольной видеокартой GeForce GTX 980, последняя обеспечивает 5 терафлопс производительности с одинарной точностью. Первый легко превосходит его со своим показателем 8,7 терафлопс. Вы можете подумать, что K80 — самый быстрый NVIDIA, но бренд не собирается останавливаться на достигнутом. Их архитектура Pascal GPU, еще одна линейка продуктов, позволяет графическим процессорам быстрее обмениваться данными друг с другом, что затем приводит к повышению производительности компьютеров.

    Общая стоимость K80

    Тем не менее, Tesla K80 сохраняет свою ценность как один из ускорителей, которые можно использовать для серверов. Это означает, что компании или предприятия, использующие серверы, будь то для внутренней электронной почты или хранения данных, могут воспользоваться преимуществами K80 для обеспечения эффективности своих повседневных операций. При ближайшем рассмотрении вы узнаете, что K80 на самом деле состоит из двух графических процессоров, которые помогают ему справляться с тяжелыми задачами. В цифрах чип имеет 24 гигабайта памяти, 4992 ядра обработки и пропускную способность памяти 480 гигабайт в секунду.Он также оснащен функцией ускорения графического процессора, которая может повысить уровень производительности в случае, если этого потребует особо требовательное приложение на компьютере.

    Стоит ли инвестировать?

    Что делает ускоритель K80 достойным инвестирования для предприятий, так это его способность снижать затраты на центры обработки данных, на которые полагаются предприятия. Обычно бизнес или организация, которая намеревается улучшить производительность своих данных, должна защищать дополнительные серверы, которые способны обрабатывать или хранить огромные повседневные данные.Поскольку K80 сам по себе мощный, его использование больше не сделает необходимость в дополнительных серверах или, по крайней мере, уменьшит количество, необходимое для повышения производительности данных.

    По заявлению NVIDIA, ускорение K80 предназначено для увеличения пропускной способности реальных приложений в пять-десять раз, что может позволить клиентам сэкономить до 50 процентов на ускоренных центрах обработки данных. Производительность или скорость, с которой что-то обрабатывается, означает, что предприятия могут сделать больше за более короткий промежуток времени.Например, исследовательские центры, инвестирующие в K80, получат больше научных открытий, в то время как веб-сервисы, такие как торговые сайты, увидят рост активности пользователей или количество посещений и покупок в любой день. Учитывая потенциальную прибыль K80, неудивительно, что многие клиенты уже обладают этим ускорителем.

    Чтобы узнать о других интересных блогах, перейдите по ссылке:

    Основные 5 причин, почему у вас должен быть хороший API
    В чем разница между VPC и VPN? Окончательный ответ

    Публичное облако , Частное облако и Гибридное облако
    SaaS vs PaaS vs IaaS: руководство для новичков, какая модель лучше для вас
    Виртуальное частное облако и частное облако: различия и определения
    Все вам нужно знать о XaaS (все как услуга)

    .

    Оставьте комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *