NVIDIA Tesla

Tesla是一个NVIDIA的显示核心系列品牌，主要用于服务器高性能电脑运算，用于对抗AMD的FireStream系列。这是继GeForce和Quadro之后，第三个显示核心商标。NVIDIA将显示核心分为三大系列。GeForce用于提供家庭娱乐；Quadro用于专业绘图设计；Tesla用于大规模的并联电脑运算。

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Tesla

2007年开始使用的Tesla标志
研发者	NVIDIA
生产日期	2007年
类型	图形处理器

Tesla以塞尔维亚裔美籍发明家尼古拉·特斯拉的名字命名。但Nvidia于2020年5月起停用这个品牌，据称是因为可能与同名汽车厂牌造成混淆^[1]。其新的 GPU 以“Nvidia Data Center GPU”作为品牌^[2]，例如基于Ampere微架构的 A100 GPU^[3]。

产品系列

nVIDIA Tesla C870图形处理器

目前，Tesla有三个系列：

• Tesla GPU运算处理器 - 外形与普通显卡大致相同，C870采用GeForce 8显示核心，而C1060采用GeForce 200显示核心，不设任何显示输出。
• Tesla GPU Deskside Supercomputer - 桌面平台用，外形与QuadroPlex相似，D870包含两张C870运算处理器，可透过接线互联多个设备。Tesla 10系列中没有相关产品。
• Tesla GPU Server - 服务器用，外形与1U服务器相似，S870包含四张C870运算处理器，而S1070包含四张C1060运算处理器，可透过接线互联多个设备。

较早的时候，人们已意识到GPU能运算大量数据。所以开发者通过图形语言，利用显示核心，来进行并行计算，亦即是GPGPU（通用绘图核心）。但开发者需要有一定程度的图形处理知识，才能发挥显示核心性能。随后，NVIDIA推出了CUDA。开发者利用C++语言，再通过CUDA编译器，就能利用显核运算。开发者可忽略图形处理技术，而直接利用熟悉的C++语言。开发者和科学家，就可以利用显示核心，研究物理、生化和勘探等领域。

Tesla比较专注于高性能运算，并且C1060以上（G200）系列能支持双精度浮点格式。另一方面，CUDA被所有的NVIDIA显示核心支持，包括GeForce和Quadro系列。

将来，显示核心能普及化地，辅助中央处理器，进行视频压缩、数据库搜索等工作。并支持更多编程语言，例如Fortran、C++、JAVA和Python等。

完整型号列表

型号	微架构	发布时间	芯片	核心 频率	渲染器			内存					算力[a]			CUDA 运算能力[b]	热设计功耗	注释/ 外形尺寸
					CUDA核心 （总数）	基础 频率	最大 增强 频率[c]	总线 类型	总线字长	容量大小	频率	带宽	半精度 Tensor Core FP32 累加	单精度 （MAD或FMA）	双精度 （FMA）
单位				MHz		MHz	MHz		bit	GB	MT/s（英语：Transfers per second）	GB/s	GFLOPs	GFLOPs	GFLOPs		W
C870 GPU Computing Module[d]	Tesla（英语：Tesla (microarchitecture)）	2007年 5月2日	1× G80	600	128	1350	不适用	GDDR3	384	1.5	1600	76.8	否	345.6	否	1.0	170.9	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
D870 Deskside Computer[d]		2007年 5月2日	2× G80	600	256	1350	不适用	GDDR3	2× 384	2× 1.5	1600	2× 76.8	否	691.2	否	1.0	520	Deskside or 3U 19-inch rack（英语：19-inch rack） external GPUs
S870 GPU Computing Server[d]		2007年 5月2日	4× G80	600	512	1350	不适用	GDDR3	4× 384	4× 1.5	1600	4× 76.8	否	1382.4	否	1.0		1U 19-inch rack（英语：19-inch rack） external GPUs, connect via 2× PCIe (×16)
C1060 GPU Computing Module[e]		2009年 4月9日	1× GT200	602	240	1296[5]	不适用	GDDR3	512	4	1600	102.4	否	622.08	77.76	1.3	187.8	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
S1070 GPU Computing Server "400 configuration"[e]		2008年 6月1日	4× GT200	602	960	1296	不适用	GDDR3	4× 512	4× 4	1538.4	4× 98.5	否	2488.3	311.0	1.3	800	1U 19-inch rack（英语：19-inch rack） external GPUs, connect via 2× PCIe (×8 or ×16)
S1070 GPU Computing Server "500 configuration"[e]						1440	不适用						否	2764.8	345.6
S1075 GPU Computing Server[e][6]		2008年 6月1日	4× GT200	602	960	1440	不适用	GDDR3	4× 512	4× 4	1538.4	4× 98.5	否	2764.8	345.6	1.3		1U 19-inch rack（英语：19-inch rack） external GPUs, connect via 1× PCIe (×8 or ×16)
Quadro Plex 2200 D2 Visual Computing System[f]		2008年 7月25日	2× GT200GL	648	480	1296	不适用	GDDR3	2× 512	2× 4	1600	2× 102.4	否	1244.2	155.5	1.3		Deskside or 3U 19-inch rack（英语：19-inch rack） external GPUs with 4 dual-link DVI outputs
Quadro Plex 2200 S4 Visual Computing System[f]		2008年 7月25日	4× GT200GL	648	960	1296	不适用	GDDR3	4× 512	4× 4	1600	4× 102.4	否	2488.3	311.0	1.3	1200	1U 19-inch rack（英语：19-inch rack） external GPUs, connect via 2× PCIe (×8 or ×16)
C2050 GPU Computing Module[7]	Fermi	2011年 7月25日	1× GF100	575	448	1150	不适用	GDDR5	384	3[g]	3000	144	否	1030.4	515.2	2.0	247	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
M2050 GPU Computing Module[8]		2011年 7月25日					不适用				3092	148.4	否				225
C2070 GPU Computing Module[7]		July 25, 2011	1× GF100	575	448	1150	不适用	GDDR5	384	6[g]	3000	144	否	1030.4	515.2	2.0	247	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
C2075 GPU Computing Module[9]		2011年 7月25日					不适用				3000	144	否				225
M2070/M2070Q GPU Computing Module[10]		2011年 7月25日					不适用				3132	150.336	否				225
M2090 GPU Computing Module[11]		2011年 7月25日	1× GF110	650	512	1300	不适用	GDDR5	384	6[g]	3700	177.6	否	1331.2	665.6	2.0	225	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
S2050 GPU Computing Server		2011年 7月25日	4× GF100	575	1792	1150	不适用	GDDR5	4× 384	4× 3[g]	3	4× 148.4	否	4121.6	2060.8	2.0	900	1U 19-inch rack（英语：19-inch rack） external GPUs, connect via 2× PCIe (×8 or ×16)
S2070 GPU Computing Server							不适用			4× 6[g]			否
K10 GPU accelerator[12]	Kepler	2012年 5月1日	2× GK104	不适用	3072	745	?	GDDR5	2× 256	2× 4	5000	2× 160	否	4577	190.7	3.0	225	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
K20 GPU accelerator[13][14]		2012年 11月12日	1× GK110	不适用	2496	706	758	GDDR5	320	5	5200	208	否	3524	1175	3.5	225	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
K20X GPU accelerator[15]		2012年 11月12日	1× GK110	不适用	2688	732	?	GDDR5	384	6	5200	250	否	3935	1312	3.5	235	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
K40 GPU accelerator[16]		2013年 10月8日	1× GK110B	不适用	2880	745	875	GDDR5	384	12[g]	6000	288	否	4291–5040	1430–1680	3.5	235	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
K80 GPU accelerator[17]		2014年 11月17日	2× GK210	不适用	4992	560	875	GDDR5	2× 384	2× 12	5000	2× 240	否	5591–8736	1864–2912	3.7	300	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
M4 GPU accelerator[18][19]	Maxwell	2015年 11月10日	1× GM206	不适用	1024	872	1072	GDDR5	128	4	5500	88	否	1786–2195	55.81–68.61	5.2	50–75	Internal PCIe GPU (half-height, single-slot)
M6 GPU accelerator[20]		2015年 8月30日	1× GM204-995-A1	不适用	1536	722	1051	GDDR5	256	8	4600	147.2	否	2218–3229	69.3–100.9	5.2	75–100	Internal MXM GPU
M10 GPU accelerator[21]			4× GM107	不适用	2560	1033	?	GDDR5	4× 128	4× 8	5188	4× 83	否	5289	165.3	5.2	225	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
M40 GPU accelerator[19][22]		2015年 11月10日	1× GM200	不适用	3072	948	1114	GDDR5	384	12	6000	288	否	5825–6844	182.0–213.9	5.2	250	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
M60 GPU accelerator[23]		2015年 8月30日	2× GM204-895-A1	不适用	4096	899	1178	GDDR5	2× 256	2× 8	5000	2× 160	否	7365–9650	230.1–301.6	5.2	225–300	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
P4 GPU accelerator[24]	Pascal	2016年 9月13日	1× GP104	不适用	2560	810	1063	GDDR5	256	8	6000	192.0	否	4147–5443	129.6–170.1	6.1	50-75	PCI Express card
P6 GPU accelerator[25][26]		2017年 3月24日	1× GP104-995-A1	不适用	2048	1012	1506	GDDR5	256	16	3003	192.2	否	6169	192.8	6.1	90	行动PCI Express模块 card
P40 GPU accelerator[24]		2016年 9月13日	1× GP102	不适用	3840	1303	1531	GDDR5	384	24	7200	345.6	否	10007–11758	312.7–367.4	6.1	250	PCI Express card
P100 GPU accelerator (mezzanine)[27][28]		2016年 4月5日	1× GP100-890-A1	不适用	3584	1328	1480	HBM2	4096	16	1430	732	否	9519–10609	4760–5304	6.0	300	NVLink card
P100 GPU accelerator (16 GB card)[29]		2016年 6月20日	1× GP100	不适用		1126	1303						否	8071‒9340	4036‒4670		250	PCI Express card
P100 GPU accelerator (12 GB card)[29]		2016年 6月20日		不适用					3072	12		549	否	8071‒9340	4036‒4670
V100 GPU accelerator (mezzanine)[30][31][32]	Volta	2017年 5月10日	1× GV100-895-A1	不适用	5120	未知	1,455	HBM2	4,096	16 or 32	1,750	900	119,192	14,899	7,450	7.0	300	SXM card
V100 GPU accelerator (PCIe card)[30][31][32]		2017年 6月21日	1× GV100	不适用		未知	1,370						112,224	14,028	7,014		250	PCIe card
V100 GPU accelerator (PCIe FHHL card)		2018年 3月27日	1× GV100	不适用		937	1,290			16	1,620	829.44	105,680	13,210	6,605		250	PCIe FHHL card
T4 GPU accelerator (PCIe card)[33][34]	Turing	2018年 9月12日	1× TU104-895-A1	不适用	2,560	585	1,590	GDDR6	256	16	5,000	320	64,800	8,100	未知	7.5	70	PCIe card
A2 GPU accelerator (PCIe card)[35]	Ampere	2021年 11月10日	1× GA107	不适用	1,280	1,440	1,770	GDDR6	128	16	6,252	200	18,124	4,531	140	8.6	40-60	PCIe card (half height, single-slot)
A10 GPU accelerator (PCIe card)[36]		2021年 4月12日	1× GA102-890-A1	不适用	9,216	885	1,695	GDDR6	384	24	6,252	600	124,960	31,240	976	8.6	150	PCIe card (single-slot)
A16 GPU accelerator (PCIe card)[37]		2021年 4月12日	4× GA107	不适用	4× 1,280	885	1,695	GDDR6	4× 128	4× 16	7,242	4× 200	4x 18,432	4× 4,608	1,084.8	8.6	250	PCIe card (dual-slot)
A30 GPU accelerator (PCIe card)[38]		2021年 4月12日	1× GA100	不适用	3,584	930	1,440	HBM2	3,072	24	1,215	933.1	165,120	10,320	5,161	8.0	165	PCIe card (dual-slot)
A40 GPU accelerator (PCIe card)[39]		2020年 10月5日	1× GA102	不适用	10,752	1,305	1,740	GDDR6	384	48	7,248	695.8	149,680	37,420	1,168	8.6	300	PCIe card (dual-slot)
A100 GPU accelerator (PCIe card)[40][41]		2020年 5月14日[42]	1× GA100-883AA-A1	不适用	6,912	765	1410	HBM2	5,120	40 or 80	1,215	1,555	312,000	19,500	9,700	8.0	250	PCIe card (dual-slot)
H100 GPU accelerator (PCIe card)[43]	Hopper	2022年 3月22日[44]	1× GH100[45]	不适用	14,592	1,065	1,755 CUDA 1620 TC	HBM2e	5120	80	1,000	2,039	756,449	51,200	25,600	9.0	350	PCIe card (dual-slot)
H100 GPU accelerator (SXM card)				不适用	16,896	1,065	1,980 CUDA 1,830 TC	HBM3	5,120	80	1,500	3,352	989,430	66,900	33,500	9.0	700	SXM card
L40 GPU accelerator[46]	Ada Lovelace	2022年 10月13日	1× AD102[47]	不适用	18,176	735	2,490	GDDR6	384	48	2,250	864	362,066	90,516	1,414	8.9	300	PCIe card (dual-slot)
L4 GPU accelerator[48][49]		2023年 3月21日[50]	1x AD104[51]	不适用	7,424	795	2,040	GDDR6	192	24	1,563	300	121,000	30,300	490	8.9	72	HHHL single slot PCIe card
型号	微架构	发布时间	芯片	核心 频率	渲染器			内存					算力[a]			CUDA 运算能力	热设计功耗	注释/ 外形尺寸
					CUDA核心 （总数）	基础 频率	最大 增强 频率[c]	总线 类型	总线字长	容量大小	频率	带宽	半精度 Tensor Core FP32 累加	单精度 （MAD或FMA）	双精度 （FMA）

• 此外2023年3月21日以及2024年11月18日分别推出Hopper微架构的H800^[52]以及H200^[53]

• 查
• 论
• 编

注释：

1. To calculate the processing power see Tesla (微架构)（英语：Tesla (微架构)）, 费米微架构, Kepler (微架构), Maxwell (microarchitecture)（英语：Maxwell (microarchitecture)）, or 帕斯卡 (微架构). A number range specifies the minimum and maximum processing power at, respectively, the base clock and maximum boost clock.
2. Core architecture version according to the CUDA programming guide.
3. GPU Boost is a default feature that increases the core clock rate while remaining under the card's predetermined power budget. Multiple boost clocks are available, but this table lists the highest clock supported by each card.^[4]
4. Specifications not specified by Nvidia assumed to be based on the NVIDIA GeForce 8GTX
5. Specifications not specified by Nvidia assumed to be based on the NVIDIA GeForce 200
6. Specifications not specified by Nvidia assumed to be based on the Quadro FX 5800
7. With ECC on, a portion of the dedicated memory is used for ECC bits, so the available user memory is reduced by 12.5%. (e.g. 4 GB total memory yields 3.5 GB of user available memory.)

另见

• NVIDIA GeForce
• GeForce 100
• GeForce 200
• GeForce 300
• GeForce 400
• GeForce 500
• GeForce 600
• GeForce 700
• GeForce 800
• GeForce 900

• GeForce 10系列
• GeForce 16系列
• GeForce 20系列
• GeForce 30系列
• NVIDIA Quadro