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NVIDIA Tesla

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NVIDIA Tesla
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Tesla是一個NVIDIA顯示核心系列品牌,主要用於伺服器高效能電腦運算,用於對抗AMDFireStream系列。這是繼GeForceQuadro之後,第三個顯示核心商標。NVIDIA將顯示核心分為三大系列。GeForce用於提供家庭娛樂;Quadro用於專業繪圖設計;Tesla用於大規模的並聯電腦運算。

快速預覽 研發者, 生產日期 ...

Tesla以塞爾維亞裔美籍發明家尼古拉·特斯拉的名字命名。但Nvidia於2020年5月起停用這個品牌,據稱是因為可能與同名汽車廠牌造成混淆[1]。其新的 GPU 以「Nvidia Data Center GPU」作為品牌[2],例如基於Ampere微架構的 A100 GPU[3]

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產品系列

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nVIDIA Tesla C870圖形處理器

目前,Tesla有三個系列:

  • Tesla GPU運算處理器 - 外形與普通顯示卡大致相同,C870採用GeForce 8顯示核心,而C1060採用GeForce 200顯示核心,不設任何顯示輸出。
  • Tesla GPU Deskside Supercomputer - 桌面平台用,外形與QuadroPlex相似,D870包含兩張C870運算處理器,可透過接線互聯多個裝置。Tesla 10系列中沒有相關產品。
  • Tesla GPU Server - 伺服器用,外形與1U伺服器相似,S870包含四張C870運算處理器,而S1070包含四張C1060運算處理器,可透過接線互聯多個裝置。

較早的時候,人們已意識到GPU能運算大量數據。所以開發者通過圖形語言,利用顯示核心,來進行平行計算,亦即是GPGPU(通用繪圖核心)。但開發者需要有一定程度的圖形處理知識,才能發揮顯示核心效能。隨後,NVIDIA推出了CUDA。開發者利用C++語言,再通過CUDA編譯器,就能利用顯核運算。開發者可忽略圖形處理技術,而直接利用熟悉的C++語言。開發者和科學家,就可以利用顯示核心,研究物理生化勘探等領域。

Tesla比較專注於高效能運算,並且C1060以上(G200)系列能支援雙精度浮點格式。另一方面,CUDA被所有的NVIDIA顯示核心支援,包括GeForce和Quadro系列。

將來,顯示核心能普及化地,輔助中央處理器,進行影片壓縮資料庫搜尋等工作。並支援更多程式語言,例如FortranC++JAVAPython等。

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完整型號列表

更多資訊 型號, 微架構 ...

注釋:

  1. To calculate the processing power see Tesla (微架構)英語Tesla (微架构), 費米微架構, Kepler (微架構), Maxwell (microarchitecture)英語Maxwell (microarchitecture), or 帕斯卡 (微架構). 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.)
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另見

參考資料

外部連結

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