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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,主要用於伺服器高性能電腦運算,用於對抗AMDFireStream系列。這是继GeForceQuadro之后,第三个顯示核心商标。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。

事实速览 研发者, 生产日期 ...

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微架构的 A100 GPU[3]

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產品系列

Thumb
nVIDIA Tesla C870圖形處理器

目前,Tesla有三個系列:

  • Tesla GPU运算处理器 - 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运算处理器,可透過接線互联多個裝置。Tesla 10系列中沒有相關產品。
  • Tesla GPU Server - 服务器用,外形與1U伺服器相似,S870包含四張C870运算处理器,而S1070包含四張C1060运算处理器,可透過接線互联多個裝置。

較早的時候,人們已意識到GPU能運算大量數據。所以开发者通过图形语言,利用顯示核心,來进行并行计算,亦即是GPGPU(通用繪圖核心)。但开发者需要有一定程度的图形处理知識,才能發揮顯示核心效能。隨後,NVIDIA推出了CUDA。开发者利用C++语言,再通過CUDA编译器,就能利用顯核運算。开发者可忽略图形处理技術,而直接利用熟悉的C++语言。开发者和科学家,就可以利用顯示核心,研究物理生化勘探等領域。

Tesla比較專注於高性能運算,并且C1060以上(G200)系列能支援双精度浮点格式。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,進行视频压缩数据库搜索等工作。並支援更多程式語言,例如FortranC++JAVAPython等。

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完整型號列表

更多信息 型号, 微架構 ...

注释:

  1. To calculate the processing power see Tesla (微架构)英语Tesla (微架构), 費米微架構, 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.)
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另見

參考資料

外部連結

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