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 процессор, но позволяет использовать вычислительный ресурс множества своих ядер для решения определенного круга ресурсоёмких задач (вести 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).
Существующие модели Tesla:
Также имеются модели с поддержкой операций над 64-битными числами с плавающей точкой:
На базе архитектуры Kepler предлагаются модели[2]:
Описание | Модель | Количество GPU | Частота ядра, МГц | Шейдерные процессоры | Память | Теоретическая производительность, гигафлопс[3] | Вычислительная совместимость (возможность)[4] | TDP, Вт | Примечания/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 | |||||||
Вычислительный модуль на основе GPU[5] | C870 | 1 | 600 | 128 | 1350 | 76,8 | GDDR3 | 384 | 1536 | 1600 | 518,4 | 345,6 | 0 | 1,0 | 170,9 | АТХ видеокарта |
Приставной суперкомпьютер[5] | D870 | 2 | 600 | 2×128 (256) | 1350 | 153,6 | GDDR3 | 384 | 3072 | 1600 | 1036,8 | 691,2 | 0 | 1,0 | Приставная система или в стойку | |
Вычислительный модуль на основе GPU[5] | S870 | 4 | 600 | 4×128 (512) | 1350 | 307,2 | GDDR3 | 384 | 6144 | 1600 | 2073,6 | 1382,4 | 0 | 1,0 | 1U Rack | |
2-е поколение Tesla-процессоров[6] | C1060 | 1 | 602 | 240 | 1300 | 102,4 | GDDR3 | 512 | 4096 | 1600 | 933,12 | 622,08 | 77,76 | 1,3 | 187,8 | ATX видеокарта IEEE 754-2008 FMA |
2-е поколение Вычислительный модуль на основе GPU[7] |
S1070 | 4 | 602 | 4×240 (960) | 1440 | 409,6 | GDDR3 | 512 | 16384 | 1600 | 4147,2 | 2764,8 | 345,6 | 1,3 | Одноюнитовая стойка IEEE 754—2008 FMA | |
3-е поколение Tesla-процессор[8] |
C2050 | 1 | 575 | 448 | 1150 | 144 | GDDR5 | 384 | 3072[9] | 3000 | 1288 | 1030,4[10] | 515,2 | 2,0 | 238 | Полноразмерная видеокарта IEEE 754—2008 FMA |
3-е поколение Tesla-процессор[8] |
C2070 | 1 | 575 | 448 | 1150 | 144 | GDDR5 | 384 | 6144[9] | 3000 | 1288 | 1030,4[10] | 515,2 | 2,0 | 247 | Полноразмерная видеокарта IEEE 754—2008 FMA |
M2050 Вычислительный модуль на основе GPU |
M2050 | 1 | 575 | 448 | 1150 | 148,4 | GDDR5 | 384 | 3072[10] | 3092 | 1288 | 1030,4[10] | 515,2 | 2,0 | 225 | Вычислительный модуль IEEE 754—2008 FMA |
M2070/M2070Q[11] Вычислительный модуль на основе GPU |
M2070/M2070Q | 1 | 575 | 448 | 1150 | 150,336 | GDDR5 | 384 | 6144[10] | 3132 | 1288 | 1030,4[10] | 515,2 | 2,0 | 225 | Вычислительный модуль IEEE 754—2008 FMA |
S2050 1U Вычислительная система на основе GPU |
S2050 | 4 | 575 | 4×448 (1792) | 1150 | 4×148,4 (593,6) | GDDR5 | 384 | 12288[10] | 3092 | 5152 | 4121,6[10] | 2060,8 | 2,0 | 900 | 1U Rack IEEE 754—2008 FMA |
Nvidia Tesla на Викискладе |
Данная страница на сайте WikiSort.ru содержит текст со страницы сайта "Википедия".
Если Вы хотите её отредактировать, то можете сделать это на странице редактирования в Википедии.
Если сделанные Вами правки не будут кем-нибудь удалены, то через несколько дней они появятся на сайте WikiSort.ru .