엔비디아 테슬라

Nvidia Tesla
이 문서는 GPGPU 카드에 대한 것입니다.GPU 마이크로아키텍처는 Tesla(마이크로아키텍처)를 참조해 주세요.
「Tesla P100」은, 여기서 리다이렉트 됩니다.Tesla Motors(P100D)의 고성능 자동차 라인은 Tesla Model S 및 Tesla Model X를 참조하십시오.
엔비디아 테슬라
Nvidia Tesla GPU
제조원엔비디아
소개했다2007년
5월 2일; 15년 전(2007-05-02)
유형컨슈머용 그래픽 카드

Nvidia Tesla는 스트림 프로세싱 또는 범용 그래픽 처리 장치(GPGPU)를 대상으로 한 Nvidia의 제품 라인의 이름으로, 선구적인 전기 엔지니어 Nikola Tesla의 이름을 따서 명명되었습니다.이 제품은 G80 시리즈부터 GPU를 사용하기 시작해, 새로운 칩의 출시에 수반해 계속 되고 있다.CUDA 또는 OpenCL API를 사용하여 프로그래밍할 수 있습니다.

Nvidia Tesla 제품 라인은 AMD의 Radeon Instent 및 인텔 Xeon Phi 딥 러닝 및 GPU 카드 라인과 경쟁했습니다.

엔비디아는 2020년 5월 테슬라 브랜드를 퇴출시켰는데,[1] 이는 자동차 브랜드와 혼선이 있을 수 있기 때문인 것으로 알려졌다.새로운 GPU는 Ampere A100 [3]GPU와 마찬가지로 Nvidia Data Center [2]GPU라는 브랜드가 있습니다.

개요

Nvidia Tesla C2075

Tesla 제품은 기존 마이크로프로세서보다 훨씬 뛰어난 계산 능력을 제공하므로 고성능 컴퓨팅 [4]시장을 겨냥했습니다.2012년 현재 Nvidia Teslas는 중국 톈진에 있는 Summit at Oak Ridge National Laboratory와 Tianhe-1A를 포함하여 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터에 전력을 공급하고 있습니다.

테슬라 카드는 페르미 기반의 Nvidia GeForce 카드보다 4배 정도 정밀도가 높은 유사한 단일 정밀 [citation needed]성능을 가지고 있습니다.Nvidia의 소비자용 GeForce 카드나 Nvidia Quadro 카드와 달리 Tesla 카드는 원래 디스플레이에 이미지를 출력할 수 없었습니다.다만, 마지막 테슬라 C클래스 제품에는 듀얼링크 DVI 포트가 [5]1개 포함되어 있었다.

Project Denver의 일환으로서 Nvidia는 GPU에 [6]ARMv8 프로세서 코어를 내장할 예정입니다.이는 32비트 Tegra 칩의 64비트 후속작입니다.

테슬라 P100은 TSMC의 16나노미터 핀펫 반도체 제조 공정을 채택해 2012~2016년 AMD와 엔비디아 GPU가 기존에 사용하던 28나노미터 공정보다 더 발전했다.P100은 또한 삼성의 HBM2 [7]메모리를 사용한다.

적용들

Tesla 제품은 주로 시뮬레이션 및 대규모 계산(특히 부동소수점 계산) 및 전문 분야 및 과학 [8]분야의 고급 이미지 생성에 사용됩니다.

2013년에는 방위산업이 테슬라 매출의 6분의 1도 차지하지 않았지만, Sumit Gupta는 지리공간 인텔리전스 [9]시장에 대한 매출 증가를 예측했다.

사양

모델 마이크로
아키텍처 		시작하다 칩스 코어 클럭
(MHz)		 셰이더 기억 처리능력(GFLOPS)[a] 쿠다
계산하다
능력[b] 		TDP
(표준)		 메모, 폼 팩터
Cuda 코어
(합계)		 베이스 클럭(MHz) 최대 부스트
클럭(MHz)[c] 		버스 타입 버스 폭
(비트)		 크기
(GB)		 시계
(MT/s)		 대역폭
(GB/초)		 단일 정밀도
(MAD+MUL)		 단일 정밀도
(MAD 또는 FMA)		 2배 정밀도
(FMA)
단위 MHz MHz W
C870 GPU 컴퓨팅[d] 모듈 테슬라 2007년 5월 2일 G80×1 600 128 1350 — GDDR3 384 1.5 1600 76.8 518.4 345.6 아니요. 1.0 170.9 내장 PCIe GPU(풀 하이트, 듀얼 슬롯)
D870 데스크사이드[d] 컴퓨터 2007년 5월 2일 G80×2 600 256 1350 — GDDR3 2× 384 2× 1.5 1600 2× 76.8 1036.8 691.2 아니요. 1.0 520 데스크사이드 또는 3U 랙마운트형 외장 GPU
S870 GPU 컴퓨팅[d] 서버 2007년 5월 2일 G80×4 600 512 1350 — GDDR3 4× 384 4× 1.5 1600 4× 76.8 2073.6 1382.4 아니요. 1.0 1U 랙마운트형 외장 GPU, 2×PCIe(×16) 경유로 접속
C1060 GPU 컴퓨팅[e] 모듈 2009년 4월 9일 GT200×1 602 240 1296[11] — GDDR3 512 4 1600 102.4 933.12 622.08 77.76 1.3 187.8 내장 PCIe GPU(풀 하이트, 듀얼 슬롯)
S1070 GPU 컴퓨팅 서버 "400 구성"[e] 2008년 6월 1일 4 × GT200 602 960 1296 — GDDR3 4× 512 4× 4 1538.4 4× 98.5 3732.5 2488.3 311.0 1.3 800 1U 랙마운트형 외장 GPU, 2×PCIe (×8 또는 ×16) 경유로 접속
S1070 GPU 컴퓨팅 서버 "500 구성"[e] 1440 — 4147.2 2764.8 345.6
S1075 GPU 컴퓨팅[e][12] 서버 2008년 6월 1일 4 × GT200 602 960 1440 — GDDR3 4× 512 4× 4 1538.4 4× 98.5 4147.2 2764.8 345.6 1.3 1U 랙마운트형 외장 GPU, 1×PCIe(×8 또는 ×16) 경유로 연결
Quadro Plex 2200 D2 비주얼 컴퓨팅[f] 시스템 GT200GL×2 648 480 1296 — GDDR3 2× 512 2× 4 1600 2× 102.4 1866.2 1244.2 155.5 1.3 데스크사이드 또는 3U 랙마운트형 외장 GPU (듀얼링크 DVI 출력x 4 ）
Quadro Plex 2200 S4 비주얼 컴퓨팅[f] 시스템 GT200GL×4 648 960 1296 — GDDR3 4× 512 4× 4 1600 4× 102.4 3732.5 2488.3 311.0 1.3 1200 1U 랙마운트형 외장 GPU, 2×PCIe (×8 또는 ×16) 경유로 접속
C2050 GPU 컴퓨팅[13] 모듈 페르미 2011년 7월 25일 GF100×1 575 448 1150 — GDDR5 384 3개[g] 3000 144 아니요. 1030.4 515.2 2.0 247 내장 PCIe GPU(풀 하이트, 듀얼 슬롯)
M2050 GPU 컴퓨팅[14] 모듈 2011년 7월 25일 — 3092 148.4 아니요. 225
C2070 GPU 컴퓨팅[13] 모듈 2011년 7월 25일 GF100×1 575 448 1150 — GDDR5 384 6개[g] 3000 144 아니요. 1030.4 515.2 2.0 247 내장 PCIe GPU(풀 하이트, 듀얼 슬롯)
C2075 GPU 컴퓨팅[15] 모듈 2011년 7월 25일 — 3000 144 아니요. 225
M2070/M2070Q GPU 컴퓨팅[16] 모듈 2011년 7월 25일 — 3132 150.336 아니요. 225
M2090 GPU 컴퓨팅[17] 모듈 2011년 7월 25일 GF110×1 650 512 1300 — GDDR5 384 6개[g] 3700 177.6 아니요. 1331.2 665.6 2.0 225 내장 PCIe GPU(풀 하이트, 듀얼 슬롯)
S2050 GPU 컴퓨팅 서버 2011년 7월 25일 GF100×4 575 1792 1150 — GDDR5 4× 384 4×3[g] 3 4× 148.4 아니요. 4121.6 2060.8 2.0 900 1U 랙마운트형 외장 GPU, 2×PCIe (×8 또는 ×16) 경유로 접속
S2070 GPU 컴퓨팅 서버 — 4×6[g] 아니요.
K10 GPU 액셀러레이터[18] 케플러 2012년 5월 1일 GK104×2 — 3072 745 ? GDDR5 2× 256 2× 4 5000 2× 160 아니요. 4577 190.7 3.0 225 내장 PCIe GPU(풀 하이트, 듀얼 슬롯)
K20 GPU 액셀러레이터[19][20] 2012년 11월 12일 GK110×1 — 2496 706 758 GDDR5 320 5 5200 208 아니요. 3524 1175 3.5 225 내장 PCIe GPU(풀 하이트, 듀얼 슬롯)
K20X GPU 액셀러레이터[21] 2012년 11월 12일 GK110×1 — 2688 732 ? GDDR5 384 6 5200 250 아니요. 3935 1312 3.5 235 내장 PCIe GPU(풀 하이트, 듀얼 슬롯)
K40 GPU 액셀러레이터[22] 2013년 10월 8일 GK110B×1 — 2880 745 875 GDDR5 384 12개[g] 6000 288 아니요. 4291–5040 1430–1680 3.5 235 내장 PCIe GPU(풀 하이트, 듀얼 슬롯)
K80 GPU 액셀러레이터[23] 2014년 11월 17일 GK210×2 — 4992 560 875 GDDR5 2× 384 2× 12 5000 2× 240 아니요. 5591–8736 1864–2912 3.7 300 내장 PCIe GPU(풀 하이트, 듀얼 슬롯)
M4 GPU 액셀러레이터[24][25] 맥스웰 2015년 11월 10일 GM206×1 — 1024 872 1072 GDDR5 128 4 5500 88 아니요. 1786–2195 55.81–68.61 5.2 50–75 내장 PCIe GPU(하프 하이트, 싱글 슬롯)
M6 GPU 액셀러레이터[26] 2015년 8월 30일 GM204-995-A1×1 — 1536 722 1051 GDDR5 256 8 4600 147.2 아니요. 2218–3229 69.3–100.9 5.2 75–100 내장 MXM GPU
M10 GPU 액셀러레이터[27] GM107×4 — 2560 1033 ? GDDR5 4× 128 4× 8 5188 4× 83 아니요. 5289 165.3 5.2 225 내장 PCIe GPU(풀 하이트, 듀얼 슬롯)
M40 GPU 액셀러레이터[25][28] 2015년 11월 10일 GM200×1 — 3072 948 1114 GDDR5 384 12 또는 24 6000 288 아니요. 5825–6844 182.0–213.9 5.2 250 내장 PCIe GPU(풀 하이트, 듀얼 슬롯)
M60 GPU 액셀러레이터[29] 2015년 8월 30일 GM204-895-A1×2 — 4096 899 1178 GDDR5 2× 256 2× 8 5000 2× 160 아니요. 7365–9650 230.1–301.6 5.2 225–300 내장 PCIe GPU(풀 하이트, 듀얼 슬롯)
P4 GPU 액셀러레이터[30] 파스칼 2016년 9월 13일 GP104×1 — 2560 810 1063 GDDR5 256 8 6000 192.0 아니요. 4147–5443 129.6–170.1 6.1 50-75 PCIe 카드
P6 GPU 액셀러레이터[31][32] 2017년 3월 24일 GP104-995-A1×1 — 2048 1012 1506 GDDR5 256 16 3003 192.2 아니요. 6169 192.8 6.1 90 MXM 카드
P40 GPU 액셀러레이터[30] 2016년 9월 13일 GP102×1 — 3840 1303 1531 GDDR5 384 24 7200 345.6 아니요. 10007–11758 312.7–367.4 6.1 250 PCIe 카드
P100 GPU 액셀러레이터(메자닌)[33][34] 2016년 4월 5일 GP100-890-A1×1 — 3584 1328 1480 HBM2 4096 16 1430 732 아니요. 9519–10609 4760–5304 6.0 300 SXM 카드
P100 GPU 액셀러레이터(16GB 카드)[35] 2016년 6월 20일 GP100×1 — 1126 1303 아니요. 8071‒9340 4036‒4670 250 PCIe 카드
P100 GPU 액셀러레이터 (12 GB 카드)[35] 2016년 6월 20일 — 3072 12 549 아니요. 8071‒9340 4036‒4670
V100 GPU 액셀러레이터(메자닌)[36][37][38] 볼타 2017년 5월 10일 GV100-895-A1×1 — 5120 불명 1455 HBM2 4096 16 또는 32 1750 900 아니요. 14899 7450 7.0 300 SXM 카드
V100 GPU 액셀러레이터(PCIe 카드)[36][37][38] 2017년 6월 21일 GV100×1 — 불명 1370 아니요. 14028 7014 250 PCIe 카드
V100 GPU 액셀러레이터 (PCIe FHL 카드) 2018년 3월 27일 GV100×1 — 937 1290 16 1620 829.44 아니요. 13210 6605 250 PCIe FHL 카드
T4 GPU 액셀러레이터(PCIe 카드)[39][40] 튜링 2018년 9월 12일 TU104-895-A1×1 — 2560 585 1590 GDDR6 256 16 불명 320 아니요. 8100 불명 7.5 70 PCIe 카드
A2 GPU 액셀러레이터(PCIe 카드)[41] 암페어 2021년 11월 10일 GA107×1 — 1280 1440 1770 GDDR6 128 24 불명 600 아니요. 4531 140 8.6 40-60 PCIe 카드 (하프 하이트, 싱글 슬롯)
A10 GPU 액셀러레이터(PCIe 카드)[42] 2021년 4월 12일 GA102-890-A1×1 — 9216 885 1695 GDDR6 384 24 불명 600 아니요. 31240 976 8.6 150 PCIe 카드 (싱글 슬롯)
A16 GPU 액셀러레이터(PCIe 카드)[43] 2021년 4월 12일 4 × GA107 — 4× 1280 885 1695 GDDR6 4× 128 4× 16 불명 4× 200 아니요. 4× 4608 1084.8 8.6 250 PCIe 카드(듀얼 슬롯)
A30 GPU 액셀러레이터(PCIe 카드)[44] 2021년 4월 12일 GA100×1 — 3584 930 1440 HBM2 3072 24 불명 933.1 아니요. 10320 5161 8.0 165 PCIe 카드(듀얼 슬롯)
A40 GPU 액셀러레이터(PCIe 카드)[45] 2020년 10월 5일 1 × GA102 — 10752 1305 1740 GDDR6 384 48 불명 695.8 아니요. 37420 1168 8.6 300 PCIe 카드(듀얼 슬롯)
A100 GPU 액셀러레이터(PCIe 카드)[46][47] 2020년[48] 5월 14일 GA100-883×1AA-A1 — 6912 765 1410 HBM2 5120 40 또는 80 불명 1555 아니요. 19500 9700 8.0 250 PCIe 카드(듀얼 슬롯)
H100 GPU 액셀러레이터(PCIe 카드)[49] 호퍼 2022년[50] 3월 22일 GH100×1[51] — 14592 1065 1650 HBM2e 5120 80 불명 2048 아니요. 48000 24000 9.0 350 PCIe 카드(듀얼 슬롯)
H100 GPU 액셀러레이터(SXM 카드) — 16896 1065 1650 HBM3 5120 80 불명 3072 아니요. 60000 30000 9.0 700 SXM 카드
모델 마이크로
아키텍처 		시작하다 칩스 코어 클럭
(MHz)		 셰이더 기억 처리능력(GFLOPS)[a] 쿠다
계산하다
능력		 TDP
(표준)		 메모, 폼 팩터
Cuda 코어
(합계)		 베이스 클럭(MHz) 최대 부스트
클럭(MHz)[c] 		버스 타입 버스 폭
(비트)		 크기
(GB)		 시계
(MT/s)		 대역폭
(GB/초)		 단일 정밀도
(MAD+MUL)		 단일 정밀도
(MAD 또는 FMA)		 2배 정밀도
(FMA)

메모들

  1. ^ a b 처리 능력을 계산하려면 , Tesla(마이크로 아키텍쳐)를 참조해 주세요.#퍼포먼스, Fermi(마이크로아키텍처)#퍼포먼스, 케플러(마이크로아키텍처)# 퍼포먼스, Maxwell (마이크로 아키텍처)# 퍼포먼스 또는 Pascal (마이크로아키텍처)# 퍼포먼스수치 범위는 베이스 클럭과 최대 부스트 클럭 각각에서의 최소 처리 파워와 최대 처리 파워를 지정합니다.
  2. ^ CUDA 프로그래밍 가이드에 따른 핵심 아키텍처 버전.
  3. ^ a b GPU Boost는 기본 기능으로, 카드의 미리 정해진 전력 버젯을 유지하면서 코어 클럭 레이트를 높입니다.여러 개의 부스트 클럭을 사용할 수 있지만 다음 표에 각 [10]카드로 지원되는 최대 클럭을 나타냅니다.
  4. ^ a b c Nvidia가 지정하지 않은 사양은 GeForce 8800 GTX를 기반으로 합니다.
  5. ^ a b c d Nvidia가 지정하지 않은 사양은 GeForce GTX 280을 기반으로 합니다.
  6. ^ a b Nvidia가 지정하지 않은 사양은 Quadro FX 5800을 기반으로 합니다.
  7. ^ a b c d e f ECC를 켜면 전용 메모리의 일부가 ECC 비트에 사용되므로 사용 가능한 사용자 메모리가 12.5% 감소합니다(예를 들어, 총 4GB의 메모리는 3.5GB의 사용자 사용 가능한 메모리를 생성합니다).

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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