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NVIDIA Tesla

Nvidia Tesla solía ser el nombre de la línea de productos de Nvidia destinados al procesamiento de flujo o unidades de procesamiento de gráficos de uso general (GPGPU), que lleva el nombre del ingeniero eléctrico pionero Nikola Tesla . Sus productos comenzaron a utilizar GPU de la serie G80 y continuaron acompañando el lanzamiento de nuevos chips. Son programables mediante las API CUDA u OpenCL .

La línea de productos Nvidia Tesla compitió con las líneas de tarjetas GPU y de aprendizaje profundo Radeon Instinct e Intel Xeon Phi de AMD .

Nvidia retiró la marca Tesla en mayo de 2020, supuestamente debido a una posible confusión con la marca de automóviles . [1] Sus nuevas GPU tienen la marca Nvidia Data Center GPU [2] como en la GPU Ampere A100. [3]

Descripción general

Nvidia Tesla C2075

Al ofrecer una potencia computacional mucho mayor que la de los microprocesadores tradicionales , los productos Tesla se dirigieron al mercado de la informática de alto rendimiento . [4] A partir de 2012 , Nvidia Teslas impulsa algunas de las supercomputadoras más rápidas del mundo , incluida la Cumbre en el Laboratorio Nacional Oak Ridge y la Tianhe-1A , en Tianjin , China .

Las tarjetas Tesla tienen cuatro veces el rendimiento de doble precisión de una tarjeta Nvidia GeForce basada en Fermi con un rendimiento de precisión simple similar. [ cita necesaria ] A diferencia de las tarjetas GeForce de consumo de Nvidia y las tarjetas Nvidia Quadro profesionales , las tarjetas Tesla originalmente no podían enviar imágenes a una pantalla . Sin embargo, los últimos productos Tesla clase C incluían un puerto DVI Dual-Link. [5]

Como parte del Proyecto Denver , Nvidia tiene la intención de incorporar núcleos de procesador ARMv8 en sus GPU. [6] Este será un seguimiento de 64 bits de los chips Tegra de 32 bits .

El Tesla P100 utiliza el proceso de fabricación de semiconductores FinFET de 16 nanómetros de TSMC , que es más avanzado que el proceso de 28 nanómetros utilizado anteriormente por las GPU de AMD y Nvidia entre 2012 y 2016. El P100 también utiliza la memoria HBM2 de Samsung . [7]

Aplicaciones

Los productos Tesla se utilizan principalmente en simulaciones y cálculos a gran escala (especialmente cálculos de punto flotante) y para la generación de imágenes de alta gama para campos profesionales y científicos. [8]

En 2013, la industria de defensa representó menos de una sexta parte de las ventas de Tesla, pero Sumit Gupta predijo un aumento de las ventas en el mercado de inteligencia geoespacial . [9]

Especificaciones

Notas

  1. ^ ab Para calcular la potencia de procesamiento, consulte Tesla (microarquitectura)#Performance , Fermi (microarquitectura)#Performance , Kepler (microarquitectura)#Performance , Maxwell (microarquitectura)#Performance o Pascal (microarquitectura)#Performance . Un rango numérico especifica la potencia de procesamiento mínima y máxima en, respectivamente, el reloj base y el reloj de refuerzo máximo.
  2. ^ Versión de arquitectura central según la guía de programación CUDA .
  3. ^ ab GPU Boost es una función predeterminada que aumenta la frecuencia del reloj central mientras se mantiene por debajo del presupuesto de energía predeterminado de la tarjeta. Hay varios relojes de impulso disponibles, pero esta tabla enumera el reloj más alto admitido por cada tarjeta. [10]
  4. ^ abc Se supone que las especificaciones no especificadas por Nvidia están basadas en la GeForce 8800 GTX
  5. ^ abcd Se supone que las especificaciones no especificadas por Nvidia están basadas en la GeForce GTX 280
  6. ^ ab Se supone que las especificaciones no especificadas por Nvidia están basadas en el Quadro FX 5800
  7. ^ abcdef Con ECC activado, una parte de la memoria dedicada se utiliza para bits ECC, por lo que la memoria de usuario disponible se reduce en un 12,5%. (por ejemplo, 4 GB de memoria total producen 3,5 GB de memoria disponible para el usuario).

Ver también

Referencias

  1. ^ Casas, Alex (19 de mayo de 2020). "NVIDIA abandona la marca Tesla para evitar confusiones con Tesla". Wccftech . Consultado el 8 de julio de 2020 .
  2. ^ "Soluciones de supercomputación NVIDIA".
  3. ^ "Las GPU NVIDIA A100 impulsan el centro de datos moderno". NVIDIA . Consultado el 8 de julio de 2020 .
  4. ^ "Computación de alto rendimiento: supercomputación con GPU Tesla".
  5. ^ "Soluciones profesionales para estaciones de trabajo".
  6. ^ "Nvidia integrará procesadores ARM en Tesla". 1 de noviembre de 2012.
  7. ^ Walton, Mark (6 de abril de 2016). "Nvidia presenta la primera tarjeta gráfica Pascal, la monstruosa Tesla P100". Ars Técnica . Consultado el 19 de junio de 2019 .
  8. ^ Resumen técnico de Tesla (PDF)
  9. ^ "Nvidia persigue ISV de defensa e inteligencia con GPU". www.theregister.com . Consultado el 8 de julio de 2020 .
  10. ^ "Impulso de GPU Nvidia para Tesla" (PDF) . Enero 2014 . Consultado el 7 de diciembre de 2015 .
  11. ^ "Placa de procesador informático Tesla C1060" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  12. ^ "Diferencia entre Tesla S1070 y S1075". 31 de octubre de 2008 . Consultado el 29 de enero de 2017 . S1075 tiene una tarjeta de interfaz
  13. ^ ab "Procesador informático Tesla C2050 y Tesla C2070" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  14. ^ "Módulos de procesador informático de doble ranura Tesla M2050 y Tesla M2070/M2070Q" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  15. ^ "Placa de procesador informático Tesla C2075" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  16. ^ Mano, Randall (23 de agosto de 2010). "Especificaciones de NVidia Tesla M2050 y M2070/M2070Q OnlineVizWorld.com". VizWorld.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  17. ^ "Módulo de procesador informático de doble ranura Tesla M2090" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  18. ^ "Acelerador GPU Tesla K10" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  19. ^ "Acelerador activo GPU Tesla K20" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  20. ^ "Acelerador GPU Tesla K20" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  21. ^ "Acelerador GPU Tesla K20X" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  22. ^ "Acelerador GPU Tesla K40" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  23. ^ "Acelerador GPU Tesla K80" (PDF) . Imágenes.nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  24. ^ "Nvidia anuncia tarjetas de servidor Tesla M40 y M4: aprendizaje automático del centro de datos". Anandtech.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  25. ^ ab "Aceleración de aplicaciones de centros de datos a hiperescala con GPU Tesla | Parallel Forall". Devblogs.nvidia.com . 10 de noviembre de 2015 . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  26. ^ "Tesla M6" (PDF) . Imágenes.nvidia.com . Consultado el 28 de mayo de 2016 .
  27. ^ "Tesla M10" (PDF) . Imágenes.nvidia.com . Consultado el 29 de octubre de 2016 .
  28. ^ "Tesla M40" (PDF) . Imágenes.nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  29. ^ "Tesla M60" (PDF) . Imágenes.nvidia.com . Consultado el 27 de mayo de 2016 .
  30. ^ ab Smith, Ryan (13 de septiembre de 2016). "Nvidia anuncia Tesla P40 y Tesla P4: inferencia de red, grandes y pequeñas". Anandtech . Consultado el 13 de septiembre de 2016 .
  31. ^ "Tesla P6" (PDF) . www.nvidia.com . Consultado el 7 de marzo de 2019 .
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  33. ^ Smith, Ryan (5 de abril de 2016). "Nvidia anuncia el acelerador Tesla P100: Pascal GP100 para HPC". Anandtech.com. Anandtech.com . Consultado el 5 de abril de 2016 .
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  35. ^ ab Smith, Ryan (20 de junio de 2016). "NVidia anuncia PCI Express Tesla P100". Anandtech.com . Consultado el 21 de junio de 2016 .
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  37. ^ ab Smith, Ryan (10 de mayo de 2017). "Se presenta NVIDIA Volta: se anuncian la GPU GV100 y el acelerador Tesla V100". Anandtech . Consultado el 10 de mayo de 2017 .
  38. ^ ab Oh, Nate (20 de junio de 2017). "NVIDIA anuncia formalmente V100: disponible a finales de este año". Anandtech.com . Consultado el 20 de junio de 2017 .
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  48. ^ Smith, Ryan (14 de mayo de 2020). "NVIDIA Ampere Unleashed: NVIDIA anuncia nueva arquitectura de GPU, GPU A100 y acelerador". AnandTech.
  49. ^ https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/
  50. ^ https://wccftech.com/nvidia-hopper-gh100-gpu-official-5nm-process-worlds-fastest-hpc-chip-80-billion-transistors-hbm3-memory/
  51. ^ https://www.techpowerup.com/gpu-specs/h100-pcie.c3899
  52. ^ https://www.nvidia.com/en-us/data-center/l40/
  53. ^ https://www.techpowerup.com/gpu-specs/l40.c3959
  54. ^ https://www.nvidia.com/en-us/data-center/l4/
  55. ^ https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/Data-Center/l4/nvidia-ada-gpu-architecture-whitepaper-v2.1.pdf
  56. ^ https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2023/NVIDIA-and-Google-Cloud-Deliver-Powerful-New-Generative-AI-Platform-Built-on-the-New-L4 -GPU-y-Vertex-AI/default.aspx
  57. ^ https://www.techpowerup.com/gpu-specs/l4.c4091

enlaces externos

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