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Nvidia Tesla

Nvidia Tesla es el antiguo nombre de una línea de productos desarrollados por Nvidia destinados al procesamiento de flujo o unidades de procesamiento gráfico de propósito general (GPGPU), que lleva el nombre del ingeniero eléctrico pionero Nikola Tesla . Sus productos comenzaron a utilizar GPU de la serie G80 y han seguido acompañando el lanzamiento de nuevos chips. Son programables mediante las API CUDA u OpenCL .

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

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

Los servidores Nvidia DGX cuentan con Nvidia GPGPU.

Descripción general

Nvidia Tesla C2075

Al ofrecer una potencia computacional mucho mayor que los microprocesadores tradicionales , los productos Tesla apuntaban al mercado de la computación de alto rendimiento . [4] A partir de 2012 , los Tesla de Nvidia impulsan algunas de las supercomputadoras más rápidas del mundo , incluidas Summit en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge y Tianhe-1A , en Tianjin , China .

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

Aplicaciones

Dos Nvidia Tesla M40 en un sistema informático.

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. [6]

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 . [7]

Presupuesto

Notas

  1. ^ Para calcular la potencia de procesamiento, consulte Tesla (microarquitectura)#Rendimiento , Fermi (microarquitectura)#Rendimiento , Kepler (microarquitectura)#Rendimiento , Maxwell (microarquitectura)#Rendimiento o Pascal (microarquitectura)#Rendimiento . Un rango de números especifica la potencia de procesamiento mínima y máxima en, respectivamente, el reloj base y el reloj de impulso máximo.
  2. ^ Versión de la arquitectura principal según la guía de programación CUDA .
  3. ^ GPU Boost es una función predeterminada que aumenta la frecuencia de reloj del núcleo sin exceder el presupuesto de energía predeterminado de la tarjeta. Hay varias frecuencias de reloj de refuerzo disponibles, pero esta tabla muestra la frecuencia de reloj más alta admitida por cada tarjeta. [8]
  4. ^ abc Especificaciones no especificadas por Nvidia, se supone que se basan en la GeForce 8800 GTX
  5. ^ abcd Especificaciones no especificadas por Nvidia, se supone que se basan en la GeForce GTX 280
  6. ^ ab Especificaciones no especificadas por Nvidia, se supone que están basadas en la 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).

Véase 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 para estaciones de trabajo profesionales".
  6. ^ Resumen técnico de Tesla (PDF)
  7. ^ "Nvidia persigue a los ISV de defensa e inteligencia con GPU". www.theregister.com . Consultado el 8 de julio de 2020 .
  8. ^ "Nvidia GPU Boost para Tesla" (PDF) . Enero de 2014. Consultado el 7 de diciembre de 2015 .
  9. ^ "Placa de procesador informático Tesla C1060" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  10. ^ "Diferencia entre Tesla S1070 y S1075". 31 de octubre de 2008. Consultado el 29 de enero de 2017. S1075 tiene una tarjeta de interfaz
  11. ^ ab "Procesador informático Tesla C2050 y Tesla C2070" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  12. ^ "Módulos de procesadores de doble ranura Tesla M2050 y Tesla M2070/M2070Q" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  13. ^ "Placa de procesador informático Tesla C2075" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  14. ^ Hand, Randall (23 de agosto de 2010). "Especificaciones de NVidia Tesla M2050 y M2070/M2070Q en línea en VizWorld.com". VizWorld.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  15. ^ "Módulo de procesador de computación de doble ranura Tesla M2090" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
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  17. ^ "Acelerador activo de GPU Tesla K20" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  18. ^ "Acelerador GPU Tesla K20" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  19. ^ "Acelerador GPU Tesla K20X" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
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  40. ^ "GPU NVIDIA TESLA A10 CON NÚCLEO TENSOR".
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  54. ^ "NVIDIA y Google Cloud ofrecen una nueva y potente plataforma de inteligencia artificial generativa, basada en la nueva GPU L4 y Vertex AI". NVIDIA Corporation . 21 de marzo de 2023 . Consultado el 15 de abril de 2024 .
  55. ^ "Especificaciones de NVIDIA L4". TechPowerUp . 21 de marzo de 2023 . Consultado el 15 de abril de 2024 .

Enlaces externos

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