Nvidia Tesla

Nvidia Tesla C870

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 процесcор, но позволяет использовать вычислительный ресурс множества своих ядер для решения определенного круга ресурсоемких задач, которые позволяют независимую 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).

Спецификации и конфигурации^[1]

В настоящее время существует модели Tesla:

• Tesla C870 — карта для рабочих станции (1 GPU);
• Tesla D870 — приставной суперкомпьютер (2 GPU);
• Tesla S870 — сервер (4 GPU).

Также имеются модели с одинарной и двойной точностью операций с плавающей запятой:

• Tesla C1060 — карта для рабочих станции (1 GPU);
• Tesla S1070 — сервер (4 GPU);
• Tesla C2050 — карта для рабочих станции (1 GPU);
• Tesla C2070 — карта для рабочих станции (1 GPU);
• Tesla S2050 — сервер (4 GPU).

На базе архитектуры Kepler предлагаются модели:^[2]

• Tesla K20x
• Tesla K20
• Tesla K10

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	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
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[11]	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[12] 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

См. также

• CUDA
• AMD FireStream
• Folding@Home

Примечания

1. ↑ NVIDIA Product Overview and Technical Brief
2. ↑ http://www.nvidia.com/content/PDF/kepler/Tesla-KSeries-Overview-LR.pdf
3. ↑ Nvidia Announces Tesla 20 Series
4. ↑ Какие оборудование и программное обеспечение требуются для PhysX?
5. ↑ ^{1 2 3} Нет официальных данных; предполагается, что основаны на GeForce 8800 GTX.
6. ↑ Нет официальных данных; предполагается, что основаны на GeForce GTX 280.
7. ↑ Difference between Tesla S1070 and S1075
8. ↑ ^{1 2} Нет официальных данных; предполагается, что основаны на GeForce 400 Series.
9. ↑ С активированным ECC доступная для пользователя память составит 2,625 ГБ на GPU для C2050, S2050 и 5,25 ГБ на GPU для C2070.
10. ↑ ^{1 2 3 4 5 6 7 8} GF100 выполняет новую соединенную инструкцию умножения-сложения FMA(D) (Fused Multiply-Add) для обоих 32-битных чисел одинарной точности с плавающей запятой и 64-битных чисел двойной точности с плавающей запятой (GT200 поддерживает инструкцию FMA только для чисел двойной точности). Разница между инструкциями FMA(D) и MAD (Multiply-Add) при выполнении операции вида A×B+C заключается в том, что FMA(D) не округляет результат произведения перед суммированием, что даёт более точный результат.
11. ↑ С активированным ECC доступная для пользователя память составит 2,625 ГБ на GPU для C2050, S2050 и 5,25 ГБ на GPU для C2070.
12. ↑ NVidia Tesla M2050 & M2070/M2070Q Specs Online

Ссылки

	Nvidia Tesla на Викискладе?

• Tesla  (англ.)
• Tesla
• CUDA
• отчет о результатах исследования ускорения расчетов в ANSYS 12.1 и 13.0 при использовании SSD и NVIDIA Tesla (апрель 2011 г.)

У этой статьи нет иллюстраций. Вы можете помочь проекту, добавив их (с соблюдением правил использования изображений). Для поиска иллюстраций можно: попробовать воспользоваться инструментом FIST: нажмите эту ссылку, чтобы начать поиск; попытаться найти изображение на Викискладе; просмотреть иноязычные варианты статьи (если они есть); см. также Википедия:Источники изображений.