Nvidia Tesla era 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 pionero ingeniero eléctrico Nikola Tesla. Sus productos comenzaron a usar GPU de la serie G80 y han seguido acompañando el lanzamiento de nuevos chips. Son programables utilizando las API de CUDA o 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. Sus nuevas GPU tienen la marca Nvidia Data Center GPU, como en la GPU Ampere A100.
Descripción general Ofreciendo una potencia computacional mucho mayor que los microprocesadores tradicionales, los productos de Tesla apuntaron al mercado de computación de alto rendimiento. , Nvidia Tesla alimentan algunas de las supercomputadoras más rápidas del mundo, incluida Summit en el Laboratorio Nacional Oak Ridge y Tianhe-1A, en Tianjin, China.
Las tarjetas Tesla tienen un rendimiento de precisión doble cuatro veces superior al de una tarjeta Nvidia GeForce basada en Fermi con un rendimiento de precisión simple similar. A diferencia de las tarjetas GeForce de consumo de Nvidia y las tarjetas Nvidia Quadro profesionales, las tarjetas Tesla originalmente no podían mostrar imágenes en una pantalla. Sin embargo, los últimos productos de clase C de Tesla incluían un puerto DVI de doble enlace.
Como parte del Proyecto Denver, Nvidia tiene la intención de incorporar núcleos de procesador ARMv8 en sus GPU. 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 usa la memoria HBM2 de Samsung.
Aplicaciones Los productos de Tesla se utilizan principalmente en simulaciones y cálculos a gran escala (especialmente cálculos de punto flotante) y para la generación de imágenes de alto nivel para campos profesionales y científicos.
En 2013, la industria de la 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 la inteligencia geoespacial.
Especificaciones ModeloMicroarquitecturaLanzamientoChipsReloj del núcleo (MHz)SombreadoresMemoriaPoder de procesamiento (GFLOPS)Capacidad de cómputo CUDATDP(vatios)Notas,factor de formaNúcleos Cuda (total)Reloj base (MHz)Máx. reloj turbo (MHz)Tipo de busAncho del bus (bit)Tamaño (GB)Reloj (MT/s)Ancho de banda (GB/s)Media precisiónTensor Core FP32 AccumulateSimple precisión(MAD o FMA)Doble precisión(FMA)C870 GPU Computing ModuleTesla2 de mayo de 20071× G806001281350N/AGDDR33841.5160076.8345.61.0170.9Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)D870 Deskside Computer2 de mayo de 20072× G806002561350N/AGDDR32× 3842× 1.516002× 76.8691.21.0520Deskside or 3U rack-mount external GPUsS870 GPU Computing Server2 de mayo de 20074× G806005121350N/AGDDR34× 3844× 1.516004× 76.81382.41.01U rack-mount external GPUs, connect via 2× PCIe (×16)C1060 GPU Computing Module9 de abril de 20091× GT2006022401296N/AGDDR351241600102.4622.0877.761.3187.8Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)S1070 GPU Computing Server "400 configuration"1 de junio de 20084× GT2006029601296N/AGDDR34× 5124× 41538.44× 98.52488.3311.01.38001U rack-mount external GPUs, connect via 2× PCIe (×8 or ×16)S1070 GPU Computing Server "500 configuration"1440N/A2764.8345.6S1075 GPU Computing Server1 de junio de 20084× GT2006029601440N/AGDDR34× 5124× 41538.44× 98.52764.8345.61.31U rack-mount external GPUs, connect via 1× PCIe (×8 or ×16)Quadro Plex 2200 D2 Visual Computing System25 de julio de 20082× GT200GL6484801296N/AGDDR32× 5122× 416002× 102.41244.2155.51.3Deskside or 3U rack-mount external GPUs with 4 dual-link DVI outputsQuadro Plex 2200 S4 Visual Computing System25 de julio de 20084× GT200GL6489601296N/AGDDR34× 5124× 416004× 102.42488.3311.01.312001U rack-mount external GPUs, connect via 2× PCIe (×8 or ×16)C2050 GPU Computing ModuleFermi25 de julio de 20111× GF1005754481150N/AGDDR5384330001441030.4515.22.0247Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)M2050 GPU Computing Module25 de julio de 20113092148.4225C2070 GPU Computing Module25 de julio de 20111× GF1005754481150N/AGDDR5384630001441030.4515.22.0247Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)C2075 GPU Computing Module25 de julio de 20113000144225M2070/M2070Q GPU Computing Module25 de julio de 20113132150.336225M2090 GPU Computing Module25 de julio de 20111× GF1106505121300N/AGDDR538463700177.61331.2665.62.0225Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)S2050 GPU Computing Server25 de julio de 20114× GF10057517921150N/AGDDR54× 3844× 334× 148.44121.62060.82.09001U rack-mount external GPUs, connect via 2× PCIe (×8 or ×16)S2070 GPU Computing ServerN/A4× 6K10 GPU acceleratorKepler1 de mayo de 20122× GK104N/A3072745?GDDR52× 2562× 450002× 1604577190.73.0225Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)K20 GPU accelerator12 de noviembre de 20121× GK110N/A2496706758GDDR532055200208352411753.5225Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)K20X GPU accelerator12 de noviembre de 2012 1× GK110N/A2688732?GDDR538465200250393513123.5235Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)K40 GPU accelerator8 de octubre de 20131× GK110BN/A2880745875GDDR53841260002884291–50401430–16803.5235Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)K80 GPU accelerator17 de noviembre de 20142× GK210N/A4992560875GDDR52× 3842× 1250002× 2405591–87361864–29123.7300Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)M4 GPU acceleratorMaxwell10 de noviembre de 20151× GM206N/A10248721072GDDR512845500881786–219555.81–68.615.250–75Internal PCIe GPU (half-height, single-slot)M6 GPU accelerator30 de agosto de 20151× GM204-995-A1N/A15367221051GDDR525684600147.22218–322969.3–100.95.275–100Internal MXM GPUM10 GPU accelerator 4× GM107N/A25601033?GDDR54× 1284× 851884× 835289165.35.2225Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)M40 GPU accelerator10 de noviembre de 20151× GM200N/A30729481114GDDR538412 or 2460002885825–6844182.0–213.95.2250Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)M60 GPU accelerator30 de agosto de 20152× GM204-895-A1N/A40968991178GDDR52× 2562× 850002× 1607365–9650230.1–301.65.2225–300Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)P4 GPU acceleratorPascal13 de septiembre de 20161× GP104N/A25608101063GDDR525686000192.04147–5443129.6–170.16.150-75PCIe cardP6 GPU accelerator24 de marzo de 20171× GP104-995-A1N/A204810121506GDDR5256163003192.26169192.86.190MXM cardP40 GPU accelerator13 de septiembre de 20161× GP102N/A384013031531GDDR5384247200345.610007–11758312.7–367.46.1250PCIe cardP100 GPU accelerator (mezzanine)5 de abril de 20161× GP100-890-A1N/A358413281480HBM240961614307329519–106094760–53046.0300SXM cardP100 GPU accelerator (16 GB card)20 de junio de 20161× GP100N/A112613038071‒93404036‒4670250PCIe cardP100 GPU accelerator (12 GB card)20 de junio de 20163072125498071‒93404036‒4670V100 GPU accelerator (mezzanine)Volta10 de mayo de 20171× GV100-895-A1N/A5120?1455HBM2409616 or 3217509001191921489974507.0300SXM cardV100 GPU accelerator (PCIe card)21 de junio de 20171× GV100N/ADesconocido1370112224140287014250PCIe cardV100 GPU accelerator (PCIe FHHL card)27 de marzo de 20181× GV100N/A9371290161620829.44105680132106605250PCIe FHHL cardT4 GPU accelerator (PCIe card)Turing12 de septiembre de 20181× TU104-895-A1N/A25605851590GDDR6256165000320648008100?7.570PCIe cardA2 GPU accelerator (PCIe card)Ampere10 de noviembre de 20211× GA107N/A128014401770GDDR61281662522001812445311408.640-60PCIe card (half height, single-slot)A10 GPU accelerator (PCIe card)12 de abril de 20211× GA102-890-A1N/A92168851695GDDR6384246252600124960312409768.6150PCIe card (single-slot)A16 GPU accelerator (PCIe card)12 de abril de 20214× GA107N/A4× 12808851695GDDR64× 1284× 1672424× 2004x 184324× 46081084.88.6250PCIe card (dual-slot)A30 GPU accelerator (PCIe card)12 de abril de 20211× GA100N/A35849301440HBM23072241215933.11651201032051618.0165PCIe card (dual-slot)A40 GPU accelerator (PCIe card)5 de octubre de 20201× GA102N/A1075213051740GDDR6384487248695.81496803742011688.6300PCIe card (dual-slot)A100 GPU accelerator (PCIe card)14 de mayo de 20201× GA100-883AA-A1N/A69127651410HBM2512040 or 80121515553120001950097008.0250PCIe card (dual-slot)H100 GPU accelerator (PCIe card)https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/Hopper22 de marzo de 2022https://wccftech.com/nvidia-hopper-gh100-gpu-official-5nm-process-worlds-fastest-hpc-chip-80-billion-transistors-hbm3-memory/1× GH100https://www.techpowerup.com/gpu-specs/h100-pcie.c3899N/A1459210651755 CUDA 1620 TCHBM2e5120801000203975644951200256009.0350PCIe card (dual-slot)H100 GPU accelerator (SXM card) N/A1689610651980 CUDA 1830 TCHBM35120801500335298943066900335009.0700SXM cardL40 GPU acceleratorhttps://www.nvidia.com/en-us/data-center/l40/Ada Lovelace13 de octubre de 20221× AD102https://www.techpowerup.com/gpu-specs/l40.c3959N/A181767352490GDDR63844822508643620669051614148.9300PCIe card (dual-slot)L4 GPU acceleratorhttps://www.nvidia.com/en-us/data-center/l4/21 de marzo de 2023https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2023/NVIDIA-and-Google-Cloud-Deliver-Powerful-New-Generative-AI-Platform-Built-on-the-New-L4-GPU-and-Vertex-AI/default.aspx1x AD104https://www.techpowerup.com/gpu-specs/l4.c409N/A76807952040GDDR6192241563300125338313344908.972HHHL single slot PCIe cardModeloMicroarquitecturaLanzamientoChipsReloj del núcleo (MHz)Núcleos Cuda (total)Reloj base (MHz)Máx. reloj turbo (MHz)Tipo de busAncho del bus (bit)Tamaño (GB)Reloj (MT/s)Ancho de banda (GB/s)Media precisiónTensor Core FP32 AccumulateSimple precisión(MAD o FMA)Doble precisión(FMA)Capacidad de cómputo CUDATDP(vatios)Notas,factor de formaSombreadoresMemoriaPoder de procesamiento (GFLOPS)
Notas
Véase también Unidades de procesamiento gráfico de Nvidia Ampere (microarquitectura)
Referencias
Enlaces externos
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