NVIDIA Tesla K80 vs Tesla P40: gleiche 24 GB, aber unterschiedliche Möglichkeiten

NVIDIA Tesla K80 und Tesla P40 lassen sich leicht als nahe verwandte Beschleuniger identifizieren: Beide Karten sind mit 24 GB GDDR5-Speicher ausgestattet, verwenden passive Kühlung und sind für den Servereinsatz konzipiert. Der K80 ist jedoch ein Dual-GPU-Modell der Kepler-Generation, das in erster Linie für wissenschaftliche Berechnungen entwickelt wurde, während das neuere P40 auf FP32 und die Inferenz von Neuronalen Netzen ausgerichtet ist. In den meisten modernen Anwendungen ist das P40 schneller und praktischer, aber der K80 behält einen wichtigen Vorteil - die FP64-Leistung.

Der Hauptunterschied liegt im Speicher

Der Tesla K80 vereint zwei GK210-Grafikprozessoren. Jeder GPU verfügt über eigene 12 GB Speicher und funktioniert wie ein separates CUDA-Gerät. Die im Datenblatt angegebenen 24 GB können nicht als ein einziger Video-Buffer verwendet werden: Eine Aufgabe ist normalerweise auf 12 GB begrenzt, es sei denn, das Programm kann die Daten auf mehrere GPUs verteilen.

Selbst bei Unterstützung von zwei Beschleunigern kann ein Teil der Informationen im Speicher beider Chips dupliziert werden. Daher eignet sich die K80-Konfiguration nicht für jede Rechenlast.

Die Tesla P40 ist einfacher aufgebaut: Ein GP102-Prozessor hat Zugriff auf alle 24 GB. Das ist wichtiger als die formale Differenz in der Anzahl der CUDA-Kerne. Größere Modelle oder Datensätze können vollständig im Speicher eines einzelnen GPUs untergebracht werden, ohne dass eine manuelle Aufteilung der Aufgabe erforderlich ist.

Die Gesamtzahlen des K80 erfordern ebenfalls eine vorsichtige Interpretation. Ihre 4992 CUDA-Kerne, 480 GB/s Speicherbandbreite und Spitzen-TFlops verteilen sich auf zwei GPUs. Wenn eine Anwendung nur einen GK210 verwendet, reduzieren sich die verfügbaren Ressourcen um fast die Hälfte.

FP32 und Neuronale Netze: klarer Sieg für P40

In Berechnungen mit einfacher Genauigkeit erreicht die Tesla P40 12 TFlops, während die maximalen 8,73 TFlops des K80 eine Summe der beiden Prozessoren darstellen und vom GPU Boost-Modus abhängen.

In der Praxis erweist sich der Vorteil der P40 oft als noch deutlicher. Das Programm muss nicht zwei GPUs synchronisieren, Daten zwischen ihnen austauschen und separate Speicherarrays berücksichtigen. Wenn die Anwendung nicht gut auf mehrere Beschleuniger skalierbar ist, bleiben Teile der K80-Ressourcen ungenutzt.

Für die Inferenz hat die P40 ein weiteres überzeugendes Argument - den INT8-Modus mit einer Leistung von bis zu 47 TOPS. NVIDIA hat diese Karte als Beschleuniger für Serverinferenz positioniert, der für die Nutzung mit TensorRT ausgelegt ist. K80 kam vor dem massenhaften Wechsel von Neuronalen Netzen zu Berechnungen mit reduzierter Genauigkeit heraus und bietet keinen vergleichbaren INT8-Modus an.

Die P40 hat keine Tensor-Kerne, weshalb sie bei der Geschwindigkeit moderner Modelle deutlich hinter den Beschleunigern der Volta-, Turing-Generation und neuer zurückliegt. Dennoch ist die P40 innerhalb dieses Paares besser für lokale Inferenz und andere Aufgaben des maschinellen Lernens geeignet.

FP64: Hauptvorteil des K80

Die Tesla K80 wurde für hochleistungsfähige wissenschaftliche Berechnungen entwickelt, weshalb die GK210-Architektur über ausgeprägte Blöcke für doppelte Genauigkeit verfügt. Bei Auslastung beider Prozessoren liefert die Karte bis zu 2,91 TFlops FP64 - fast so viel, wie moderne Server-Systeme von einem spezialisierten HPC-Beschleuniger erwarteten.

Der GP102 in der P40 wurde mit einem anderen Fokus entworfen. Seine Stärke liegt im FP32 und in ganzzahligen Operationen, während die Leistung im FP64 nur etwa ein dreißigstel der FP32-Leistung beträgt, also ungefähr 0,37 TFlops. Architektonisch ist der GP102 dem GP104 näher, nicht dem kernoptimierten GP100 mit verstärkten Doppeltreueblöcken.

Daher könnte der K80 immer noch interessanter sein, wenn FP64 tatsächlich erforderlich ist:

• numerische Simulation;
• molekulare Dynamik;
• computergestützte Strömungsmechanik;
• technische und wissenschaftliche CUDA-Anwendungen;
• alte Projekte, die für mehrere GPU Kepler optimiert wurden.

Dieser Vorteil funktioniert jedoch nur in Programmen, die beide Prozessoren auslasten können. Ein GK210 hat nur 12 GB Speicher und etwa die Hälfte der gesamten Rechenleistung des K80.

Treiber und Softwarekompatibilität

Der Software-Stack stellt eines der Hauptbeschränkungen der K80 dar. NVIDIA hat den R470-Zweig als den letzten festgelegt, der Serverbeschleuniger von Kepler unterstützt. Neuere Treiberversionen und CUDA sind nicht mehr für diese Architektur ausgelegt, weshalb für die K80 häufig veraltete Betriebssysteme, Bibliotheken oder Container verwendet werden müssen.

Die Situation bei der P40 ist besser. Im Jahr 2026 wird sie immer noch in den Listen der unterstützten GPUs moderner NVIDIA-Datenzentren-Treiber erscheinen, einschließlich der Zweige R580 und R582. Das macht Pascal zwar nicht zur neuen Architektur, erleichtert jedoch die Installation aktueller Treiber und den Start einer relativ frischen CUDA-Umgebung erheblich.

Im Bereich Virtualisierung ist die Situation strenger: Der Support für die Tesla P40 im Rahmen von NVIDIA vGPU hat die abschließende Phase erreicht, und das Ende des Wartungs-Supports ist auf Juli 2026 festgelegt. Daher ist es nicht mehr sinnvoll, die P40 speziell für einen neuen kommerziellen vGPU-Server zu kaufen, selbst wenn die normalen Berechnungstreiber sie weiterhin unterstützen.

Installation im Workstation

Beide Karten sind mit passiven Kühlern ausgestattet und erfordern einen starken gerichteten Luftstrom im Inneren des Servers. In einem herkömmlichen Gehäuse ist ein separater Lüfter oder Luftkanal notwendig: Für Beschleuniger mit einem Energieverbrauch von 250-300 W reicht die natürliche Belüftung nicht aus.

Die K80 und P40 haben keine Videoausgänge, weshalb ein Monitor an die integrierte Grafik oder eine separate Grafikkarte angeschlossen werden muss. Es muss auch der Typ des Anschlusses und die Pinbelegung der Stromversorgung überprüft werden: Server-Tesla dürfen nicht ohne Überprüfung mit einem normalen Kabel von einer Gaming-Grafikkarte verbunden werden.

Hier ist die P40 nicht nur wegen der Leistung praktischer, sondern auch aufgrund des geringeren Energieverbrauchs - 250 W gegenüber 300 W beim K80.

Fazit: Tesla K80 oder Tesla P40

Die Tesla P40 ist die bevorzugte Wahl für die meisten Aufgaben. Sie bietet einheitliche 24 GB Speicher, höhere FP32-Geschwindigkeit, INT8-Unterstützung, geringeren Energieverbrauch und eine bedeutend modernere Software-Kompatibilität. Die P40 eignet sich besser für Inferenz, CUDA-Rendering und Anwendungen, die mehr als 12 GB Speicher auf einem GPU benötigen.

Die Tesla K80 macht nur in einem engen Nischenmarkt für FP64 Sinn. Sie kann im Bereich wissenschaftlicher Berechnungen mit doppelter Genauigkeit deutlich schneller sein als die P40, erfordert jedoch Software, die zwei GPUs unterstützt, eine alte Treiberreihe und eine kompliziertere Kühlung.

Es lohnt sich nicht, die K80 wegen der formalen 24 GB oder der großen Anzahl an CUDA-Kernen zu kaufen. Wenn die Aufgabe nicht auf FP64 basiert und nicht für zwei Kepler-Prozessoren optimiert ist, wird sich die Tesla P40 als schneller, einfacher und praktischer erweisen.