NVIDIA Tesla P40 vs Tesla P100 PCIe 16 GB: Was ist besser für KI, Rendering und Berechnungen

Die NVIDIA Tesla P40 und Tesla P100 gehören zur Pascal-Generation, wurden jedoch für unterschiedliche Aufgaben entwickelt. Die P40 ist auf Inferenz, Virtualisierung und Berechnungen mit einfacher Genauigkeit ausgelegt. Die P100 ist ein spezialisierter HPC-Beschleuniger mit schnellem HBM2-Speicher, hoher FP64-Leistung und beschleunigten FP16-Berechnungen.

Daher macht die größere Anzahl an CUDA-Kernen in der P40 sie nicht automatisch zu einer leistungsstärkeren Karte in allen Szenarien.

Hauptunterschiede

Wo die Tesla P40 stärker ist

Die Tesla P40 bietet 3840 CUDA-Kerne, 24 GB Speicher und eine höhere Spitzenleistung in FP32.

Der größte praktische Vorteil ist der Umfang des Videospeichers. Zusätzliche 8 GB ermöglichen die Verarbeitung größerer Modelle, Szenen und Datensätze. Dies ist nützlich beim Rendering, der Bildverarbeitung und beim Ausführen von neuronalen Netzen, die nicht in 16 GB passen.

Die P40 unterstützt auch INT8-Beschleunigung bis zu 47 TOPS. Daher eignet sie sich besser für Inferenzaufgaben, bei denen ein bereits trainiertes Modell eine große Anzahl von Anfragen verarbeitet.

Stärken der P40:

• 24 GB Videospeicher;
• hohe FP32-Geschwindigkeit;
• INT8-Beschleunigung;
• Rendering großer Szenen;
• Inferenz ohne Tensor Cores.

Warum die P100 schneller in HPC ist

Die Tesla P100 verwendet HBM2-Speicher mit einer Bandbreite von 732 GB/s - mehr als doppelt so hoch wie bei der P40. Dies ist besonders wichtig in Aufgaben, bei denen die GPU kontinuierlich große Datenmengen zwischen Speicher und Recheneinheiten überträgt.

Eine hohe Bandbreite ist in der linearen Algebra, Simulationen, Ingenieurberechnungen und wissenschaftlichen Anwendungen von Vorteil. In Algorithmen, die durch die Geschwindigkeit des Speichers limitiert sind, könnte die P100 schneller sein, trotz der niedrigeren Spitzenleistung in FP32.

Der Hauptvorteil der P100 ist die vollwertige Leistung in doppelt dargestellten Zahlen. Sie liefert etwa 4,7 TFLOPS FP64, während dieser Modus bei der P40 stark beschnitten ist. In wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Programmen kann der Unterschied nicht nur in Prozenten, sondern um ein Vielfaches messbar sein.

Die P100 ist deutlich bevorzugt für:

• Physik- und Klimasimulationen;
• computational chemistry;
• Ingenieuranalyse;
• Finanzmodellierung;
• wissenschaftliche Berechnungen in FP64;
• Algorithmen, die empfindlich auf die Geschwindigkeit des Speichers reagieren.

Was für neuronale Netze wählen

Beide Karten wurden vor den Tensor Cores eingeführt und sind daher modernen Beschleunigern in aktuellen KI-Lasten deutlich unterlegen.

Die P100 eignet sich besser zum Trainieren von Modellen dank des schnellen HBM2-Speichers und der hohen FP16-Geschwindigkeit. Die P40 ist logischer für die Inferenz zu verwenden, insbesondere wenn 24 GB Speicher oder INT8 wichtig sind.

Das Ergebnis hängt jedoch stark von der Software ab. Moderne Frameworks sind immer häufiger auf Tensor Cores, BF16 und neuere Architekturen optimiert, sodass das Potenzial von Pascal nicht in allen Aufgaben vollständig ausgeschöpft wird.

Rendering und CUDA

Im Rendering und in allgemeinen CUDA-Berechnungen wirkt die P40 oft attraktiver. Sie punktet dort, wo die Leistung durch die Anzahl der FP32-Operationen und die verfügbare Speichermenge definiert ist.

Die P100 kann im Vorteil sein, wenn die Anwendung durch die Geschwindigkeit des Datenaustauschs limitiert ist. Daher hängt das Endergebnis von der spezifischen Last ab: Die P40 ist stärker in rechenintensiven FP32-Aufgaben, die P100 in Algorithmen mit speicherintensiver Verarbeitung.

Beide Karten verwenden passive Kühlung und benötigen einen starken gezielten Luftstrom. In einem normalen Gehäuse ohne separate Belüftung überhitzen sie schnell. Zudem gibt es keine Videoausgänge, sodass diese Beschleuniger für Gaming-PCs ungeeignet sind.

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Beide Modelle sind veraltet und unterstützen keine Tensor Cores. Sie sollten vor allem auf dem Sekundärmarkt und nur für spezifische Aufgaben in Betracht gezogen werden.

Die Tesla P40 ist interessant wegen der 24 GB Videospeicher, kostengünstiger Inferenz und Rendering. Die Tesla P100 behält ihren Wert dort, wo FP64, FP16 und hohe HBM2-Bandbreite benötigt werden.

Bei einem Kauf sollten auch der Zustand der Karte, die Kompatibilität mit Treibern, die Anforderungen an die Stromversorgung und die Notwendigkeit einer separaten Kühlung berücksichtigt werden.

Fazit

Die Tesla P40 eignet sich besser für Inferenz, Rendering und Aufgaben, die 24 GB Videospeicher benötigen. Ihre Vorteile sind die hohe FP32-Geschwindigkeit, Unterstützung für INT8 und ein größeres Speichervolumen.

Die Tesla P100 PCIe 16 GB ist deutlich stärker in HPC, FP64, FP16 und Lasten, die von der Speichergeschwindigkeit abhängen. HBM2 und vollwertige Double-Precision-Einheiten machen sie zu einem spezialisierten Beschleuniger für wissenschaftliche und ingenieurtechnische Berechnungen.

Die P40 ist die Wahl für Speichervolumen und FP32/INT8. Die P100 ist das Werkzeug für Aufgaben, bei denen die Genauigkeit der Berechnungen und die Geschwindigkeit des Datenaustauschs wichtiger sind.