NVIDIA Tesla P100 PCIe 16 GB

NVIDIA Tesla P100 PCIe 16 GB

Über GPU

Die NVIDIA Tesla P100 PCIe 16 GB GPU ist eine leistungsstarke professionelle GPU, die für High-Performance-Computing und Deep-Learning-Anwendungen entwickelt wurde. Mit einer Basistaktung von 1190MHz und einer Boost-Taktung von 1329MHz bietet diese GPU extrem schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeiten, um auch die anspruchsvollsten Arbeitslasten zu bewältigen. Die 16GB HBM2-Speicher und eine Speichertaktung von 715MHz stellen sicher, dass die GPU über ausreichende Speicherbandbreite verfügt, um große Datensätze und komplexe Berechnungen zu bewältigen. Die 3584 Shading-Einheiten und 4MB L2-Cache verbessern die Fähigkeit der GPU, parallele Verarbeitungsaufgaben effizient zu bewältigen. Eine der herausragenden Funktionen des Tesla P100 ist seine beeindruckende theoretische Leistung von 9,526 TFLOPS, wodurch er sich bestens für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und andere rechenintensive Aufgaben eignet. Darüber hinaus sorgt die TDP von 250W dafür, dass die GPU hohe Leistungsniveaus ohne Überhitzung oder übermäßigen Stromverbrauch aufrechterhalten kann. In der Praxis glänzt der Tesla P100 bei Aufgaben wie dem Training von maschinellem Lernen, der Datenanalyse und wissenschaftlichen Simulationen. Seine hohe Speicherkapazität und -bandbreite machen ihn ideal für die Bewältigung großer Deep-Learning-Modelle und Datensätze. Insgesamt ist die NVIDIA Tesla P100 PCIe 16 GB GPU eine erstklassige Lösung für Fachleute und Organisationen, die kompromisslose Leistung für ihre rechenintensiven Arbeitslasten benötigen. Die Kombination aus hohen Taktraten, großzügiger Speicherkapazität und effizientem Stromverbrauch macht sie zu einer herausragenden Option für diejenigen, die die beste Leistung für ihre Anwendungen benötigen.

Basic

Markenname
NVIDIA
Plattform
Professional
Erscheinungsdatum
June 2016
Modellname
Tesla P100 PCIe 16 GB
Generation
Tesla
Basis-Takt
1190MHz
Boost-Takt
1329MHz
Bus-Schnittstelle
PCIe 3.0 x16

Speicherspezifikationen

Speichergröße
16GB
Speichertyp
HBM2
Speicherbus
?
Der Speicherbus bezieht sich auf die Anzahl der Bits, die das Videomemory innerhalb eines einzelnen Taktzyklus übertragen kann. Je größer die Busbreite, desto mehr Daten können gleichzeitig übertragen werden, was sie zu einem der entscheidenden Parameter des Videomemory macht. Die Speicherbandbreite wird wie folgt berechnet: Speicherbandbreite = Speicherfrequenz x Speicherbusbreite / 8. Wenn also die Speicherfrequenzen ähnlich sind, bestimmt die Speicherbusbreite die Größe der Speicherbandbreite.
4096bit
Speichertakt
715MHz
Bandbreite
?
Die Speicherbandbreite bezieht sich auf die Datenübertragungsrate zwischen dem Grafikchip und dem Videomemory. Sie wird in Bytes pro Sekunde gemessen, und die Formel zur Berechnung lautet: Speicherbandbreite = Arbeitsfrequenz × Speicherbusbreite / 8 Bit.
732.2 GB/s

Theoretische Leistung

Pixeltakt
?
Die Pixel-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Pixel, die eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) pro Sekunde rendern kann, gemessen in MPixel/s (Millionen Pixel pro Sekunde) oder GPixel/s (Milliarden Pixel pro Sekunde). Es handelt sich dabei um die am häufigsten verwendete Kennzahl zur Bewertung der Pixelverarbeitungsleistung einer Grafikkarte.
127.6 GPixel/s
Texture-Takt
?
Die Textur-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Textur-Map-Elemente (Texel), die eine GPU in einer Sekunde auf Pixel abbilden kann.
297.7 GTexel/s
FP16 (halbe Genauigkeit)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist. Einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) werden für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) für wissenschaftliches Rechnen erforderlich sind, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert.
19.05 TFLOPS
FP64 (Doppelte Gleitkommazahl)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) sind für wissenschaftliches Rechnen erforderlich, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert, während einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet werden. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
4.763 TFLOPS
FP32 (float)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenfähigkeit. Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit (32 Bit) werden für allgemeine Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit (64 Bit) für wissenschaftliche Berechnungen erforderlich sind, die einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordern. Gleitkommazahlen mit halber Genauigkeit (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
9.335 TFLOPS

Verschiedenes

SM-Anzahl
?
Mehrere Streaming-Prozessoren (SPs) bilden zusammen mit anderen Ressourcen einen Streaming-Multiprozessor (SM), der auch als Hauptkern einer GPU bezeichnet wird. Zu diesen zusätzlichen Ressourcen gehören Komponenten wie Warp-Scheduler, Register und gemeinsamer Speicher. Der SM kann als Herz der GPU betrachtet werden, ähnlich wie ein CPU-Kern, wobei Register und gemeinsamer Speicher knappe Ressourcen innerhalb des SM sind.
56
Shading-Einheiten
?
Die grundlegendste Verarbeitungseinheit ist der Streaming-Prozessor (SP), in dem spezifische Anweisungen und Aufgaben ausgeführt werden. GPUs führen paralleles Rechnen durch, was bedeutet, dass mehrere SPs gleichzeitig arbeiten, um Aufgaben zu verarbeiten.
3584
L1-Cache
24 KB (per SM)
L2-Cache
4MB
TDP (Thermal Design Power)
250W
Vulkan-Version
?
Vulkan ist eine plattformübergreifende Grafik- und Rechen-API der Khronos Group, die hohe Leistung und geringen CPU-Overhead bietet. Es ermöglicht Entwicklern die direkte Steuerung der GPU, reduziert den Rendering-Overhead und unterstützt Multi-Threading und Multi-Core-Prozessoren.
1.3
OpenCL-Version
3.0

Benchmarks

FP32 (float)
Punktzahl
9.335 TFLOPS
Blender
Punktzahl
1200
OctaneBench
Punktzahl
217

Im Vergleich zu anderen GPUs

FP32 (float) / TFLOPS
9.432 +1%
Blender
1256 +4.7%
1222 +1.8%
1154 -3.8%