NVIDIA Tesla PG500 216

NVIDIA Tesla PG500 216

Über GPU

Die NVIDIA Tesla PG500 216 GPU ist eine professionelle Grafikverarbeitungseinheit, die für High-Performance-Computing und datenintensive Workloads konzipiert wurde. Mit einer Basis-Taktfrequenz von 1260MHz und einer Boost-Taktfrequenz von 1380MHz liefert diese GPU außergewöhnliche Rechenleistung für anspruchsvolle Anwendungen. Eine der herausragenden Funktionen des Tesla PG500 216 ist sein massiver 32GB großer Hochleistungs-Speicher (HBM2), der ausreichend Platz für große Datensätze und komplexe Berechnungen bietet. Die Speichertaktfrequenz von 1106MHz gewährleistet schnellen Zugriff auf Daten, während der 6MB L2-Cache die Leistung weiter verbessert, indem er die Latenz minimiert. Mit 5120 Shading-Einheiten und einer TDP von 250W ist der Tesla PG500 216 für parallele Verarbeitungsaufgaben optimiert und somit eine ideale Wahl für KI, Deep Learning und wissenschaftliche Simulationen. Die theoretische Leistung der GPU von 14,13 TFLOPS zeigt ihre rohe Rechenleistung, die es Benutzern ermöglicht, komplexe Berechnungen mühelos zu bewältigen. Der Tesla PG500 216 eignet sich hervorragend für Fachleute in Bereichen wie Datenwissenschaft, Ingenieurwesen und Forschung, wo schwere Rechenlasten üblich sind. Seine High-End-Spezifikationen und robuste Bauweise machen ihn zu einer zuverlässigen und effizienten Lösung für Organisationen, die ihre Datenverarbeitung und wissenschaftliche Forschung beschleunigen möchten. Insgesamt bietet die NVIDIA Tesla PG500 216 GPU eine außergewöhnliche Leistung, eine große Speicherkapazität und effiziente parallele Verarbeitungsmöglichkeiten, was sie zu einer erstklassigen Wahl für Fachleute macht, die kompromisslose Rechenleistung suchen.

Basic

Markenname
NVIDIA
Plattform
Professional
Erscheinungsdatum
November 2019
Modellname
Tesla PG500 216
Generation
Tesla
Basis-Takt
1260MHz
Boost-Takt
1380MHz
Bus-Schnittstelle
PCIe 3.0 x16

Speicherspezifikationen

Speichergröße
32GB
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
1106MHz
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.
1133 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.
176.6 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.
441.6 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.
28.26 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.
7.066 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.
13.847 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.
80
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.
5120
L1-Cache
128 KB (per SM)
L2-Cache
6MB
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
13.847 TFLOPS

Im Vergleich zu anderen GPUs

FP32 (float) / TFLOPS
14.024 +1.3%
13.994 +1.1%
13.808 -0.3%