NVIDIA Tesla T4
Über GPU
Die NVIDIA Tesla T4 GPU ist eine professionelle Grafikprozessoreinheit, die eine außergewöhnliche Leistung und Effizienz für eine Vielzahl von rechenintensiven Arbeitslasten bietet. Mit einer Basistaktgeschwindigkeit von 585MHz und einer Boost-Taktgeschwindigkeit von 1590MHz kann der T4 eine hohe Verarbeitungsleistung für anspruchsvolle Anwendungen bieten.
Eine der herausragenden Funktionen des Tesla T4 ist sein 16GB GDDR6-Speicher, der ausreichend Kapazität für die Speicherung und Manipulation großer Datensätze bietet. Die Speichertaktgeschwindigkeit von 1250MHz gewährleistet einen schnellen und reaktionsschnellen Zugriff auf Daten, während die 2560 Shader-Einheiten parallele Verarbeitung für beschleunigte Leistung ermöglichen.
Trotz seiner beeindruckenden Leistungsfähigkeit ist der Tesla T4 auch bemerkenswert energieeffizient, mit einer TDP von nur 70W. Das bedeutet, dass der T4 hohe Rechenleistung bieten kann, während der Energieverbrauch und die Wärmeerzeugung minimal gehalten werden, was ihn zu einer attraktiven Option für Rechenzentren und Server-Implementierungen macht.
Mit einer theoretischen Leistung von 8,141 TFLOPS eignet sich der Tesla T4 für eine Vielzahl von Anwendungen, darunter Deep Learning, Machine Learning und High-Performance Computing. Sein 4MB L2-Cache verbessert weiter seine Fähigkeit, große und komplexe Arbeitslasten effizient zu bewältigen.
Insgesamt bietet die NVIDIA Tesla T4 GPU eine außergewöhnliche Kombination aus Leistung, Effizienz und Vielseitigkeit und ist damit eine überzeugende Wahl für professionelle Benutzer, die leistungsstarke und zuverlässige Rechenfähigkeiten suchen.
Basic
Markenname
NVIDIA
Plattform
Professional
Erscheinungsdatum
September 2018
Modellname
Tesla T4
Generation
Tesla
Basis-Takt
585MHz
Boost-Takt
1590MHz
Bus-Schnittstelle
PCIe 3.0 x16
Transistoren
13,600 million
RT-Kerne
40
Tensor-Kerne
?
Tensor-Kerne sind spezialisierte Verarbeitungseinheiten, die speziell für das Deep Learning entwickelt wurden und im Vergleich zum FP32-Training eine höhere Trainings- und Inferenzleistung bieten. Sie ermöglichen schnelle Berechnungen in Bereichen wie Computer Vision, Natural Language Processing, Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Konvertierung und personalisierteEmpfehlungen. Die beiden bekanntesten Anwendungen von Tensor-Kernen sind DLSS (Deep Learning Super Sampling) und AI Denoiser zur Rauschreduzierung.
320
TMUs
?
Textur-Mapping-Einheiten (TMUs) sind Komponenten der GPU, die in der Lage sind, Binärbilder zu drehen, zu skalieren und zu verzerren und sie dann als Texturen auf jede Ebene eines gegebenen 3D-Modells zu platzieren. Dieser Prozess wird als Textur-Mapping bezeichnet.
160
Foundry
TSMC
Prozessgröße
12 nm
Architektur
Turing
Speicherspezifikationen
Speichergröße
16GB
Speichertyp
GDDR6
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.
256bit
Speichertakt
1250MHz
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.
320.0 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.
101.8 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.
254.4 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.
65.13 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.
254.4 GFLOPS
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.
8.304
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.
40
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.
2560
L1-Cache
64 KB (per SM)
L2-Cache
4MB
TDP (Thermal Design Power)
70W
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
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
CUDA
7.5
Stromanschlüsse
None
Shader-Modell
6.6
ROPs
?
Die Raster-Operations-Pipeline (ROPs) ist hauptsächlich für die Handhabung von Licht- und Reflexionsberechnungen in Spielen verantwortlich, sowie für die Verwaltung von Effekten wie Kantenglättung (AA), hoher Auflösung, Rauch und Feuer. Je anspruchsvoller die Kantenglättung und Lichteffekte in einem Spiel sind, desto höher sind die Leistungsanforderungen für die ROPs. Andernfalls kann es zu einem starken Einbruch der Bildrate kommen.
64
Empfohlene PSU (Stromversorgung)
250W
Benchmarks
FP32 (float)
Punktzahl
8.304
TFLOPS
Blender
Punktzahl
1693
OctaneBench
Punktzahl
159
OpenCL
Punktzahl
61276
Im Vergleich zu anderen GPUs
FP32 (float)
/ TFLOPS
Blender
OctaneBench
OpenCL