NVIDIA Tesla T4
Acerca del GPU
La GPU NVIDIA Tesla T4 es una unidad de procesamiento gráfico de grado profesional que ofrece un rendimiento y eficiencia excepcionales para una amplia gama de cargas de trabajo intensivas en cómputo. Con una velocidad de reloj base de 585MHz y una velocidad de reloj de impulso de 1590MHz, el T4 es capaz de ofrecer altos niveles de potencia de procesamiento para aplicaciones exigentes.
Una de las características destacadas del Tesla T4 es su memoria de 16GB de GDDR6, que proporciona una amplia capacidad para almacenar y manipular grandes conjuntos de datos. La velocidad de reloj de memoria de 1250MHz asegura un acceso rápido y receptivo a los datos, mientras que las 2560 unidades de sombreado permiten el procesamiento paralelo para un rendimiento acelerado.
A pesar de sus impresionantes capacidades de rendimiento, el Tesla T4 también es notablemente eficiente en energía, con un TDP de solo 70W. Esto significa que el T4 puede ofrecer altos niveles de potencia computacional mientras mantiene el consumo de energía y la generación de calor al mínimo, lo que lo convierte en una opción atractiva para despliegues en centros de datos y servidores.
Con un rendimiento teórico de 8.141 TFLOPS, el Tesla T4 es adecuado para una variedad de aplicaciones, incluyendo aprendizaje profundo, aprendizaje automático y computación de alto rendimiento. Sus 4MB de caché L2 mejoran aún más su capacidad para manejar eficientemente cargas de trabajo grandes y complejas.
En general, la GPU NVIDIA Tesla T4 ofrece una combinación excepcional de rendimiento, eficiencia y versatilidad, lo que la convierte en una opción atractiva para usuarios profesionales que buscan capacidades de cálculo potentes y confiables.
Básico
Nombre de Etiqueta
NVIDIA
Plataforma
Professional
Fecha de Lanzamiento
September 2018
Nombre del modelo
Tesla T4
Generación
Tesla
Reloj base
585MHz
Reloj de impulso
1590MHz
Interfaz de bus
PCIe 3.0 x16
Transistores
13,600 million
Núcleos RT
40
Núcleos tensor
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Los Tensor Cores son unidades de procesamiento especializadas diseñadas específicamente para el aprendizaje profundo, proporcionando un rendimiento de entrenamiento e inferencia más alto en comparación con el entrenamiento FP32. Permiten cálculos rápidos en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz, la conversión de texto a voz y las recomendaciones personalizadas. Las dos aplicaciones más destacadas de los Tensor Cores son DLSS (Deep Learning Super Sampling) y AI Denoiser para la reducción de ruido.
320
TMUs
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Las unidades de mapeo de texturas (TMUs) funcionan como componentes de la GPU, capaces de rotar, escalar y distorsionar imágenes binarias, para luego colocarlas como texturas sobre cualquier plano de un modelo 3D dado. Este proceso se llama mapeo de texturas.
160
Fundición
TSMC
Tamaño proceso
12 nm
Arquitectura
Turing
Especificaciones de Memoria
Tamaño de memoria
16GB
Tipo de memoria
GDDR6
Bus de memoria
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La anchura del bus de memoria se refiere al número de bits de datos que la memoria de video puede transferir en un solo ciclo de reloj. Cuanto mayor sea la anchura del bus, mayor será la cantidad de datos que se pueden transmitir instantáneamente, lo que lo convierte en uno de los parámetros cruciales de la memoria de video. El ancho de banda de memoria se calcula como: Ancho de banda de memoria = Frecuencia de memoria x Anchura de bus de memoria / 8. Por lo tanto, cuando las frecuencias de memoria son similares, la anchura del bus de memoria determinará el tamaño del ancho de banda de memoria.
256bit
Reloj de memoria
1250MHz
Ancho de banda
?
La "ancho de banda de memoria" se refiere a la tasa de transferencia de datos entre el chip gráfico y la memoria de video. Se mide en bytes por segundo, y la fórmula para calcularlo es: ancho de banda de memoria = frecuencia de trabajo × ancho de bus de memoria / 8 bits.
320.0 GB/s
Rendimiento teórico
Tasa de píxeles
?
La tasa de llenado de píxeles se refiere al número de píxeles que una unidad de procesamiento gráfico (GPU) puede renderizar por segundo, medida en MPíxeles/s (millones de píxeles por segundo) o GPíxeles/s (miles de millones de píxeles por segundo). Es la métrica más comúnmente utilizada para evaluar el rendimiento de procesamiento de píxeles de una tarjeta gráfica.
101.8 GPixel/s
Tasa de texturas
?
La tasa de llenado de texturas se refiere al número de elementos del mapa de textura (texels) que una GPU puede asignar a píxeles en un solo segundo.
254.4 GTexel/s
FP16 (mitad)
?
Una métrica importante para medir el rendimiento de la GPU es la capacidad de cómputo de punto flotante. Los números de punto flotante de media precisión (16 bits) se utilizan para aplicaciones como el aprendizaje automático, donde se acepta una menor precisión. Los números de punto flotante de precisión simple (32 bits) se utilizan para tareas comunes de procesamiento multimedia y gráfico, mientras que los números de punto flotante de doble precisión (64 bits) son necesarios para la computación científica que requiere un amplio rango numérico y alta precisión.
65.13 TFLOPS
FP64 (doble)
?
Una métrica importante para medir el rendimiento de la GPU es la capacidad de cómputo de punto flotante. Los números de punto flotante de media precisión (16 bits) se utilizan para aplicaciones como el aprendizaje automático, donde se acepta una menor precisión. Los números de punto flotante de precisión simple (32 bits) se utilizan para tareas comunes de procesamiento multimedia y gráfico, mientras que los números de punto flotante de doble precisión (64 bits) son necesarios para la computación científica que requiere un amplio rango numérico y alta precisión.
254.4 GFLOPS
FP32 (flotante)
?
Una métrica importante para medir el rendimiento de la GPU es la capacidad de cómputo de punto flotante. Los números de punto flotante de media precisión (16 bits) se utilizan para aplicaciones como el aprendizaje automático, donde se acepta una menor precisión. Los números de punto flotante de precisión simple (32 bits) se utilizan para tareas comunes de procesamiento multimedia y gráfico, mientras que los números de punto flotante de doble precisión (64 bits) son necesarios para la computación científica que requiere un amplio rango numérico y alta precisión.
8.304
TFLOPS
Misceláneos
Cuenta de SM
?
Múltiples Procesadores de Transmisión (SP), junto con otros recursos, forman un Multiprocesador de Transmisión (SM), que también se conoce como el núcleo principal de una GPU. Estos recursos adicionales incluyen componentes como planificadores de bloques, registros y memoria compartida. El SM puede considerarse como el corazón de la GPU, similar a un núcleo de CPU, donde los registros y la memoria compartida son recursos escasos dentro del SM.
40
Unidades de sombreado
?
La unidad de procesamiento más fundamental es el Procesador de Secuencias (SP), donde se ejecutan instrucciones y tareas específicas. Las GPU realizan cómputo paralelo, lo que significa que varios SP trabajan simultáneamente para procesar tareas.
2560
Caché L1
64 KB (per SM)
Caché L2
4MB
TDP
70W
Vulkan Versión
?
Vulkan es una API de gráficos y computación multiplataforma de Khronos Group, ofrece alto rendimiento y bajo consumo de CPU. Permite a los desarrolladores controlar la GPU directamente, reduce el overhead de renderización y soporta multi-threading y procesadores multi-núcleo.
1.3
OpenCL Versión
3.0
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
CUDA
7.5
Conectores de alimentación
None
Modelo de sombreado
6.6
ROPs
?
La tubería de operaciones raster (ROPs) es principalmente responsable de manejar los cálculos de iluminación y reflexión en los juegos, así como de administrar efectos como el anti-aliasing (AA), alta resolución, humo y fuego. Cuanto más exigentes sean el anti-aliasing y los efectos de iluminación en un juego, mayores serán los requisitos de rendimiento para los ROPs; de lo contrario, puede resultar en una caída brusca en la velocidad de fotogramas.
64
PSU sugerida
250W
Clasificaciones
FP32 (flotante)
Puntaje
8.304
TFLOPS
Blender
Puntaje
1693
OctaneBench
Puntaje
159
OpenCL
Puntaje
61276
Comparado con Otras GPU
FP32 (flotante)
/ TFLOPS
Blender
OctaneBench
OpenCL