NVIDIA Tesla K20m
À propos du GPU
Le GPU NVIDIA Tesla K20m est une unité de traitement graphique de qualité professionnelle conçue pour le calcul haute performance et le traitement de données. Avec une généreuse mémoire GDDR5 de 5 Go et une vitesse d'horloge mémoire de 1300 MHz, le K20m est capable de gérer de grands ensembles de données et des calculs complexes avec facilité.
L'une des caractéristiques remarquables du Tesla K20m est son impressionnant nombre d'unités de traitement de 2496, qui lui permettent de gérer des tâches de rendu et d'ombrage complexes avec efficacité et rapidité. Les 1280 Ko de cache L2 améliorent encore ses capacités de traitement, permettant un accès rapide aux données et instructions fréquemment utilisées.
Avec une consommation énergétique de 225 W, le K20m est gourmand en énergie, mais sa performance théorique de 3,524 TFLOPS compense largement sa consommation. Ce niveau de performance le rend bien adapté aux applications exigeantes telles que les simulations scientifiques, l'apprentissage profond et l'intelligence artificielle.
Le Tesla K20m est apprécié pour sa fiabilité et sa stabilité, ce qui en fait un choix populaire pour les professionnels et les organisations ayant besoin de capacités de calcul haute performance. Son architecture robuste et son système de refroidissement efficace garantissent qu'il peut gérer des charges de travail lourdes sans compromettre sa performance.
En fin de compte, le GPU NVIDIA Tesla K20m est une solution puissante et fiable pour les professionnels et les organisations ayant besoin d'une plateforme de calcul haute performance. Sa capacité mémoire généreuse, ses unités de traitement d'ombrage efficaces et sa performance théorique impressionnante en font un atout précieux pour les tâches computationnelles exigeantes.
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
January 2013
Nom du modèle
Tesla K20m
Génération
Tesla
Interface de bus
PCIe 2.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
5GB
Type de Mémoire
GDDR5
Bus de Mémoire
?
La largeur du bus mémoire fait référence au nombre de bits de données que la mémoire vidéo peut transférer lors d'un seul cycle d'horloge. Plus la largeur du bus est grande, plus la quantité de données qui peut être transmise instantanément est importante, ce qui en fait l'un des paramètres cruciaux de la mémoire vidéo. La bande passante mémoire est calculée comme suit : Bande passante mémoire = Fréquence mémoire x Largeur du bus mémoire / 8. Par conséquent, lorsque les fréquences mémoire sont similaires, la largeur du bus mémoire déterminera la taille de la bande passante mémoire.
320bit
Horloge Mémoire
1300MHz
Bande Passante
?
La bande passante mémoire fait référence au débit de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde, et la formule pour la calculer est : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits. En français: La bande passante mémoire désigne le taux de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde et la formule pour la calculer est la suivante : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits.
208.0 GB/s
Performance théorique
Taux de Pixel
?
Le taux de remplissage des pixels désigne le nombre de pixels qu'une unité de traitement graphique (GPU) peut rendre par seconde, mesuré en MPixels/s (million de pixels par seconde) ou en GPixels/s (milliard de pixels par seconde). C'est la mesure la plus couramment utilisée pour évaluer les performances de traitement des pixels d'une carte graphique.
36.71 GPixel/s
Taux de Texture
?
Le taux de remplissage de texture fait référence au nombre d'éléments de texture (texels) qu'un GPU peut mapper sur des pixels en une seule seconde.
146.8 GTexel/s
FP64 (double précision)
?
Une mesure importante pour évaluer les performances des GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres en virgule flottante à demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable. Les nombres en virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de multimédia et de traitement graphique, tandis que les nombres en virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui nécessite une large plage numérique et une grande précision.
1175 GFLOPS
FP32 (flottant)
?
Une mesure importante pour mesurer les performances du GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres à virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de traitement multimédia et graphique, tandis que les nombres à virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui exige une large plage numérique et une grande précision. Les nombres à virgule flottante demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable.
3.454
TFLOPS
Divers
Unités d'Ombrage
?
L'unité de traitement la plus fondamentale est le processeur en continu (SP), où des instructions et des tâches spécifiques sont exécutées. Les GPU effectuent des calculs parallèles, ce qui signifie que plusieurs SP fonctionnent simultanément pour traiter les tâches.
2496
Cache L1
16 KB (per SMX)
Cache L2
1280KB
TDP
225W
Version Vulkan
?
Vulkan est une API graphique et de calcul multiplateforme du groupe Khronos, offrant des performances élevées et une faible surcharge du processeur. Il permet aux développeurs de contrôler directement le GPU, réduit les frais de rendu et prend en charge les processeurs multithread et multicœurs.
1.1
Version OpenCL
3.0
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
3.454
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS