NVIDIA Tesla K20X
À propos du GPU
Le GPU NVIDIA Tesla K20X est une unité de traitement graphique de qualité professionnelle conçue pour le calcul intensif et l'analyse de données. Avec une taille de mémoire de 6 Go et un type de mémoire GDDR5, ce GPU est optimisé pour gérer de grands ensembles de données et des calculs complexes. L'horloge mémoire de 1300 MHz assure un accès rapide aux données et un traitement rapide, tandis que les 2688 unités de ombrage et le cache L2 de 1536 Ko permettent un traitement parallèle efficace des tâches.
L'une des caractéristiques remarquables du Tesla K20X est sa performance théorique impressionnante de 3,935 TFLOPS, ce qui le rend adapté aux charges de travail computationnelles exigeantes telles que l'intelligence artificielle, les simulations scientifiques et l'apprentissage automatique. La consommation énergétique de 235W (TDP) indique que ce GPU est capable de fournir des performances élevées sans sacrifier l'efficacité énergétique.
Dans des applications réelles, le Tesla K20X offre des performances exceptionnelles, permettant aux chercheurs, aux scientifiques et aux analystes de données d'accélérer leurs charges de travail et d'obtenir des résultats plus rapidement. Sa fiabilité et sa stabilité en font un atout précieux pour les entreprises et les organisations qui ont besoin de puissance informatique robuste pour leurs opérations.
Dans l'ensemble, le GPU NVIDIA Tesla K20X est une solution puissante et fiable pour les tâches informatiques professionnelles. Sa grande capacité de mémoire, ses capacités de traitement efficaces et sa performance théorique impressionnante en font un choix de premier plan pour les industries et les institutions de recherche qui exigent des ressources informatiques haute performance.
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
November 2012
Nom du modèle
Tesla K20X
Génération
Tesla
Interface de bus
PCIe 3.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
6GB
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.
384bit
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.
249.6 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.
40.99 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.
164.0 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.
1312 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.
3.856
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.
2688
Cache L1
16 KB (per SMX)
Cache L2
1536KB
TDP
235W
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
3.856
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS