NVIDIA Tesla K20Xm
À propos du GPU
Le NVIDIA Tesla K20Xm est une carte GPU de qualité professionnelle conçue pour les tâches de calcul haute performance. Avec 6 Go de mémoire GDDR5 et une fréquence mémoire de 1300 MHz, ce GPU peut gérer de grands ensembles de données et des calculs complexes avec facilité. Les 2688 unités de shader permettent un traitement en parallèle, le rendant bien adapté aux applications scientifiques, d'ingénierie et financières.
La performance théorique de 3,935 TFLOPS du Tesla K20Xm garantit qu'il peut gérer des charges de travail computationnelles exigeantes, telles que les simulations et l'analyse de données. Le cache L2 de 1536 Ko permet un accès rapide aux données, améliorant ainsi les performances globales.
L'une des caractéristiques remarquables du Tesla K20Xm est son efficacité énergétique élevée, avec une TDP de 235W. Cela signifie qu'il peut offrir des performances exceptionnelles tout en minimisant la consommation d'énergie, en en faisant un choix rentable pour les centres de données et autres environnements de calcul haute performance.
Le NVIDIA Tesla K20Xm est également connu pour sa fiabilité et sa stabilité, avec des pilotes robustes et un support pour les principales applications de calcul HPC et scientifique.
En conclusion, le NVIDIA Tesla K20Xm est un excellent choix pour les professionnels et les organisations qui ont besoin d'un GPU pour des tâches de calcul intensif. Ses performances élevées, sa généreuse capacité de mémoire et son efficacité énergétique en font un atout précieux pour un large éventail d'applications. Qu'il s'agisse d'exécuter des simulations, d'analyser de grands ensembles de données ou d'effectuer des calculs complexes, le Tesla K20Xm offre les performances et la fiabilité nécessaires pour des charges de travail exigeantes.
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
November 2012
Nom du modèle
Tesla K20Xm
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.
4.014
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
4.014
TFLOPS
Blender
Score
376
OctaneBench
Score
62
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS
Blender
OctaneBench