NVIDIA Tesla K8
À propos du GPU
La carte graphique NVIDIA Tesla K8 est une puissante plateforme professionnelle conçue pour le calcul haute performance et les applications d'apprentissage profond. Avec une fréquence de base de 693 MHz et une fréquence boost de 811 MHz, la Tesla K8 offre une puissance de traitement impressionnante pour les tâches computationnelles complexes.
Équipée de 8 Go de mémoire GDDR5 et d'une fréquence mémoire de 1250 MHz, la Tesla K8 est capable de gérer de grands ensembles de données et de traiter des graphiques haute résolution avec facilité. La carte graphique dispose de 1536 unités de traitement et de 512 Ko de mémoire cache L2, ce qui contribue à ses impressionnantes capacités de calcul.
L'un des points forts de la Tesla K8 est son efficacité énergétique, avec un TDP de 100W. Cela signifie que la carte graphique offre des performances élevées tout en étant attentive à la consommation d'énergie, ce qui en fait un excellent choix pour les centres de données et autres environnements informatiques à grande échelle.
Avec une performance théorique de 2,491 TFLOPS, la Tesla K8 est bien adaptée aux charges de travail exigeantes, telles que les simulations scientifiques, la modélisation moléculaire et les tâches d'apprentissage automatique. Ses performances solides et son efficacité en font un outil précieux pour les chercheurs, les scientifiques des données et les ingénieurs qui nécessitent une carte graphique fiable et performante pour leur travail.
Dans l'ensemble, la carte graphique NVIDIA Tesla K8 offre des performances impressionnantes, une efficacité énergétique et une fiabilité, ce qui en fait un excellent choix pour les professionnels travaillant sur des tâches computationnelles complexes. Que ce soit pour la simulation, l'analyse de données ou l'apprentissage profond, la Tesla K8 offre la puissance et l'efficacité nécessaires pour les applications informatiques exigeantes.
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
September 2014
Nom du modèle
Tesla K8
Génération
Tesla
Horloge de base
693MHz
Horloge Boost
811MHz
Interface de bus
PCIe 2.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
8GB
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.
256bit
Horloge Mémoire
1250MHz
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.
160.0 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.
25.95 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.
103.8 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.
103.8 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.
2.441
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.
1536
Cache L1
16 KB (per SMX)
Cache L2
512KB
TDP
100W
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
2.441
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS