NVIDIA Tesla M2070
À propos du GPU
Le GPU NVIDIA Tesla M2070 est une unité de traitement graphique de qualité professionnelle qui offre des spécifications et des performances impressionnantes pour une variété de tâches intensives en calcul. Avec une impressionnante mémoire de 6 Go de GDDR5, une vitesse d'horloge de mémoire de 783 MHz et 448 unités de ombrage, ce GPU est bien équipé pour gérer facilement des charges de travail exigeantes.
L'une des caractéristiques remarquables du Tesla M2070 est sa haute performance théorique, offrant une performance maximale de 1.03 TFLOPS. Cela en fait un excellent choix pour les applications qui nécessitent un traitement rapide et efficace, telles que les simulations scientifiques, l'analyse de données et l'apprentissage machine.
Les 768 Ko de cache L2 du GPU contribuent également à ses performances impressionnantes et garantissent que les données peuvent être accessibles rapidement et efficacement, réduisant les temps de traitement et améliorant la réactivité globale du système.
En termes de consommation d'énergie, le Tesla M2070 a un TDP de 225W, ce qui est relativement élevé mais attendu pour un GPU de qualité professionnelle avec de telles capacités puissantes.
En fin de compte, le NVIDIA Tesla M2070 est un GPU haut de gamme offrant des performances et des capacités exceptionnelles pour les utilisateurs professionnels travaillant sur des tâches intensives en calcul. Que vous soyez chercheur, scientifique des données ou ingénieur, ce GPU est un choix solide pour accélérer votre flux de travail et relever des simulations et des calculs complexes. Si vous avez besoin d'une solution informatique haute performance, le Tesla M2070 vaut vraiment la peine d'être considéré.
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
July 2011
Nom du modèle
Tesla M2070
Génération
Tesla
Interface de bus
PCIe 2.0 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
783MHz
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.
150.3 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.
16.07 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.
32.14 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.
515.2 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.
1.051
TFLOPS
Divers
Nombre de SM
?
Plusieurs processeurs de flux (SPs), ainsi que d'autres ressources, forment un multiprocesseur de flux (SM), également appelé cœur principal du GPU. Ces ressources supplémentaires comprennent des composants tels que des ordonnanceurs de warp, des registres et de la mémoire partagée. Le SM peut être considéré comme le cœur du GPU, similaire à un cœur de CPU, les registres et la mémoire partagée étant des ressources limitées au sein du SM.
14
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.
448
Cache L1
64 KB (per SM)
Cache L2
768KB
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.
N/A
Version OpenCL
1.1
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
1.051
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS