NVIDIA Tesla M2075
À propos du GPU
La carte graphique NVIDIA Tesla M2075 est une unité de traitement graphique de qualité professionnelle conçue pour des applications de calcul haute performance. Avec une taille de mémoire de 6 Go et un type de mémoire GDDR5, elle offre des capacités de traitement de données rapides et efficaces. L'horloge mémoire de 783 MHz garantit un accès rapide aux données, tandis que les 448 unités de shading et le cache L2 de 768 Ko contribuent à ses performances globales impressionnantes.
L'une des caractéristiques marquantes de la carte graphique Tesla M2075 est sa haute performance théorique, avec un impressionnant 1,028 TFLOPS. Cela la rend parfaitement adaptée aux tâches à forte intensité de calcul telles que les simulations scientifiques, l'analyse de données et l'apprentissage machine.
En termes de consommation d'énergie, la Tesla M2075 a une TDP de 225W, ce qui est relativement élevé mais compréhensible compte tenu de ses puissantes capacités de performance. Il est important de s'assurer que le système dispose d'un refroidissement adéquat pour gérer la chaleur générée par la carte graphique.
Dans l'ensemble, la carte graphique NVIDIA Tesla M2075 est un choix solide pour les professionnels et les chercheurs qui ont besoin d'une solution de calcul haute performance. Sa taille de mémoire abondante, son horloge mémoire rapide et ses nombreuses unités de shading la rendent bien équipée pour gérer des charges de travail exigeantes. Même si elle peut être gourmande en énergie, sa performance théorique impressionnante compense largement, en faisant un atout précieux pour tout environnement de calcul haute performance.
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
July 2011
Nom du modèle
Tesla M2075
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.
513.9 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.
1.007
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
1.007
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS