NVIDIA Tesla M2090
À propos du GPU
La carte graphique professionnelle NVIDIA Tesla M2090 est conçue pour gérer des charges de travail complexes et exigeantes. Avec une généreuse mémoire GDDR5 de 6 Go et une vitesse d'horloge de mémoire de 924 MHz, cette carte graphique offre des performances exceptionnelles pour une variété d'applications intensives en calcul.
L'une des caractéristiques remarquables de la Tesla M2090 est ses impressionnantes 512 unités de traitement, qui permettent un rendu et des simulations haute-fidélité. Les 768 Ko de mémoire cache L2 améliorent également sa capacité à traiter de gros ensembles de données et des charges de travail intensives en calcul, ce qui en fait un choix idéal pour l'analyse de données et la recherche scientifique.
Avec une consommation électrique de 250 W, la Tesla M2090 est gourmande en énergie, mais cela est à prévoir compte tenu de ses capacités de haut niveau. La performance théorique de 1,332 TFLOPS témoigne également de sa capacité à gérer des calculs et des simulations complexes avec facilité.
La Tesla M2090 est un excellent choix pour les professionnels travaillant dans des domaines tels que la biologie computationnelle, la finance et l'exploration pétrolière et gazière, où la capacité à gérer le traitement de données à grande échelle et les simulations complexes est essentielle. Sa conception robuste et ses capacités de haut niveau en font un outil précieux pour accélérer un large éventail de tâches informatiques scientifiques et techniques.
Dans l'ensemble, la carte graphique professionnelle NVIDIA Tesla M2090 est une carte graphique puissante et polyvalente qui offre des performances exceptionnelles pour des charges de travail computationnelles exigeantes. Sa mémoire généreuse, son grand nombre d'unités de traitement et sa performance théorique impressionnante en font un choix de premier plan pour les professionnels à la recherche d'une carte graphique haute performance pour leur travail.
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
July 2011
Nom du modèle
Tesla M2090
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
924MHz
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.
177.4 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.
20.83 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.
41.66 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.
666.1 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.
1.359
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.
16
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.
512
Cache L1
64 KB (per SM)
Cache L2
768KB
TDP
250W
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
1.359
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS