NVIDIA Tesla P100 PCIe 12 GB

NVIDIA Tesla P100 PCIe 12 GB

À propos du GPU

Le GPU NVIDIA Tesla P100 PCIe 12 Go est une plateforme informatique professionnelle haute performance qui offre une puissance et une efficacité exceptionnelles pour une variété de tâches computationnelles. Avec une fréquence de base de 1190 MHz et une fréquence de boost de 1329 MHz, ce GPU offre des capacités de traitement impressionnantes qui peuvent gérer même les charges de travail les plus exigeantes. L'une des caractéristiques phares du Tesla P100 est sa grande mémoire HBM2 de 12 Go, qui offre une capacité suffisante pour gérer de grands ensembles de données et des simulations complexes. La vitesse de mémoire de 715 MHz garantit un accès rapide et fiable aux données, tandis que les 3584 unités de shading permettent un traitement parallèle pour une efficacité accrue. En termes d'efficacité énergétique, le Tesla P100 dispose d'une consommation électrique maximale de 250W, ce qui en fait un choix adapté pour les environnements où la consommation d'énergie est une préoccupation. Malgré sa consommation électrique plus faible, ce GPU offre une puissance théorique de 9,526 TFLOPS, ce qui en fait un choix idéal pour l'apprentissage profond, le calcul haute performance et d'autres tâches intensives en calcul. De plus, le Tesla P100 dispose de 3 Mo de cache L2, ce qui permet d'accélérer le traitement des données et de réduire la latence. Associé à son architecture haute performance, cela en fait un choix polyvalent et fiable pour les professionnels qui recherchent une puissance de calcul exceptionnelle. Dans l'ensemble, le GPU NVIDIA Tesla P100 PCIe 12 Go se démarque comme une plateforme informatique professionnelle de premier plan, offrant une combinaison puissante de performances, d'efficacité et de capacité mémoire. Qu'il soit utilisé pour la recherche en intelligence artificielle, les simulations scientifiques ou d'autres applications exigeantes, ce GPU offre la puissance et la fiabilité nécessaires pour relever facilement des tâches computationnelles complexes.

Basique

Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
June 2016
Nom du modèle
Tesla P100 PCIe 12 GB
Génération
Tesla
Horloge de base
1190MHz
Horloge Boost
1329MHz
Interface de bus
PCIe 3.0 x16

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
12GB
Type de Mémoire
HBM2
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.
3072bit
Horloge Mémoire
715MHz
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.
549.1 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.
127.6 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.
297.7 GTexel/s
FP16 (demi)
?
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.
19.05 TFLOPS
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.
4.763 TFLOPS
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.
9.717 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.
56
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.
3584
Cache L1
24 KB (per SM)
Cache L2
3MB
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.
1.3
Version OpenCL
3.0

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
9.717 TFLOPS
Blender
Score
920

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
9.949 +2.4%
9.609 -1.1%
Blender
973 +5.8%
927 +0.8%
900 -2.2%
896 -2.6%