NVIDIA Tesla P100 PCIe 16 GB
À propos du GPU
La carte graphique NVIDIA Tesla P100 PCIe 16 Go est une puissante carte graphique professionnelle conçue pour le calcul intensif et les applications d'apprentissage en profondeur. Avec une fréquence de base de 1190MHz et une fréquence de boost de 1329MHz, cette carte graphique offre des vitesses de traitement extrêmement rapides pour gérer les charges de travail les plus exigeantes.
Les 16 Go de mémoire HBM2 et une fréquence mémoire de 715MHz garantissent que la carte graphique dispose d'une bande passante mémoire suffisante pour gérer de grands ensembles de données et des calculs complexes. Les 3584 unités de shading et les 4 Mo de mémoire cache L2 renforcent encore la capacité de la carte graphique à traiter efficacement les tâches de traitement parallèle.
L'une des caractéristiques remarquables du Tesla P100 est sa performance théorique impressionnante de 9,526 TFLOPS, ce qui le rend parfaitement adapté à l'apprentissage automatique, à l'intelligence artificielle et à d'autres tâches intensives en calcul. De plus, le TDP de 250W garantit que la carte graphique peut maintenir des niveaux élevés de performance sans surchauffer ou consommer une puissance excessive.
En termes pratiques, le Tesla P100 excelle dans des tâches telles que l'entraînement en apprentissage automatique, l'analyse de données et les simulations scientifiques. Sa grande capacité et bande passante mémoire le rendent parfaitement adapté à la manipulation de modèles et ensembles de données d'apprentissage en profondeur à grande échelle.
Dans l'ensemble, la carte graphique NVIDIA Tesla P100 PCIe 16 Go est une solution haut de gamme pour les professionnels et les organisations qui ont besoin de performances intransigeantes pour leurs charges de travail intensives en calcul. Sa combinaison de hautes fréquences d'horloge, de capacité mémoire généreuse et d'une utilisation efficace de l'énergie en font une option exceptionnelle pour ceux qui ont besoin des meilleures performances pour leurs applications.
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
June 2016
Nom du modèle
Tesla P100 PCIe 16 GB
Génération
Tesla
Horloge de base
1190MHz
Horloge Boost
1329MHz
Interface de bus
PCIe 3.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
16GB
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.
4096bit
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.
732.2 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.
9.335
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
4MB
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
9.335
TFLOPS
Blender
Score
1200
OctaneBench
Score
217
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS
Blender
OctaneBench