NVIDIA Tesla S2050
À propos du GPU
Le GPU NVIDIA Tesla S2050 est une véritable puissance dans le domaine professionnel, conçu pour gérer les tâches computationnelles les plus exigeantes avec facilité. Avec 3 Go de mémoire GDDR5 et une fréquence mémoire de 773 MHz, ce GPU offre des performances ultrarapides et des capacités de multitâche sans faille.
L'une des caractéristiques les plus impressionnantes de la Tesla S2050 est ses 448 unités de traitement, qui permettent un rendu graphique incroyablement fluide et détaillé. De plus, la mémoire cache L2 de 768 Ko garantit un accès et un traitement rapides des données, améliorant encore la vitesse et l'efficacité globale du GPU.
Avec une consommation électrique (TDP) de 900W, la Tesla S2050 est une solution puissante capable de gérer même les charges de travail les plus intenses. Sa performance théorique de 1,028 TFLOPS illustre davantage la capacité du GPU à gérer des calculs et des simulations complexes avec facilité, en en faisant un choix idéal pour les professionnels travaillant dans des domaines tels que la recherche scientifique, l'ingénierie et l'analyse de données.
En somme, le GPU NVIDIA Tesla S2050 est une solution haut de gamme pour les professionnels ayant besoin de performances et de fiabilité intransigeantes. Ses spécifications impressionnantes et sa technologie de pointe en font un choix remarquable pour ceux qui souhaitent pousser leurs tâches computationnelles à de nouveaux sommets. Que ce soit pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique ou le calcul haute performance, la Tesla S2050 offre la puissance et l'efficacité nécessaires pour répondre aux exigences des flux de travail les plus avancés d'aujourd'hui.
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
July 2011
Nom du modèle
Tesla S2050
Génération
Tesla
Interface de bus
PCIe 2.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
3GB
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
773MHz
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.
148.4 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.
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.
1.049
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
900W
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
1.049
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS