Startseite / GPU-Vergleich / NVIDIA Tesla V100 PCIe 32 GB oder NVIDIA P104 100: Was ist besser?

NVIDIA Tesla V100 PCIe 32 GB
vs
NVIDIA P104 100

NVIDIA Tesla V100 PCIe 32 GB
vs
NVIDIA P104 100

GPU-Vergleichsergebnis

Nachfolgend finden Sie die Ergebnisse eines Vergleichs von NVIDIA Tesla V100 PCIe 32 GB und NVIDIA P104 100 Grafikkarten basierend auf wichtigen Leistungsmerkmalen sowie Stromverbrauch und vielem mehr.

Vorteile

NVIDIA Tesla V100 PCIe 32 GB
NVIDIA Tesla V100 PCIe 32 GB
NVIDIA Tesla V100 PCIe 32 GB
  • Größer Speichergröße: 32GB (32GB vs 4GB)
  • Höher Bandbreite: 897.0 GB/s (897.0 GB/s vs 320.3 GB/s)
  • Mehr Shading-Einheiten: 5120 (5120 vs 1920)
  • Neuer Erscheinungsdatum: March 2018 (March 2018 vs December 2017)
NVIDIA P104 100
NVIDIA P104 100
NVIDIA P104 100
  • Höher Boost-Takt: 1733MHz (1380MHz vs 1733MHz)

Basic

NVIDIA
Markenname
NVIDIA
March 2018
Erscheinungsdatum
December 2017
Professional
Plattform
Desktop
Tesla V100 PCIe 32 GB
Modellname
P104 100
Tesla
Generation
Mining GPUs
1230MHz
Basis-Takt
1607MHz
1380MHz
Boost-Takt
1733MHz
PCIe 3.0 x16
Bus-Schnittstelle
PCIe 3.0 x16
21,100 million
Transistoren
7,200 million
640
Tensor-Kerne
?
Tensor-Kerne sind spezialisierte Verarbeitungseinheiten, die speziell für das Deep Learning entwickelt wurden und im Vergleich zum FP32-Training eine höhere Trainings- und Inferenzleistung bieten. Sie ermöglichen schnelle Berechnungen in Bereichen wie Computer Vision, Natural Language Processing, Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Konvertierung und personalisierteEmpfehlungen. Die beiden bekanntesten Anwendungen von Tensor-Kernen sind DLSS (Deep Learning Super Sampling) und AI Denoiser zur Rauschreduzierung.
-
320
TMUs
?
Textur-Mapping-Einheiten (TMUs) sind Komponenten der GPU, die in der Lage sind, Binärbilder zu drehen, zu skalieren und zu verzerren und sie dann als Texturen auf jede Ebene eines gegebenen 3D-Modells zu platzieren. Dieser Prozess wird als Textur-Mapping bezeichnet.
120
TSMC
Foundry
TSMC
12 nm
Prozessgröße
16 nm
Volta
Architektur
Pascal

Speicherspezifikationen

32GB
Speichergröße
4GB
HBM2
Speichertyp
GDDR5X
4096bit
Speicherbus
?
Der Speicherbus bezieht sich auf die Anzahl der Bits, die das Videomemory innerhalb eines einzelnen Taktzyklus übertragen kann. Je größer die Busbreite, desto mehr Daten können gleichzeitig übertragen werden, was sie zu einem der entscheidenden Parameter des Videomemory macht. Die Speicherbandbreite wird wie folgt berechnet: Speicherbandbreite = Speicherfrequenz x Speicherbusbreite / 8. Wenn also die Speicherfrequenzen ähnlich sind, bestimmt die Speicherbusbreite die Größe der Speicherbandbreite.
256bit
876MHz
Speichertakt
1251MHz
897.0 GB/s
Bandbreite
?
Die Speicherbandbreite bezieht sich auf die Datenübertragungsrate zwischen dem Grafikchip und dem Videomemory. Sie wird in Bytes pro Sekunde gemessen, und die Formel zur Berechnung lautet: Speicherbandbreite = Arbeitsfrequenz × Speicherbusbreite / 8 Bit.
320.3 GB/s

Anzeige und Medien

No outputs
Ausgänge
No outputs

Theoretische Leistung

176.6 GPixel/s
Pixeltakt
?
Die Pixel-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Pixel, die eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) pro Sekunde rendern kann, gemessen in MPixel/s (Millionen Pixel pro Sekunde) oder GPixel/s (Milliarden Pixel pro Sekunde). Es handelt sich dabei um die am häufigsten verwendete Kennzahl zur Bewertung der Pixelverarbeitungsleistung einer Grafikkarte.
110.9 GPixel/s
441.6 GTexel/s
Texture-Takt
?
Die Textur-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Textur-Map-Elemente (Texel), die eine GPU in einer Sekunde auf Pixel abbilden kann.
208.0 GTexel/s
28.26 TFLOPS
FP16 (halbe Genauigkeit)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist. Einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) werden für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) für wissenschaftliches Rechnen erforderlich sind, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert.
104.0 GFLOPS
7.066 TFLOPS
FP64 (Doppelte Gleitkommazahl)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) sind für wissenschaftliches Rechnen erforderlich, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert, während einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet werden. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
208.0 GFLOPS
13.847 TFLOPS
FP32 (float)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenfähigkeit. Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit (32 Bit) werden für allgemeine Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit (64 Bit) für wissenschaftliche Berechnungen erforderlich sind, die einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordern. Gleitkommazahlen mit halber Genauigkeit (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
6.522 TFLOPS

Verschiedenes

80
SM-Anzahl
?
Mehrere Streaming-Prozessoren (SPs) bilden zusammen mit anderen Ressourcen einen Streaming-Multiprozessor (SM), der auch als Hauptkern einer GPU bezeichnet wird. Zu diesen zusätzlichen Ressourcen gehören Komponenten wie Warp-Scheduler, Register und gemeinsamer Speicher. Der SM kann als Herz der GPU betrachtet werden, ähnlich wie ein CPU-Kern, wobei Register und gemeinsamer Speicher knappe Ressourcen innerhalb des SM sind.
15
5120
Shading-Einheiten
?
Die grundlegendste Verarbeitungseinheit ist der Streaming-Prozessor (SP), in dem spezifische Anweisungen und Aufgaben ausgeführt werden. GPUs führen paralleles Rechnen durch, was bedeutet, dass mehrere SPs gleichzeitig arbeiten, um Aufgaben zu verarbeiten.
1920
128 KB (per SM)
L1-Cache
48 KB (per SM)
6MB
L2-Cache
2MB
250W
TDP (Thermal Design Power)
130W
1.3
Vulkan-Version
?
Vulkan ist eine plattformübergreifende Grafik- und Rechen-API der Khronos Group, die hohe Leistung und geringen CPU-Overhead bietet. Es ermöglicht Entwicklern die direkte Steuerung der GPU, reduziert den Rendering-Overhead und unterstützt Multi-Threading und Multi-Core-Prozessoren.
1.3
3.0
OpenCL-Version
3.0
4.6
OpenGL
4.6
7.0
CUDA
6.1
12 (12_1)
DirectX
12 (12_1)
2x 8-pin
Stromanschlüsse
1x 8-pin
128
ROPs
?
Die Raster-Operations-Pipeline (ROPs) ist hauptsächlich für die Handhabung von Licht- und Reflexionsberechnungen in Spielen verantwortlich, sowie für die Verwaltung von Effekten wie Kantenglättung (AA), hoher Auflösung, Rauch und Feuer. Je anspruchsvoller die Kantenglättung und Lichteffekte in einem Spiel sind, desto höher sind die Leistungsanforderungen für die ROPs. Andernfalls kann es zu einem starken Einbruch der Bildrate kommen.
64
6.6
Shader-Modell
6.4
600W
Empfohlene PSU (Stromversorgung)
200W

Benchmarks

FP32 (float) / TFLOPS
Tesla V100 PCIe 32 GB
13.847 +112%
P104 100
6.522
Blender
Tesla V100 PCIe 32 GB
2297 +275%
P104 100
612
OctaneBench
Tesla V100 PCIe 32 GB
319 +161%
P104 100
122