NVIDIA Tesla P40 vs Tesla P100 PCIe 16 GB: ¿cuál es mejor para IA, renderizado y cálculos?

NVIDIA Tesla P40 y Tesla P100 pertenecen a la generación Pascal, pero fueron diseñadas para diferentes tareas. La P40 está orientada a la inferencia, virtualización y cálculos de precisión simple. La P100 es un acelerador HPC especializado con memoria HBM2 rápida, alto rendimiento FP64 y cálculos acelerados FP16.

Por lo tanto, un mayor número de núcleos CUDA en la P40 no la convierte en una tarjeta más potente en todos los escenarios.

Principales diferencias

Dónde es más fuerte la Tesla P40

La Tesla P40 ofrece 3840 núcleos CUDA, 24 GB de memoria y un rendimiento pico FP32 más alto.

La principal ventaja práctica es el volumen de memoria de video. Los 8 GB adicionales permiten alojar modelos, escenas y conjuntos de datos más grandes. Esto es útil para renderizado, procesamiento de imágenes y ejecución de redes neuronales que no caben en 16 GB.

La P40 también soporta aceleración INT8 de hasta 47 TOPS. Por lo tanto, se adapta mejor a tareas de inferencia, donde un modelo ya entrenado procesa un gran número de solicitudes.

Fortalezas de la P40:

• 24 GB de memoria de video;
• alta velocidad FP32;
• aceleración INT8;
• renderizado de escenas grandes;
• inferencia sin Tensor Cores.

Por qué P100 es más rápida en HPC

La Tesla P100 utiliza memoria HBM2 con un ancho de banda de 732 GB/s, más del doble que la P40. Esto es especialmente importante en tareas donde la GPU transfiere constantemente grandes volúmenes de datos entre la memoria y los bloques de cálculo.

El alto ancho de banda es útil en álgebra lineal, simulaciones, cálculos de ingeniería y aplicaciones científicas. En algoritmos limitados por la velocidad de la memoria, la P100 puede ser más rápida, a pesar de su menor rendimiento pico FP32.

La principal ventaja de la P100 es su velocidad completa de doble precisión. Produce alrededor de 4,7 TFLOPS FP64, mientras que en la P40 este modo está muy restringido. En programas científicos y de ingeniería, esta diferencia puede medirse no en porcentajes, sino en múltiples veces.

La P100 es notablemente preferible para:

• simulaciones físicas y climáticas;
• química computacional;
• análisis de ingeniería;
• modelado financiero;
• cálculos científicos FP64;
• algoritmos sensibles a la velocidad de la memoria.

Qué elegir para redes neuronales

Ambas tarjetas aparecieron antes de los Tensor Cores, por lo que son significativamente inferiores a los aceleradores modernos en cargas de trabajo de IA actuales.

La P100 es más adecuada para entrenar modelos gracias a su rápida HBM2 y alta velocidad FP16. La P40 es más lógica para inferencia, especialmente cuando son importantes los 24 GB de memoria o INT8.

Sin embargo, el resultado depende en gran medida del software. Los marcos modernos están cada vez más optimizados para Tensor Cores, BF16 y arquitecturas más nuevas, por lo que el potencial de Pascal no se desata en todas las tareas.

Renderizado y CUDA

En renderizado y cálculos CUDA comunes, la P40 a menudo se ve más atractiva. Gana donde el rendimiento se determina por el número de operaciones FP32 y el volumen de memoria disponible.

La P100 puede salir adelante si la aplicación está limitada por la velocidad de intercambio de datos. Por lo tanto, el resultado depende de la carga específica: la P40 es más fuerte en tareas intensivas en cálculos FP32, mientras que la P100 brilla en algoritmos con un trabajo intenso en memoria.

Ambas tarjetas utilizan refrigeración pasiva y requieren un potente flujo de aire dirigido. En un chasis normal sin ventilación separada, tienden a sobrecalentarse rápidamente. También carecen de salidas de video, por lo que son incómodas para un ordenador de juegos.

¿Tiene sentido comprarlas hoy?

Ambos modelos están obsoletos y no cuentan con soporte para Tensor Cores. Deben considerarse principalmente en el mercado secundario y solo para tareas específicas.

La Tesla P40 es interesante por sus 24 GB de memoria de video, inferencia económica y renderizado. La Tesla P100 mantiene su valor donde se requieren FP64, FP16 y un alto ancho de banda HBM2.

Al comprar, también es necesario tener en cuenta el estado de la tarjeta, la compatibilidad con los controladores, los requisitos de alimentación y la necesidad de refrigeración adicional.

Conclusión

Tesla P40 es más adecuada para inferencia, renderizado y tareas que requieren 24 GB de memoria de video. Sus ventajas son una alta velocidad FP32, soporte para INT8 y mayor volumen de memoria.

Tesla P100 PCIe 16 GB es significativamente más fuerte en HPC, FP64, FP16 y cargas que dependen del ancho de banda de la memoria. HBM2 y bloques completos de doble precisión la convierten en un acelerador especializado para cálculos científicos e ingenierías.

P40 es una elección a favor del volumen de memoria y FP32/INT8. P100 es una herramienta para tareas donde son más importantes la precisión de los cálculos y la velocidad de intercambio de datos.