Tesla P100 DGXS: el acelerador que aparece en las bases de datos, pero no en el mercado

La NVIDIA Tesla P100 DGXS aparece en catálogos de tarjetas gráficas como un modelo independiente con 16 GB de HBM2, frecuencias de 1328-1480 MHz y un consumo de 300 W. Sin embargo, no fue posible encontrar un documento oficial con esas especificaciones, pruebas independientes ni ventas confirmadas de esta versión. Al mismo tiempo, la denominación P100-DGXS aparece en los controladores de NVIDIA, y en el software de diagnóstico de la compañía se han encontrado configuraciones adicionales de GP100 relacionadas con DGX Station.

Esto convierte a la P100 DGXS en un caso poco habitual: la existencia del identificador correspondiente está confirmada, pero la historia del lanzamiento de la propia placa sigue sin estar clara.

En qué se diferencia la P100 DGXS de otras Tesla P100

Todas las Tesla P100 se basan en el procesador GP100 de 16 nm con arquitectura Pascal y 3584 núcleos CUDA. Las versiones de serie se diferencian por la cantidad de HBM2, las frecuencias, el consumo y el tipo de conexión.

Las especificaciones de la DGXS en los catálogos prácticamente repiten las de la P100 SXM2. Es posible que se hayan trasladado por analogía, pero no fue posible encontrar especificaciones oficiales de NVIDIA para esta versión.

Tampoco existe confirmación de que las frecuencias de la DGXS coincidieran realmente con las de la SXM2. Por ello, no es posible utilizar las cifras publicadas en los catálogos para comparar con precisión el rendimiento.

Rastros de la P100 DGXS en los documentos de NVIDIA

La evidencia más convincente de la existencia de esta configuración es el identificador PCI\VEN_10DE&DEV_15FC. En la base de datos de controladores de NVIDIA para Windows de junio de 2017 aparece como Tesla P100-DGXS-16GB.

Se pueden encontrar datos adicionales en el repositorio oficial de NVIDIA DCGM, que contiene configuraciones de diagnóstico para aceleradores de servidores.

En él aparecen dos registros relevantes:

• 15FA - DGX Station. Configuración GP100 con una potencia objetivo de 249 W para la prueba de diagnóstico.
• 15FC - GP100 SKU 201. Configuración independiente con una potencia objetivo de 299 W para la prueba.

El segundo identificador coincide con la Tesla P100-DGXS-16GB de las bases de datos de controladores. Sin embargo, los valores de potencia de DCGM establecen la carga para las pruebas de diagnóstico, no el TDP nominal.

Por tanto, NVIDIA sí contempló varias configuraciones de GP100, incluida una variante con la denominación DGX Station. Pero los registros del software no permiten determinar cuántas placas físicas se fabricaron ni si llegaron a los clientes.

Relación con NVIDIA DGX Station

La historia de la P100 DGXS se complica por las fechas. La Tesla P100 se presentó en abril de 2016 junto con el servidor DGX-1. Sin embargo, NVIDIA no anunció oficialmente la estación de trabajo DGX Station hasta el 10 de mayo de 2017.

En la presentación inicial, la DGX Station estaba equipada con cuatro Tesla V100 con 16 GB de HBM2, conectadas mediante NVLink. El sistema incorporaba refrigeración líquida y tenía un precio de $69 000.

No obstante, en octubre de 2017, la publicación ServeTheHome informó de que, en una etapa temprana, la DGX Station utilizaba cuatro P100 y después pasó a las V100. Esto contradice el anuncio oficial inicial de NVIDIA, en el que ya aparecían aceleradores Volta.

Es posible que se tratara de prototipos o configuraciones preliminares, pero no fue posible encontrar documentos públicos que confirmaran ese suministro.

Por ello, la fecha de lanzamiento de la P100 DGXS que aparece en los catálogos -abril de 2016- no puede considerarse confirmada. Se refiere a la aparición de GP100, no a un lanzamiento conocido del modelo DGXS.

Rendimiento: qué se puede comprobar

No fue posible encontrar resultados públicos de pruebas realizadas directamente con la Tesla P100 DGXS. Para evaluar las capacidades de la arquitectura GP100 se pueden utilizar mediciones de una P100 PCIe 16 GB de serie.

En una comparación publicada por la comunidad de llama.cpp aparecen los resultados de varias GPU concretas al ejecutar el modelo Llama 7B Q4_0.

Cuanto más, mejor. Los datos fueron publicados por miembros de la comunidad de llama.cpp. Se utilizó un mismo modelo, pero los sistemas de prueba y las versiones del programa eran diferentes. Para la Tesla P100 se indica el resultado de la versión PCIe, no de la DGXS.

En esta prueba, la P100 apenas queda por detrás de la GTX 1080 Ti en velocidad de generación, pero se queda claramente atrás en el procesamiento del prompt. Una de las razones es la ausencia en GP100 de instrucciones DP4A, que aceleran los cálculos con datos cuantizados.

El elevado ancho de banda de la HBM2 no compensa esta limitación. Incluso con las frecuencias de la SXM2, la desconocida versión DGXS no habría incorporado las instrucciones que le faltan.

Aun así, GP100 cuenta con otra ventaja: los cálculos FP64. La P100 SXM2 de serie alcanza 5,3 TFLOPS en doble precisión, mientras que la versión PCIe llega a 4,7 TFLOPS. Esto mantiene su atractivo para algunos cálculos científicos, aunque no es posible determinar el rendimiento exacto de la DGXS.

Compatibilidad de software en 2026

Todos los aceleradores GP100 tienen un nivel de capacidad de cómputo CUDA 6.0. En las bibliotecas modernas de aprendizaje automático, esto se está convirtiendo en una limitación importante.

La última versión de CUDA Toolkit que permite compilar aplicaciones para Pascal es la 12.9. A partir de CUDA 13 se eliminó la compatibilidad de compilación para esta arquitectura. La última rama de controladores de NVIDIA para Pascal es la R580, cuyo soporte finaliza en 2028.

Los programas CUDA antiguos seguirán funcionando con controladores compatibles, pero las nuevas compilaciones de PyTorch y otras bibliotecas podrían no ser compatibles con GP100. La ausencia de Tensor Cores limita aún más el rendimiento de los cálculos de redes neuronales.

Los 16 GB de HBM2 siguen siendo útiles para los modelos de lenguaje locales, pero ya no basta con elegir un acelerador únicamente por la cantidad y el ancho de banda de la memoria.

¿Se puede comprar una P100 DGXS y con qué reemplazarla?

No fue posible encontrar ofertas confirmadas de la Tesla P100 DGXS en el mercado secundario abierto. Tampoco se conocen los detalles de su construcción física: a partir de un único identificador de dispositivo no se puede determinar la disposición de los conectores, el sistema de refrigeración ni la compatibilidad con placas base convencionales.

Si se necesita un acelerador con arquitectura GP100, existen opciones más previsibles:

• Tesla P100 PCIe 16 GB. Conexión PCIe estándar, 16 GB de HBM2 y un rendimiento FP64 de hasta 4,7 TFLOPS. Requiere una potente ventilación dirigida y una fuente de alimentación adecuada.
• Tesla P100 SXM2 16 GB. Mayor rendimiento y compatibilidad con NVLink en servidores compatibles. Para un ordenador convencional se necesitan un adaptador y un sistema de refrigeración independiente.
• Tesla V100 SXM2 16 GB. Arquitectura Volta, Tensor Cores y un rendimiento FP64 de hasta 7,8 TFLOPS. Es considerablemente más interesante para tareas de aprendizaje automático compatibles, pero también requiere una conexión especial.

Para ejecutar LLM locales modernos, a menudo resulta más práctico utilizar una GeForce RTX con Tensor Cores y una arquitectura más reciente, aunque su cantidad de memoria de vídeo sea menor.

Conclusión

La Tesla P100 DGXS es una denominación real dentro del ecosistema de software de NVIDIA, pero no un modelo de serie confirmado por documentación. Los identificadores de los controladores y de DCGM apuntan a la existencia de configuraciones independientes de GP100, pero su lanzamiento comercial y sus características técnicas siguen siendo desconocidos.

Atribuir a la DGXS las especificaciones de la P100 SXM2 sin pruebas adicionales es incorrecto. Para cálculos científicos y experimentos con CUDA, es preferible elegir una P100 PCIe o SXM2 de serie, con especificaciones conocidas y resultados de pruebas disponibles.

La P100 DGXS resulta interesante sobre todo como parte poco conocida de la historia de NVIDIA DGX, no como una opción práctica de compra en 2026.