NVIDIA Tesla K80 vs Tesla P40 : 24 Go identiques, mais des capacités différentes

NVIDIA Tesla K80 et Tesla P40 peuvent facilement être confondues pour des accélérateurs proches : les deux cartes sont équipées de 24 Go de mémoire GDDR5, utilisent un système de refroidissement passif et sont conçues pour une installation en serveur. Mais le K80 est un modèle à double processeur de l'époque Kepler, principalement conçu pour des calculs scientifiques, tandis que le P40, plus récent, est orienté vers le FP32 et l'inférence des réseaux neuronaux. Dans la plupart des tâches modernes, le P40 est plus rapide et plus pratique, mais le K80 conserve un avantage important : la performance FP64.

La principale différence réside dans la mémoire

Le Tesla K80 combine deux processeurs graphiques GK210. Chaque GPU possède ses propres 12 Go de mémoire et fonctionne comme un dispositif CUDA distinct. Les 24 Go mentionnés dans les caractéristiques ne peuvent pas être utilisés comme un seul tampon vidéo : une tâche est généralement limitée à 12 Go, à moins que le programme ne sache répartir les données entre plusieurs GPU.

Même avec le support de deux accélérateurs, une partie des données peut être dupliquée en mémoire sur les deux puces. Par conséquent, la configuration K80 ne convient pas à toutes les charges de travail.

Le Tesla P40 est plus simple : un processeur GP102 a accès à l'ensemble des 24 Go. C'est plus important que la différence formelle dans le nombre de cœurs CUDA. Un grand modèle ou un ensemble de données peut tenir entièrement dans la mémoire d'un seul GPU sans nécessiter de division manuelle de la tâche.

Les chiffres globaux du K80 doivent également être interprétés avec prudence. Ses 4992 cœurs CUDA, 480 Go/s de bande passante et ses pics de téraflops sont partagés entre deux GPU. Si l'application n'utilise qu'un seul GK210, les ressources effectives sont réduites d'environ moitié.

FP32 et réseaux neuronaux : victoire assurée du P40

Dans les calculs à virgule flottante simple, le Tesla P40 atteint 12 Tflops, tandis que les 8,73 Tflops max du K80 sont la somme de deux processeurs et dépendent du mode GPU Boost.

En pratique, l'avantage du P40 est souvent encore plus marqué. Le programme n'a pas besoin de synchroniser deux GPU, d'échanger des données entre eux et de gérer des tableaux de mémoire séparés. Si l'application ne s'adapte pas bien à plusieurs accélérateurs, une partie des ressources du K80 restera inutilisée.

Pour l'inférence, le P40 a un autre sérieux argument : le mode INT8 avec une performance allant jusqu'à 47 TOPS. NVIDIA a positionné cette carte comme un accélérateur d'inférence pour serveurs, conçu pour fonctionner avec TensorRT. Le K80 est arrivé avant la transition massive des réseaux neuronaux vers des calculs à précision réduite et ne propose pas de mode INT8 comparable.

Le P40 n'a pas de cœurs tensoriels, donc en termes de rapidité avec des modèles modernes, il est nettement dépassé par les accélérateurs des générations Volta, Turing et plus récentes. Cependant, parmi cette paire, le P40 est mieux adapté pour l'inférence locale et d'autres tâches d'apprentissage automatique.

FP64 : principal avantage du K80

Le Tesla K80 a été conçu pour des calculs scientifiques hautes performances, donc l'architecture GK210 a des blocs développés pour la double précision. Lorsqu'il charge les deux processeurs, la carte fournit jusqu'à 2,91 Tflops FP64 - presque autant que les systèmes serveur modernes s'attendaient à obtenir d'un accélérateur HPC spécialisé.

Le GP102 de la P40 a été conçu avec d'autres priorités. Sa force réside dans le FP32 et les opérations entières, tandis que la performance FP64 ne représente qu'environ un trentième de celle du FP32, soit environ 0,37 Tflops. Architectoniquement, le GP102 est plus proche du GP104 que du GP100 orienté calcul avec des blocs de double précision renforcés.

Par conséquent, le K80 peut encore être plus intéressant pour des tâches où le FP64 est vraiment nécessaire :

• modélisation numérique ;
• dynamique moléculaire ;
• dynamique des fluides computationnelle ;
• applications CUDA d'ingénierie et scientifiques ;
• anciens projets optimisés pour plusieurs GPU Kepler.

Mais cet avantage ne fonctionne que dans les programmes capables de charger les deux processeurs. Un seul GK210 ne dispose que de 12 Go de mémoire et d'environ la moitié de la puissance de calcul totale du K80.

Pilotes et compatibilité logicielle

La pile logicielle est devenue l'une des principales limitations du K80. NVIDIA a verrouillé la branche R470 comme la dernière à supporter les accélérateurs de serveurs Kepler. Les nouvelles versions de pilotes et de CUDA ne sont plus adaptées à cette architecture, donc le K80 doit souvent utiliser des systèmes d'exploitation, bibliothèques ou conteneurs obsolètes.

La situation pour le P40 est meilleure. En 2026, il est encore présent dans la liste des GPU supportés par les pilotes NVIDIA Data Center modernes, incluant les branches R580 et R582. Cela ne rend pas Pascal une nouvelle architecture, mais cela simplifie considérablement l'installation d'un pilote à jour et le lancement d'un environnement CUDA relativement récent.

En ce qui concerne la virtualisation, la situation est plus stricte : le support du Tesla P40 dans NVIDIA vGPU est arrivé à sa phase finale, et la fin du support de maintenance est prévue pour juillet 2026. Par conséquent, acheter un P40 spécifiquement pour un nouveau serveur commercial vGPU n'est plus rationnel, même si les pilotes de calcul standard continuent de le supporter.

Installation dans une station de travail

Les deux cartes sont équipées de radiateurs passifs et nécessitent un puissant flux d'air dirigé à l'intérieur du serveur. Dans un boîtier classique, un ventilateur ou un conduit d'air séparé sera nécessaire : la ventilation naturelle est insuffisante pour des accélérateurs avec une consommation électrique de 250-300 W.

Les K80 et P40 n'ont pas de sorties vidéo, il faudra donc connecter l'écran à la carte graphique intégrée ou à une carte graphique distincte. Il est également nécessaire de vérifier le type de connecteur et le câblage de l'alimentation : les Tesla serveur ne peuvent pas être connectées sans vérification avec un câble standard d'une carte graphique de jeu.

Le P40 est ici plus pratique non seulement en raison de la performance, mais aussi grâce à une consommation électrique inférieure - 250 W contre 300 W pour le K80.

Conclusion : Tesla K80 ou Tesla P40

La Tesla P40 est le choix préféré pour la plupart des tâches. Elle propose un seul ensemble de 24 Go de mémoire, une vitesse FP32 plus élevée, un support INT8, une consommation d'énergie réduite et une compatibilité logicielle beaucoup plus moderne. Le P40 est mieux adapté pour l'inférence, le rendu CUDA et les applications nécessitant plus de 12 Go de mémoire sur un seul GPU.

La Tesla K80 n’a de sens que dans une niche étroite du FP64. Elle peut surpasser le P40 dans des calculs scientifiques à double précision, mais nécessite un logiciel prenant en charge deux GPU, une ancienne branche de pilotes et un refroidissement plus complexe.

Acheter un K80 pour ses formels 24 Go ou son grand nombre de cœurs CUDA n'en vaut pas la peine. Si la tâche n'est pas basée sur le FP64 et n'est pas optimisée pour deux processeurs Kepler, le Tesla P40 sera plus rapide, plus simple et plus pratique.