Tesla P100 DGXS: l’acceleratore che compare nei database, ma non sul mercato

La NVIDIA Tesla P100 DGXS compare nei cataloghi delle schede video come modello separato con 16 GB di HBM2, frequenze di 1328-1480 MHz e un consumo energetico di 300 W. Tuttavia, non è stato possibile trovare un documento ufficiale con queste specifiche, test indipendenti o vendite confermate di questa versione. Al tempo stesso, la denominazione P100-DGXS è presente nei driver NVIDIA, mentre nei software diagnostici dell’azienda sono state individuate ulteriori configurazioni GP100 associate alla DGX Station.

La P100 DGXS è quindi un caso insolito: l’esistenza del relativo identificatore è confermata, ma la storia della produzione della scheda rimane poco chiara.

In che cosa la P100 DGXS differisce dalle altre Tesla P100

Tutte le Tesla P100 si basano sul processore GP100 a 16 nm dell’architettura Pascal, con 3584 core CUDA. Le versioni di serie differiscono per quantità di HBM2, frequenze, consumo energetico e modalità di collegamento.

I parametri della DGXS riportati nei cataloghi ricalcano quasi completamente quelli della P100 SXM2. Potrebbero essere stati riportati per analogia, ma non è stato possibile trovare specifiche ufficiali NVIDIA per questa versione.

Non è ancora confermato nemmeno che le frequenze della DGXS coincidessero realmente con quelle della SXM2. Pertanto, non è possibile utilizzare i valori pubblicati nei cataloghi per un confronto preciso delle prestazioni.

Tracce della P100 DGXS nei documenti NVIDIA

La prova più convincente dell’esistenza di questa configurazione è l’identificatore PCI\VEN_10DE&DEV_15FC. Nel database dei driver NVIDIA per Windows del giugno 2017 è indicato come Tesla P100-DGXS-16GB.

Ulteriori informazioni si trovano nel repository ufficiale NVIDIA DCGM, che contiene le impostazioni per la diagnostica degli acceleratori server.

Sono presenti due voci di particolare interesse:

• 15FA - DGX Station. Configurazione GP100 con una potenza target del test diagnostico di 249 W.
• 15FC - GP100 SKU 201. Configurazione separata con una potenza target del test di 299 W.

Il secondo identificatore coincide con quello della Tesla P100-DGXS-16GB nei database dei driver. Tuttavia, i valori di potenza in DCGM definiscono il carico per i test diagnostici, non il TDP dichiarato.

NVIDIA ha quindi effettivamente previsto diverse configurazioni GP100, inclusa una variante con la denominazione DGX Station. Le voci presenti nel software, però, non permettono di stabilire quante schede fisiche siano state prodotte né se siano state consegnate ai clienti.

Il legame con NVIDIA DGX Station

La storia della P100 DGXS è resa più complessa dalle date. NVIDIA presentò la Tesla P100 nell’aprile 2016 insieme al server DGX-1. Tuttavia, l’azienda annunciò ufficialmente la workstation DGX Station soltanto il 10 maggio 2017.

Nella presentazione iniziale, la DGX Station era dotata di quattro Tesla V100 con 16 GB di HBM2, collegate tramite NVLink. Il sistema disponeva di raffreddamento a liquido e aveva un prezzo indicativo di $69 000.

Nell’ottobre 2017, tuttavia, la testata ServeTheHome riferì che nella fase iniziale la DGX Station utilizzava quattro P100, per poi passare alle V100. Questo è in contrasto con l’annuncio ufficiale iniziale di NVIDIA, nel quale erano già presenti gli acceleratori Volta.

È possibile che si trattasse di prototipi o configurazioni preliminari, ma non è stato possibile trovare documenti pubblici che confermassero una simile fornitura.

Di conseguenza, la data di uscita della P100 DGXS riportata in alcuni cataloghi, aprile 2016, non può essere considerata confermata. Si riferisce alla comparsa del GP100, non a un rilascio noto del modello DGXS.

Prestazioni: che cosa si può verificare

Non è stato possibile trovare risultati pubblici di test condotti direttamente sulla Tesla P100 DGXS. Per valutare le capacità dell’architettura GP100 si possono utilizzare le misurazioni della P100 PCIe 16 GB di serie.

In un confronto pubblicato dalla community di llama.cpp sono riportati i risultati di diverse GPU specifiche durante l’esecuzione del modello Llama 7B Q4_0.

Più è alto il valore, meglio è. I dati sono stati pubblicati dai partecipanti alla community di llama.cpp. È stato utilizzato un solo modello, ma i sistemi di test e le versioni del programma erano diversi. Per la Tesla P100 è riportato il risultato della versione PCIe, non della DGXS.

In questo test, la P100 è quasi alla pari con la GTX 1080 Ti nella velocità di generazione, ma è nettamente più lenta nell’elaborazione del prompt. Una delle ragioni è l’assenza, nel GP100, delle istruzioni DP4A, che accelerano i calcoli con dati quantizzati.

L’elevata larghezza di banda della HBM2 non compensa questa limitazione. Anche con le frequenze della SXM2, l’ignota versione DGXS non avrebbe ottenuto le istruzioni mancanti.

Il GP100 ha però un altro vantaggio: i calcoli FP64. La Tesla P100 SXM2 di serie raggiunge 5,3 TFLOPS in doppia precisione, mentre la versione PCIe arriva a 4,7 TFLOPS. Questo mantiene il loro interesse per alcuni calcoli scientifici, anche se non è possibile determinare le prestazioni precise della DGXS.

Supporto software nel 2026

Tutti gli acceleratori GP100 hanno una compute capability CUDA 6.0. Nelle moderne librerie di machine learning, questo sta diventando una limitazione significativa.

L’ultima versione del CUDA Toolkit che consente di compilare applicazioni per Pascal è la 12.9. A partire da CUDA 13, il supporto alla compilazione per questa architettura è stato rimosso. L’ultimo ramo dei driver NVIDIA per Pascal è R580, il cui supporto termina nel 2028.

I vecchi programmi CUDA continueranno a funzionare con driver compatibili, ma le nuove build di PyTorch e di altre librerie potrebbero non supportare il GP100. L’assenza dei Tensor Cores limita ulteriormente le prestazioni nei calcoli per le reti neurali.

Per i modelli linguistici locali, 16 GB di HBM2 sono ancora utili, ma nel 2026 non è più sufficiente scegliere un acceleratore soltanto in base alla quantità e alla larghezza di banda della memoria.

È possibile acquistare una P100 DGXS e con che cosa sostituirla

Non è stato possibile trovare offerte confermate della Tesla P100 DGXS sul mercato secondario aperto. Non si conoscono nemmeno i dettagli della sua costruzione fisica: dal solo identificatore del dispositivo non è possibile determinare la disposizione dei connettori, il sistema di raffreddamento o la compatibilità con le schede madri comuni.

Se serve un acceleratore basato sull’architettura GP100, sono disponibili opzioni più prevedibili:

• Tesla P100 PCIe 16 GB. Collegamento PCIe standard, 16 GB di HBM2 e prestazioni FP64 fino a 4,7 TFLOPS. Richiede un potente flusso d’aria diretto e un’alimentazione adeguata.
• Tesla P100 SXM2 16 GB. Prestazioni superiori e supporto NVLink sui server compatibili. In un computer comune sono necessari un adattatore e un sistema di raffreddamento separato.
• Tesla V100 SXM2 16 GB. Architettura Volta, Tensor Cores e prestazioni FP64 fino a 7,8 TFLOPS. È molto più interessante per i carichi di machine learning compatibili, ma richiede anch’essa un collegamento speciale.

Per eseguire LLM locali moderni, spesso è più pratica una GeForce RTX con Tensor Cores e un’architettura più recente, anche se la sua quantità di memoria video è inferiore.

Conclusione

La Tesla P100 DGXS è una denominazione reale nell’ecosistema software NVIDIA, ma non un modello di serie confermato dalla documentazione. Gli identificatori presenti nei driver e in DCGM indicano l’esistenza di configurazioni GP100 separate, ma il loro rilascio commerciale e la loro realizzazione tecnica rimangono sconosciuti.

Attribuire alla DGXS le specifiche della P100 SXM2 senza ulteriori prove non è corretto. Per i calcoli scientifici e gli esperimenti con CUDA è preferibile scegliere P100 PCIe o SXM2 di serie, con specifiche note e risultati di test disponibili.

La P100 DGXS è interessante soprattutto come elemento poco conosciuto della storia di NVIDIA DGX, non come opzione pratica da acquistare nel 2026.