NVIDIA Tesla P100 PCIe 16 GB: perché la vecchia Tesla è tornata a interessare gli appassionati

NVIDIA Tesla P100 PCIe 16 GB è uscita nel 2016 come acceleratore per il calcolo scientifico e i supercomputer. A distanza di dieci anni, le schede server dismesse hanno avuto una seconda vita: gli appassionati le acquistano per server domestici, esperimenti con reti neurali e programmi CUDA. Il motivo è semplice: 16 GB di memoria HBM2 e un’elevata potenza di calcolo sono ora disponibili a un prezzo contenuto. Ma il prezzo basso nasconde alcuni problemi: raffreddamento passivo, supporto CUDA ormai in via di obsolescenza e assenza di Tensor Core.

In cosa la P100 differisce da P40 e V100

Tesla P100 è basata sul processore GP100 a 16 nm dell’architettura Pascal. Dispone di 3584 core CUDA e di un bus di memoria a 4096 bit. La caratteristica principale sono i potenti blocchi FP64, praticamente assenti nelle schede grafiche consumer di quella generazione.

P40 dispone di una maggiore quantità di memoria video, ma P100 la supera di oltre il doppio in termini di larghezza di banda e di circa 12,5 volte nelle prestazioni teoriche FP64.

V100 è nettamente più potente di entrambe le schede. Il suo vantaggio non consiste soltanto nella velocità di calcolo, ma anche nella presenza dei Tensor Core, che accelerano le operazioni utilizzate nel machine learning.

Prestazioni nei benchmark

In Geekbench 7 OpenCL, P100 PCIe si colloca tra Tesla T4 e GeForce RTX 3060. La V100 server, basata sull’architettura Volta, è più di due volte più veloce.

Si tratta di risultati aggregati di Geekbench Browser, ottenuti su sistemi diversi. Sono utili per un confronto generale tra GPU, ma non mostrano la velocità dei calcoli scientifici FP64 o dell’esecuzione di modelli linguistici.

P100 PCIe supera T4 di circa il 19%, ma è inferiore del 18% alla propria variante SXM2. Quest’ultima richiede però una piattaforma server specifica e non può essere installata in un normale slot PCIe.

Perché P100 è ancora interessante per il calcolo

Nelle applicazioni scientifiche, l’FP64 viene utilizzato per calcoli che richiedono un’elevata precisione numerica: simulazione di processi fisici, fluidodinamica computazionale e alcuni problemi di ingegneria.

Per esempio, nell’esecuzione di operazioni su matrici in doppia precisione, Tesla P100 offre prestazioni teoriche di 4,7 TFLOPS contro circa 0,375 TFLOPS di P40. La differenza è enorme, anche se l’accelerazione reale dipende dall’algoritmo, dalla quantità di scambi con la memoria e dall’efficienza del programma.

Anche la memoria HBM2 è utile nei carichi di lavoro che elaborano grandi quantità di dati. La sua larghezza di banda di 732 GB/s è particolarmente vantaggiosa quando sono richieste letture e scritture intensive. Il supporto ECC aumenta ulteriormente l’affidabilità dei calcoli prolungati.

Per questo P100 non può essere considerata semplicemente una scheda grafica obsoleta. Nelle applicazioni scientifiche compatibili è ancora in grado di svolgere un lavoro utile.

Una seconda vita sul mercato dell’usato

Nel 2026 Tesla P100 ha attirato l’attenzione dei proprietari di server domestici e degli appassionati che amano sperimentare con hardware economico. Le schede precedentemente utilizzate nei datacenter compaiono sul mercato dell’usato a prezzi non paragonabili al loro costo originale.

Nell’ottobre 2026, su eBay USA si trovavano annunci per P100 PCIe 16 GB a circa $100-160. Alcuni appassionati riferiscono di averle acquistate per $75-80. Il prezzo dipende dalle condizioni, dal venditore e dalla regione.

Con una spesa relativamente contenuta, l’acquirente ottiene 16 GB di memoria video con un’elevata larghezza di banda. È proprio questo ad attirare chi assembla server di calcolo domestici o vuole provare a eseguire LLM in locale senza acquistare costosi acceleratori moderni.

Tuttavia, P100 non è una normale scheda grafica che basta inserire nel computer:

• Raffreddamento. La scheda è dotata di un dissipatore passivo ed è progettata per un potente flusso d’aria diretto. In un PC domestico è generalmente necessaria una ventola separata con convogliatore.
• Alimentazione. Viene utilizzato un connettore CPU/EPS a otto contatti. Non è possibile collegare un normale cavo PCIe 8-pin senza prima verificarne il pinout.
• Compatibilità. Su alcune schede madri meno recenti è necessario configurare Above 4G Decoding.
• Software. Le nuove librerie CUDA non supportano sempre l’architettura Pascal. Alcune applicazioni devono essere compilate autonomamente utilizzando dipendenze meno recenti.

Al momento dell’acquisto conviene chiedere i risultati della diagnostica nvidia-smi, verificare la presenza di errori nella memoria e accertarsi che la scheda sia stata sottoposta a un test prolungato sotto carico. Un esemplare economico con HBM2 difettosa è praticamente inutile.

P100 è adatta alle reti neurali locali?

P100 è in grado di eseguire modelli linguistici compatibili in formati quantizzati. Nei 16 GB di memoria entrano molti modelli della classe da 7-8 miliardi di parametri, oltre ad alcuni modelli più grandi, con un adeguato livello di quantizzazione e una dimensione del contesto appropriata.

Tuttavia, l’elevata velocità della memoria non compensa l’assenza dei Tensor Core. Inoltre, GP100 non offre il supporto nativo a BF16, mentre Compute Capability 6.0 limita la compatibilità con le librerie ML moderne.

A partire da CUDA 13.0, NVIDIA ha escluso il supporto alla compilazione per Pascal. Per sviluppare su P100 è necessario utilizzare CUDA 12.x e versioni compatibili delle librerie. Questo non significa che tutte le vecchie applicazioni abbiano smesso di funzionare, ma l’installazione degli stack ML moderni è diventata più complessa.

Per gli esperimenti con gli LLM, P100 è utilizzabile, soprattutto se si possiede già la scheda. Tuttavia, se la si acquista appositamente per i modelli linguistici, conviene confrontarla con P40 da 24 GB e V100. La prima consente di caricare interamente in memoria modelli più grandi, mentre la seconda offre Tensor Core e una potenza di calcolo molto maggiore. Una maggiore quantità di memoria non garantisce una velocità di generazione superiore.

Conviene acquistare Tesla P100 nel 2026?

A un prezzo di circa $100, una P100 PCIe 16 GB funzionante rimane interessante per gli appassionati disposti a organizzare autonomamente il raffreddamento e a configurare CUDA. Soprattutto quando serve un acceleratore economico per i calcoli FP64.

Per gli LLM locali, l’acquisto è meno ovvio. Oltre alla scheda bisogna considerare il raffreddamento, l’alimentazione, un consumo fino a 250 W e il tempo necessario per configurare un software compatibile. Se l’obiettivo principale è eseguire comodamente modelli moderni, V100 o le RTX più recenti sono preferibili.

Tesla P100 non è diventata una scheda grafica moderna solo grazie al prezzo contenuto. Ma come acceleratore di calcolo economico con 16 GB di HBM2 ha conservato la propria nicchia. Per i calcoli scientifici e gli esperimenti è un hardware interessante. Per un PC domestico versatile e un funzionamento senza problemi con l’IA, invece, è una scelta poco indicata.