NVIDIA Tesla K80 vs Tesla P40: iguais 24 GB, mas capacidades diferentes

NVIDIA Tesla K80 e Tesla P40 podem ser facilmente confundidas como aceleradores semelhantes: ambas as placas possuem 24 GB de memória GDDR5, utilizam refrigeração passiva e são projetadas para instalação em servidores. No entanto, a K80 é um modelo de dual-GPU da era Kepler, criado principalmente para cálculos científicos, enquanto a P40, mais recente, é voltada para FP32 e inferência de redes neurais. Na maioria das tarefas modernas, a P40 é mais rápida e conveniente, mas a K80 mantém uma vantagem importante - a performance FP64.

A principal diferença está na memória

A Tesla K80 combina duas GPUs GK210. Cada GPU possui 12 GB de memória e funciona como um dispositivo CUDA separado. Os 24 GB especificados nas características não podem ser utilizados como um único buffer de vídeo: uma tarefa normalmente é limitada a 12 GB, a menos que o programa consiga distribuir os dados entre várias GPUs.

Mesmo com o suporte a dois aceleradores, parte das informações pode ser duplicada na memória de ambos os chips. Portanto, a configuração K80 não se adapta a todas as cargas computacionais.

A Tesla P40 é mais simples: uma GPU GP102 tem acesso a todos os 24 GB. Isso é mais importante do que a diferença formal no número de núcleos CUDA. Um modelo maior ou um conjunto de dados pode caber inteiramente na memória de uma única GPU sem a necessidade de dividir manualmente a tarefa.

Os números totais da K80 também precisam ser interpretados com cautela. Seus 4992 núcleos CUDA, 480 GB/s de largura de banda e teraflops de pico são divididos entre duas GPUs. Se o aplicativo utilizar apenas uma GK210, os recursos reais são reduzidos pela metade.

FP32 e redes neurais: vitória clara da P40

Nos cálculos de precisão simples, a Tesla P40 alcança 12 Tflops, enquanto os 8,73 Tflops máximos da K80 são a soma de duas GPUs e dependem do modo GPU Boost.

Na prática, a vantagem da P40 muitas vezes é ainda mais perceptível. O programa não precisa sincronizar duas GPUs, trocar dados entre elas e lidar com arrays de memória separados. Se o aplicativo não escalar bem para múltiplos aceleradores, parte dos recursos da K80 ficará subutilizada.

Para inferência, a P40 tem ainda um argumento sério - o modo INT8 com desempenho de até 47 TOPS. A NVIDIA posicionou esta placa como um acelerador de inferência em servidor, otimizado para trabalhar com TensorRT. A K80 surgiu antes da transição em massa das redes neurais para cálculos de precisão reduzida e não oferece um modo INT8 comparável.

A P40 não possui núcleos tensor, por isso, em velocidade com modelos modernos, ela fica atrás dos aceleradores das gerações Volta, Turing e mais recentes. No entanto, dentro deste par, a P40 é mais adequada para inferência local e outras tarefas de aprendizado de máquina.

FP64: a principal vantagem da K80

A Tesla K80 foi criada para cálculos científicos de alto desempenho, então a arquitetura GK210 obteve blocos de precisão dupla avançados. Com ambos os processadores em carga, a placa fornece até 2,91 Tflops de FP64 - quase tanto quanto os sistemas de servidor modernos esperavam de um acelerador HPC especializado.

O GP102 na P40 foi projetado com uma prioridade diferente. Seu ponto forte é FP32 e operações inteiras, e o desempenho de FP64 é de apenas cerca de um trigésimo do FP32, ou seja, aproximadamente 0,37 Tflops. Arquitetonicamente, o GP102 é mais próximo do GP104, e não do GP100 de computação com blocos de precisão dupla reforçados.

Portanto, a K80 ainda pode ser mais interessante em tarefas onde FP64 é realmente necessário:

• simulação numérica;
• dinâmica molecular;
• hidrodinâmica computacional;
• aplicações CUDA de engenharia e científicas;
• projetos antigos otimizados para várias GPUs Kepler.

Mas essa vantagem só se aplica a programas que conseguem carregar ambos os processadores. Um único GK210 tem apenas 12 GB de memória e aproximadamente metade da potência computacional total da K80.

Drivers e compatibilidade de software

A pilha de software se tornou uma das principais limitações da K80. A NVIDIA fixou a série R470 como a última a suportar aceleradores de servidor Kepler. Novas versões de drivers e CUDA não são mais projetadas para essa arquitetura, então para a K80 muitas vezes é necessário usar sistemas operacionais, bibliotecas ou contêineres desatualizados.

A situação da P40 é melhor. Em 2026, ela ainda está presente nas listas de GPUs suportadas pelos drivers modernos da NVIDIA Data Center, incluindo as séries R580 e R582. Isso não torna Pascal uma nova arquitetura, mas simplifica consideravelmente a instalação de um driver atualizado e a execução de um ambiente CUDA relativamente recente.

Com a virtualização, a situação é mais rigorosa: o suporte à Tesla P40 dentro da NVIDIA vGPU chegou à fase final, e o suporte de manutenção está marcado para julho de 2026. Portanto, já não faz sentido comprar a P40 especificamente para um novo servidor comercial de vGPU, mesmo que os drivers computacionais comuns continuem a suportá-la.

Instalação em estação de trabalho

Ambas as placas estão equipadas com radiadores passivos e dependem de um fluxo de ar direcionado poderoso dentro do servidor. Em um gabinete comum, será necessário um ventilador separado ou um duto de ar: a ventilação natural não é suficiente para aceleradores com consumo de energia de 250-300 W.

As placas K80 e P40 não têm saídas de vídeo, então o monitor deve ser conectado à gráfica integrada ou a uma placa de vídeo separada. Também é necessário verificar o tipo de conector e a pinagem da alimentação: as Tesla de servidor não podem ser conectadas sem verificação usando um cabo comum de uma placa de vídeo para jogos.

A P40 é aqui mais prática, não apenas por causa da performance, mas também devido ao menor consumo de energia - 250 W contra 300 W da K80.

Conclusão: Tesla K80 ou Tesla P40

A Tesla P40 é a escolha preferida para a maioria das tarefas. Ela oferece 24 GB de memória unificada, maior velocidade FP32, suporte a INT8, menor consumo de energia e compatibilidade de software significativamente mais moderna. A P40 é mais adequada para inferência, renderização CUDA e aplicações que precisam de mais de 12 GB de memória em uma única GPU.

A Tesla K80 só faz sentido em uma nicho estreito de FP64. Ela pode superar significativamente a P40 em cálculos científicos de precisão dupla, mas requer software que suporte duas GPUs, uma versão antiga de drivers e um sistema de refrigeração mais complexo.

Não vale a pena comprar a K80 apenas por 24 GB formais ou um grande número de núcleos CUDA. Se a tarefa não se basear em FP64 e não estiver otimizada para dois processadores Kepler, a Tesla P40 será mais rápida, mais fácil e mais prática.