NVIDIA Tesla P40 vs Tesla P100 PCIe 16 GB: o que é melhor para IA, renderização e computações

NVIDIA Tesla P40 e Tesla P100 pertencem à geração Pascal, mas foram criadas para diferentes tarefas. A P40 é voltada para inferência, virtualização e computações de precisão única. A P100 é um acelerador específico para HPC com memória HBM2 rápida, alta performance FP64 e computações aceleradas FP16.

Portanto, uma maior quantidade de núcleos CUDA na P40 não a torna uma placa mais poderosa em todos os cenários.

Principais diferenças

Onde a Tesla P40 se destaca

A Tesla P40 oferece 3840 núcleos CUDA, 24 GB de memória e maior performance de pico FP32.

A principal vantagem prática é a quantidade de memória de vídeo. Os adicionais 8 GB permitem acomodar modelos, cenas e conjuntos de dados maiores. Isso é útil para renderização, processamento de imagens e execução de redes neurais que não cabem em 16 GB.

A P40 também suporta aceleração INT8 de até 47 TOPS. Portanto, ela se adequa melhor às tarefas de inferência, onde um modelo já treinado processa um grande número de requisições.

Pontos fortes da P40:

• 24 GB de memória de vídeo;
• alta velocidade FP32;
• aceleração INT8;
• renderização de cenas grandes;
• inferência sem Tensor Cores.

Por que a P100 é mais rápida em HPC

A Tesla P100 utiliza memória HBM2 com largura de banda de 732 GB/s - mais do que o dobro do valor da P40. Isso é especialmente importante em tarefas onde o GPU transferindo constantemente grandes volumes de dados entre a memória e os blocos de computação.

A alta largura de banda é útil em álgebra linear, simulação, cálculos de engenharia e aplicações científicas. Em algoritmos limitados pela velocidade da memória, a P100 pode ser mais rápida, apesar de ter uma performance de pico FP32 mais baixa.

A principal vantagem da P100 é a velocidade total de precisão dupla. Ela entrega cerca de 4,7 TFLOPS FP64, enquanto na P40 esse modo é severamente restringido. Em programas científicos e de engenharia, a diferença pode ser medida não em porcentagens, mas em várias vezes.

A P100 é claramente a preferida para:

• simulações físicas e climáticas;
• química computacional;
• análise de engenharia;
• modelagem financeira;
• cálculos científicos FP64;
• algoritmos sensíveis à velocidade da memória.

O que escolher para redes neurais

Ambas as placas surgiram antes dos Tensor Cores, portanto, ficam significativamente atrás dos aceleradores modernos nas cargas de trabalho atuais de IA.

A P100 é mais adequada para treinar modelos devido à rápida HBM2 e alta velocidade FP16. A P40 é mais lógica para inferência, especialmente quando 24 GB de memória ou INT8 são essenciais.

No entanto, o resultado depende muito do software. Os frameworks modernos estão cada vez mais otimizados para Tensor Cores, BF16 e arquiteturas mais recentes, portanto, o potencial de Pascal não se revela em todas as tarefas.

Renderização e CUDA

Na renderização e em cálculos CUDA comuns, a P40 muitas vezes parece mais atraente. Ela ganha onde a performance é determinada pelo número de operações FP32 e pela quantidade de memória disponível.

A P100 consegue se destacar se o aplicativo é limitado pela velocidade de troca de dados. Portanto, o resultado depende da carga específica: a P40 é mais forte em tarefas computacionalmente intensivas FP32, enquanto a P100 brilha em algoritmos com intensivo uso de memória.

Ambas as placas utilizam resfriamento passivo e precisam de um forte fluxo de ar direcionado. Em um gabinete comum sem refrigeração separada, elas superaquecem rapidamente. Também não há saídas de vídeo, tornando esses aceleradores inadequados para um computador para jogos.

Vale a pena comprá-las hoje?

Ambos os modelos estão desatualizados e não suportam Tensor Cores. Eles devem ser considerados principalmente no mercado de segunda mão e apenas para tarefas específicas.

A Tesla P40 é interessante por seus 24 GB de memória de vídeo, inferência barata e renderização. A Tesla P100 mantém seu valor onde são necessários FP64, FP16 e alta largura de banda HBM2.

Ao comprar, também é importante considerar o estado da placa, compatibilidade com drivers, requisitos de energia e a necessidade de resfriamento separado.

Conclusão

A Tesla P40 é mais adequada para inferência, renderização e tarefas que necessitam de 24 GB de memória de vídeo. Suas vantagens incluem alta velocidade FP32, suporte a INT8 e maior volume de memória.

A Tesla P100 PCIe 16 GB é significativamente mais forte em HPC, FP64, FP16 e cargas que dependem da largura de banda da memória. A HBM2 e os blocos de precisão dupla a tornam um acelerador especializado para cálculos científicos e de engenharia.

A P40 é a escolha pela quantidade de memória e FP32/INT8. A P100 é a ferramenta para tarefas onde a precisão dos cálculos e a velocidade de troca de dados são mais importantes.