NVIDIA Tesla K80 vs Tesla P40: 24 GB identici, ma possibilità diverse

NVIDIA Tesla K80 e Tesla P40 possono facilmente essere scambiate per acceleratori simili: entrambe le schede sono dotate di 24 GB di memoria GDDR5, utilizzano un raffreddamento passivo e sono progettate per l'installazione nei server. Tuttavia, la K80 è un modello dual-GPU dell'epoca Kepler, progettato principalmente per calcoli scientifici, mentre la più recente P40 è orientata verso FP32 e inferenza di reti neurali. Nella maggior parte dei compiti moderni, la P40 è più veloce e comoda, tuttavia la K80 conserva un importante vantaggio: le prestazioni FP64.

La principale differenza è nella memoria

La Tesla K80 combina due processori grafici GK210. Ogni GPU ha accesso a 12 GB di memoria e funziona come un dispositivo CUDA separato. I 24 GB di cui si parla nelle specifiche non possono essere utilizzati come un unico framebuffer video: un'attività di solito è limitata a 12 GB, a meno che il programma non sia in grado di distribuire i dati tra più GPU.

Anche con il supporto di due acceleratori, alcune informazioni possono essere duplicate nella memoria di entrambi i chip. Pertanto, la configurazione K80 non è adatta a tutti i carichi di lavoro computazionali.

La Tesla P40 è più semplice: un processore GP102 ha accesso a tutti i 24 GB. Questo è più significativo della differenza formale nel numero di core CUDA. Un modello di grandi dimensioni o un set di dati possono adattarsi interamente nella memoria di una singola GPU senza dover dividere manualmente l'attività.

I valori totali della K80 richiedono anche un'interpretazione attenta. I suoi 4992 core CUDA, 480 GB/s di larghezza di banda e i picchi di teraflops sono divisi tra le due GPU. Se un'applicazione utilizza solo un GK210, le risorse effettive si riducono quasi della metà.

FP32 e reti neurali: vittoria sicura per la P40

Nei calcoli a precisione singola, la Tesla P40 raggiunge i 12 Tflops, mentre i massimi 8,73 Tflops della K80 sono il risultato della somma di due processori e dipendono dalla modalità GPU Boost.

Nella pratica, il vantaggio della P40 risulta spesso ancora più evidente. Il programma non deve sincronizzare due GPU, scambiarsi dati tra di loro e gestire matrici di memoria separate. Se l'applicazione non si scalda bene su più acceleratori, alcune risorse della K80 resteranno non utilizzate.

Per l'inferenza, la P40 ha un ulteriore argomento serio: la modalità INT8 con prestazioni fino a 47 TOPS. NVIDIA ha posizionato questa scheda come acceleratore di inferenza server, progettato per lavorare con TensorRT. La K80 è comparsa prima della transizione di massa delle reti neurali ai calcoli a bassa precisione e non offre un corrispondente regime INT8.

La P40 non ha core tensor, e quindi, in termini di velocità dei modelli moderni, risulta notevolmente inferiore agli acceleratori delle generazioni Volta, Turing e successive. Tuttavia, all'interno di questa coppia, la P40 è migliore per l'inferenza locale e altri compiti di machine learning.

FP64: principale vantaggio della K80

La Tesla K80 è stata progettata per calcoli scientifici ad alte prestazioni, quindi l'architettura GK210 ha ottenuto blocchi avanzati di precisione doppia. Con entrambi i processori attivi, la scheda offre fino a 2,91 Tflops FP64 - quasi quanto i sistemi server moderni si aspettavano da un acceleratore HPC specializzato.

Il GP102 in uso nella P40 è stato progettato con un'altra priorità. Il suo punto forte sono le operazioni FP32 e intere, e le prestazioni FP64 ammontano a solo circa un trentesimo rispetto a FP32, cioè circa 0,37 Tflops. Architettonicamente, il GP102 è simile al GP104, e non al GP100 computazionale con blocchi potenziati di precisione doppia.

Pertanto, la K80 può ancora risultare più interessante in compiti in cui l'FP64 è realmente necessario:

• modellazione numerica;
• dinamica molecolare;
• idrodinamica computazionale;
• applicazioni ingegneristiche e scientifiche CUDA;
• progetti più vecchi ottimizzati per più GPU Kepler.

Ma questo vantaggio funziona solo con programmi in grado di caricare entrambi i processori. Un GK210 dispone solo di 12 GB di memoria e circa la metà della potenza computazionale totale della K80.

Driver e compatibilità software

Il stack software è diventato uno dei principali limiti della K80. NVIDIA ha fissato il ramo R470 come l'ultimo a supportare gli acceleratori server Kepler. Le nuove versioni dei driver e di CUDA non sono più progettate per questa architettura, quindi per la K80 è spesso necessario utilizzare sistemi operativi obsoleti, librerie o container.

La situazione della P40 è migliore. Nel 2026 sarà ancora presente nell'elenco delle GPU supportate dai moderni driver NVIDIA Data Center, tra cui i rami R580 e R582. Questo non rende Pascal una nuova architettura, ma semplifica notevolmente l'installazione di un driver aggiornato e il lancio di un ambiente CUDA relativamente recente.

Con la virtualizzazione, la situazione è più severa: l'assistenza alla Tesla P40 come parte di NVIDIA vGPU è giunta all'ultima fase, e la fine del supporto per la manutenzione è prevista per luglio 2026. Pertanto, acquistare una P40 appositamente per un nuovo server vGPU commerciale non è più sensato, anche se i driver di calcolo normali continuano a supportarla.

Installazione nella workstation

Entrambe le schede sono dotate di dissipatori passivi e si aspettano un forte flusso d'aria diretto all'interno del server. In un case normale è necessario un ventilatore separato o un condotto: la ventilazione naturale non è sufficiente per acceleratori con un consumo energetico di 250-300 W.

La K80 e la P40 non hanno uscite video, quindi è necessario collegare il monitor alla grafica integrata o a una scheda video separata. È anche necessario verificare il tipo di connettore e il pinout di alimentazione: le Tesla server non possono essere collegate senza verifica con un normale cavo di una scheda video da gioco.

La P40 qui è più pratica non solo per via delle prestazioni, ma anche grazie a un minore consumo energetico: 250 W contro 300 W della K80.

Conclusione: Tesla K80 o Tesla P40

La Tesla P40 è la scelta preferita per la maggior parte dei compiti. Offre 24 GB di memoria unici, una velocità FP32 più elevata, supporto INT8, un minor consumo energetico e una compatibilità software notevolmente più moderna. La P40 è più adatta per inferenza, rendering CUDA e applicazioni che richiedono più di 12 GB di memoria su una singola GPU.

La Tesla K80 ha senso solo in una ristretta nicchia FP64. È in grado di superare significativamente la P40 in calcoli scientifici a doppia precisione, ma richiede software che supporti due GPU, un vecchio ramo di driver e un raffreddamento più complesso.

Non ha senso acquistare la K80 per i formali 24 GB o un gran numero di core CUDA. Se il compito non si basa su FP64 e non è ottimizzato per due processori Kepler, la Tesla P40 risulterà più veloce, più semplice e più pratica.