NVIDIA Tesla P40 vs Tesla P100 PCIe 16 GB: quale è migliore per IA, rendering e calcoli

NVIDIA Tesla P40 e Tesla P100 appartengono alla generazione Pascal, ma sono state create per compiti diversi. La P40 è orientata all'inferenza, alla virtualizzazione e ai calcoli in precisione singola. La P100 è un acceleratore HPC specializzato con memoria HBM2 veloce, elevate prestazioni FP64 e calcoli accelerati FP16.

Pertanto, un maggior numero di core CUDA nella P40 non la rende necessariamente una scheda più potente in tutti gli scenari.

Principali differenze

Dove la Tesla P40 è più forte

La Tesla P40 offre 3840 core CUDA, 24 GB di memoria e una maggiore prestazione di picco FP32.

Il principale vantaggio pratico è la quantità di memoria video. Gli ulteriori 8 GB consentono di gestire modelli, scene e set di dati più grandi. Questo è utile nel rendering, nell'elaborazione delle immagini e nell'esecuzione di reti neurali che non possono essere collocate in 16 GB.

La P40 supporta anche l'accelerazione INT8 fino a 47 TOPS. Pertanto, è più adatta per i compiti di inferenza, dove un modello già addestrato gestisce un numero elevato di richieste.

Punti di forza della P40:

• 24 GB di memoria video;
• alta velocità FP32;
• accelerazione INT8;
• rendering di grandi scene;
• inferenza senza Tensor Cores.

Perché la P100 è più veloce in HPC

La Tesla P100 utilizza memoria HBM2 con una larghezza di banda di 732 GB/s, più del doppio della P40. Questo è particolarmente importante in compiti in cui la GPU deve trasferire continuamente grandi volumi di dati tra la memoria e i blocchi di calcolo.

L'alta larghezza di banda è utile in algebra lineare, modellazione, calcoli ingegneristici e applicazioni scientifiche. Negli algoritmi limitati dalla velocità della memoria, la P100 può risultare più veloce, nonostante una performance di picco FP32 inferiore.

Il principale vantaggio della P100 è la piena velocità di doppia precisione. Essa fornisce circa 4,7 TFLOPS FP64, mentre nella P40 questo regime è fortemente limitato. Nei programmi scientifici e ingegneristici, la differenza può essere misurata non in percentuali, ma in diversi ordini di grandezza.

La P100 è notevolmente preferibile per:

• simulazioni fisiche e climatiche;
• chimica computazionale;
• analisi ingegneristica;
• modellizzazione finanziaria;
• calcoli scientifici FP64;
• algoritmi sensibili alla velocità della memoria.

Cosa scegliere per le reti neurali

Entrambe le schede sono uscite prima dei Tensor Cores, quindi risultano notevolmente inferiori ai moderni acceleratori nelle attuali workload di IA.

La P100 è più adatta per l'addestramento dei modelli grazie alla veloce HBM2 e all'alta velocità FP16. La P40 è più logica da utilizzare per l'inferenza, soprattutto quando sono importanti i 24 GB di memoria o INT8.

Tuttavia, il risultato dipende fortemente dal software. I moderni framework sono sempre più ottimizzati per i Tensor Cores, BF16 e architetture più recenti, quindi il potenziale di Pascal non si svela in tutti i compiti.

Rendering e CUDA

Nel rendering e nei calcoli CUDA convenzionali, la P40 appare spesso più vantaggiosa. Essa vince dove le prestazioni sono determinate dal numero di operazioni FP32 e dalla quantità di memoria disponibile.

La P100 può prendere il sopravvento se l'applicazione è limitata dalla velocità di scambio dati. Pertanto, il risultato dipende dal carico specifico: la P40 è più forte nei compiti ad alta intensità computazionale FP32, la P100 negli algoritmi che richiedono un'intensa attività di memoria.

Entrambe le schede utilizzano un raffreddamento passivo e richiedono un potente flusso d'aria diretto. In un case normale senza ventilazione separata, si surriscaldano rapidamente. Non ci sono uscite video, quindi per un computer da gioco questi acceleratori sono scomodi.

Ha senso acquistarli oggi

Entrambi i modelli sono obsoleti e non supportano i Tensor Cores. Dovrebbero essere considerati principalmente nel mercato secondario e solo per compiti specifici.

La Tesla P40 è interessante per i 24 GB di memoria video, l'inferenza economica e il rendering. La Tesla P100 mantiene il valore dove sono richiesti FP64, FP16 e alta larghezza di banda HBM2.

All'acquisto è necessario considerare anche le condizioni della scheda, la compatibilità con i driver, i requisiti di alimentazione e la necessità di raffreddamento separato.

Conclusione

La Tesla P40 è più adatta per l'inferenza, il rendering e compiti che richiedono 24 GB di memoria video. I suoi vantaggi sono l'alta velocità FP32, il supporto INT8 e una maggiore quantità di memoria.

La Tesla P100 PCIe 16 GB è significativamente più forte in HPC, FP64, FP16 e carichi di lavoro che dipendono dalla larghezza di banda della memoria. HBM2 e i blocchi di precisione doppia la rendono un acceleratore specializzato per calcoli scientifici e ingegneristici.

La P40 è una scelta a favore della quantità di memoria e di FP32/INT8. La P100 è uno strumento per compiti in cui è più importante la precisione dei calcoli e la velocità di scambio dati.