NVIDIA Tesla T4

NVIDIA Tesla T4
NVIDIAのTesla T4 GPUは、幅広いコンピューティング負荷に対して優れたパフォーマンスと効率を提供するプロフェッショナルグレードのグラフィックスプロセッシングユニットです。ベースクロックスピードは585MHz、ブーストクロックスピードは1590MHzで、T4は要求の厳しいアプリケーションに対して高い処理能力を提供することができます。 Tesla T4の目立つ特長の1つは、16GBのGDDR6メモリで、大規模なデータセットの保存と操作に十分な容量を提供します。メモリクロックスピードは1250MHzで、データへの高速で反応性のあるアクセスを保証し、2560のシェーディングユニットにより並列処理が可能となり、パフォーマンスが向上します。 印象的なパフォーマンス能力にもかかわらず、Tesla T4はTDPがわずか70Wと非常に省エネなのが特長です。これにより、T4は電力消費と発熱を最小限に抑えながら高い計算能力を提供することができ、データセンターやサーバーの展開に適した選択肢となります。 1338047.4670102 FLOPSの理論値で、Tesla T4はディープラーニング、機械学習、そしてハイパフォーマンスコンピューティングを含むさまざまなアプリケーションに適しています。さらに、4MBのL2キャッシュにより、大規模かつ複雑なワークロードを効率的に処理する能力が向上します。 全体として、NVIDIA Tesla T4 GPUはパフォーマンス、効率、汎用性の優れた組み合わせを提供し、パワフルで信頼性のあるコンピュート能力を求めるプロフェッショナルユーザーにとって魅力的な選択肢となります。

GPUの比較

Tesla T4を他のGPUsと比較

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基本

レーベル名
NVIDIA
プラットホーム
Professional
発売日
September 2018
モデル名
Tesla T4
世代
Tesla
ベースクロック
585MHz
ブーストクロック
1590MHz
バスインターフェース
PCIe 3.0 x16
トランジスタ
13,600 million
RTコア
40
テンソルコア
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テンソルコアは深層学習専用に設計された特化型プロセッサで、FP32トレーニングと比較して高いトレーニングと推論性能を提供します。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、テキストから音声への変換、個別の推奨などの領域で迅速な計算を可能にします。テンソルコアの最も注目すべき応用は、DLSS(Deep Learning Super Sampling)とAI Denoiserのノイズリダクションです。
320
TMU
?
テクスチャマッピングユニット(TMUs)は、二進画像を回転、スケーリング、歪曲して、それを3Dモデルの任意の平面にテクスチャとして配置することができるGPUのコンポーネントです。このプロセスはテクスチャマッピングと呼ばれます。
160
ファウンドリ
TSMC
プロセスサイズ
12 nm
アーキテクチャ
Turing

メモリ仕様

メモリサイズ
16GB
メモリタイプ
GDDR6
メモリバス
?
メモリバス幅とは、1クロックサイクル内にビデオメモリが転送できるデータのビット数を指します。バス幅が大きいほど、一度に転送できるデータ量が多くなります。メモリバンド幅の計算式は次の通りです:メモリバンド幅 = メモリ周波数 x メモリバス幅 / 8。
256bit
メモリクロック
1250MHz
帯域幅
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メモリバンド幅は、グラフィックチップとビデオメモリ間のデータ転送速度を指します。単位はバイト/秒で、計算式は次の通りです:メモリバンド幅 = 動作周波数 × メモリバス幅 / 8ビット。
320.0 GB/s

ディスプレイとメディア

出力
No outputs

理論上の性能

ピクセルレート
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ピクセル塗りつぶし率は、グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)が1秒あたりにレンダリングできるピクセル数を指します。これは、MPixels/s(百万ピクセル/秒)またはGPixels/s(十億ピクセル/秒)で測定されます。これはグラフィックスカードのピクセル処理性能を評価するために最も一般的に使用される指標です。
101.8 GPixel/s
テクスチャレート
?
テクスチャ塗りつぶし率は、GPUが1秒間にピクセルにマッピングできるテクスチャマップ要素(テクセル)の数を指します。
254.4 GTexel/s
FP16 (半精度)
?
GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。半精度浮動小数点数(16ビット)は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。単精度浮動小数点数(32ビット)は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用され、倍精度浮動小数点数(64ビット)は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。
65.13 TFLOPS
FP64 (倍精度)
?
GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。倍精度浮動小数点数(64ビット)は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。単精度浮動小数点数(32ビット)は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用されます。半精度浮動小数点数(16ビット)は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。
254.4 GFLOPS
FP32 (浮動小数点)
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GPU のパフォーマンスを測定するための重要な指標は、浮動小数点コンピューティング能力です。 単精度浮動小数点数 (32 ビット) は一般的なマルチメディアおよびグラフィックス処理タスクに使用されますが、倍精度浮動小数点数 (64 ビット) は広い数値範囲と高精度が要求される科学計算に必要です。 半精度浮動小数点数 (16 ビット) は、精度が低くても許容される機械学習などのアプリケーションに使用されます。
8.304 TFLOPS

その他

SM数
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ストリーミングプロセッサ(SP)は他のリソースとともに、ストリーミングマルチプロセッサ(SM)を形成し、これはGPUの主要コアとも呼ばれます。これらの追加リソースには、ワープスケジューラ、レジスタ、共有メモリなどのコンポーネントが含まれます。SMは、レジスタや共有メモリが希少なリソースであるGPUの中心部と考えることができます。
40
シェーディングユニット
?
最も基本的な処理単位はストリーミングプロセッサ(SP)で、特定の指示とタスクが実行されます。GPUは並行計算を行い、複数のSPが同時にタスクを処理します。
2560
L1キャッシュ
64 KB (per SM)
L2キャッシュ
4MB
TDP
70W
Vulkanのバージョン
?
Vulkanは、Khronos Groupによるクロスプラットフォームのグラフィックスおよび計算APIで、高性能と低CPU負荷を提供します。開発者がGPUを直接制御し、レンダリングのオーバーヘッドを減らし、マルチスレッドとマルチコアプロセッサをサポートします。
1.3
OpenCLのバージョン
3.0
OpenGL
4.6
CUDA
7.5
DirectX
12 Ultimate (12_2)
電源コネクタ
None
ROP
?
ラスタオペレーションパイプライン(ROPs)は、ゲーム内の照明や反射計算を主に取り扱い、アンチエイリアシング(AA)、高解像度、煙、火などの効果を管理します。ゲームのAAと照明効果が高いほど、ROPsの性能要求が高くなります。
64
シェーダモデル
6.6
推奨PSU
250W

ベンチマーク

FP32 (浮動小数点)
スコア
8.304 TFLOPS
Blender
スコア
1693
OctaneBench
スコア
159
OpenCL
スコア
61276

他のGPUとの比較

FP32 (浮動小数点) / TFLOPS
8.304
8.028 -3.3%
7.52 -9.4%
Blender
6343.5 +274.7%
3052 +80.3%
1693
973 -42.5%
521 -69.2%
OctaneBench
348 +118.9%
159
79 -50.3%
OpenCL
109617 +78.9%
77320 +26.2%
61276
38843 -36.6%
23816 -61.1%