NVIDIA Tesla K80 vs Tesla P40: одинаковые 24 ГБ, но разные возможности

NVIDIA Tesla K80 и Tesla P40 легко принять за близкие ускорители: обе карты оснащены 24 ГБ памяти GDDR5, используют пассивное охлаждение и рассчитаны на серверную установку. Но K80 - двухпроцессорная модель эпохи Kepler, созданная прежде всего для научных расчётов, тогда как более новая P40 ориентирована на FP32 и инференс нейросетей. В большинстве современных задач P40 быстрее и удобнее, однако K80 сохраняет одно важное преимущество - производительность FP64.

Главная разница скрывается в памяти

Tesla K80 объединяет два графических процессора GK210. Каждый GPU получил собственные 12 ГБ памяти и работает как отдельное CUDA-устройство. Указанные в характеристиках 24 ГБ нельзя использовать как единый видеобуфер: одна задача обычно ограничена 12 ГБ, если программа не умеет распределять данные между несколькими GPU.

Даже при поддержке двух ускорителей часть информации может дублироваться в памяти обоих чипов. Поэтому конфигурация K80 подходит не каждой вычислительной нагрузке.

Tesla P40 устроена проще: один процессор GP102 получает доступ ко всем 24 ГБ. Это важнее формальной разницы в количестве CUDA-ядер. Большая модель или набор данных могут целиком разместиться в памяти одного GPU без ручного разделения задачи.

Суммарные показатели K80 тоже требуют осторожной интерпретации. Её 4992 CUDA-ядра, 480 ГБ/с пропускной способности и пиковые терафлопсы разделены между двумя GPU. Если приложение использует только один GK210, фактические ресурсы сокращаются примерно вдвое.

FP32 и нейросети: уверенная победа P40

В вычислениях одинарной точности Tesla P40 достигает 12 Тфлопс, тогда как максимальные 8,73 Тфлопс K80 являются суммой двух процессоров и зависят от режима GPU Boost.

На практике преимущество P40 часто оказывается ещё заметнее. Программе не нужно синхронизировать два GPU, обмениваться данными между ними и учитывать отдельные массивы памяти. Если приложение плохо масштабируется на несколько ускорителей, часть ресурсов K80 останется незагруженной.

Для инференса у P40 есть ещё один серьёзный аргумент - режим INT8 с производительностью до 47 TOPS. NVIDIA позиционировала эту карту как ускоритель серверного инференса, рассчитанный на работу с TensorRT. K80 появилась раньше массового перехода нейросетей на вычисления пониженной точности и сопоставимого режима INT8 не предлагает.

Тензорных ядер у P40 нет, поэтому по скорости современных моделей она заметно уступает ускорителям поколений Volta, Turing и новее. Тем не менее внутри этой пары именно P40 лучше подходит для локального инференса и других задач машинного обучения.

FP64: главное преимущество K80

Tesla K80 создавалась для высокопроизводительных научных вычислений, поэтому архитектура GK210 получила развитые блоки двойной точности. При загрузке обоих процессоров карта обеспечивает до 2,91 Тфлопс FP64 - почти столько же, сколько современные для неё серверные системы ожидали от специализированного HPC-ускорителя.

GP102 в составе P40 проектировался с другим приоритетом. Его сильная сторона - FP32 и целочисленные операции, а производительность FP64 составляет лишь около одной тридцать второй от FP32, то есть приблизительно 0,37 Тфлопс. Архитектурно GP102 близок к GP104, а не к вычислительному GP100 с усиленными блоками двойной точности.

Поэтому K80 всё ещё может быть интереснее в задачах, где FP64 действительно необходим:

• численное моделирование;
• молекулярная динамика;
• вычислительная гидродинамика;
• инженерные и научные CUDA-приложения;
• старые проекты, оптимизированные под несколько GPU Kepler.

Но это преимущество работает только в программах, способных загрузить оба процессора. Один GK210 располагает лишь 12 ГБ памяти и примерно половиной суммарной вычислительной мощности K80.

Драйверы и программная совместимость

Программный стек стал одним из главных ограничений K80. NVIDIA закрепила ветку R470 как последнюю, поддерживающую серверные ускорители Kepler. Новые версии драйверов и CUDA больше не рассчитаны на эту архитектуру, поэтому для K80 часто приходится использовать устаревшие операционные системы, библиотеки или контейнеры.

Положение P40 лучше. В 2026 году она всё ещё присутствует в списках поддерживаемых GPU современных драйверов NVIDIA Data Center, включая ветки R580 и R582. Это не делает Pascal новой архитектурой, но заметно упрощает установку актуального драйвера и запуск относительно свежего CUDA-окружения.

С виртуализацией ситуация строже: обслуживание Tesla P40 в составе NVIDIA vGPU дошло до завершающей стадии, а окончание maintenance support назначено на июль 2026 года. Поэтому покупать P40 специально для нового коммерческого vGPU-сервера уже нерационально, даже если обычные вычислительные драйверы продолжают её поддерживать.

Установка в рабочую станцию

Обе карты оснащены пассивными радиаторами и рассчитывают на мощный направленный поток воздуха внутри сервера. В обычном корпусе потребуется отдельный вентилятор или воздуховод: естественной вентиляции для ускорителей с энергопотреблением 250-300 Вт недостаточно.

Видеовыходов у K80 и P40 нет, поэтому монитор придётся подключать к встроенной графике или отдельной видеокарте. Также необходимо проверить тип разъёма и распиновку питания: серверные Tesla нельзя без проверки подключать обычным кабелем от игровой видеокарты.

P40 здесь практичнее не только из-за производительности, но и благодаря меньшему энергопотреблению - 250 Вт против 300 Вт у K80.

Итог: Tesla K80 или Tesla P40

Tesla P40 - предпочтительный выбор для большинства задач. Она предлагает единые 24 ГБ памяти, более высокую скорость FP32, поддержку INT8, меньшее энергопотребление и значительно более современную программную совместимость. P40 лучше подходит для инференса, CUDA-рендеринга и приложений, которым требуется больше 12 ГБ памяти на одном GPU.

Tesla K80 имеет смысл только в узкой нише FP64. Она способна заметно опередить P40 в научных расчётах двойной точности, но требует программного обеспечения с поддержкой двух GPU, старой ветки драйверов и более сложного охлаждения.

Покупать K80 ради формальных 24 ГБ или большого количества CUDA-ядер не стоит. Если задача не основана на FP64 и не оптимизирована под два процессора Kepler, Tesla P40 окажется быстрее, проще и практичнее.