NVIDIA Tesla

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Tesla是一個NVIDIA的顯示核心系列品牌，主要用於伺服器高性能電腦運算，用於對抗AMD的FireStream系列。這是继GeForce和Quadro之后，第三个顯示核心商标。NVIDIA將顯示核心分為三大系列。GeForce用於提供家庭娛樂；Quadro用於專業繪圖設計；Tesla用於大規模的並聯電腦運算。

Tesla

2007年開始使用的Tesla標誌
研发者	NVIDIA
生产日期	2007年
类型	圖形處理器

Tesla以發明家尼古拉·特斯拉的名字命名。

產品系列

 

nVIDIA Tesla C870圖形處理器

目前，Tesla有三個系列：

• Tesla GPU运算处理器 - 外形與普通顯示卡大致相同，C870採用GeForce 8顯示核心，而C1060採用GeForce 200顯示核心，不設任何顯示輸出。
• Tesla GPU Deskside Supercomputer - 桌面平台用，外形與QuadroPlex相似，D870包含兩張C870运算处理器，可透過接線互联多個裝置。Tesla 10系列中沒有相關產品。
• Tesla GPU Server - 服务器用，外形與1U伺服器相似，S870包含四張C870运算处理器，而S1070包含四張C1060运算处理器，可透過接線互联多個裝置。

較早的時候，人們已意識到GPU能運算大量數據。所以开发者通过图形语言，利用顯示核心，來进行并行计算，亦即是GPGPU（通用繪圖核心）。但开发者需要有一定程度的图形处理知識，才能發揮顯示核心效能。隨後，NVIDIA推出了CUDA。开发者利用C++语言，再通過CUDA编译器，就能利用顯核運算。开发者可忽略图形处理技術，而直接利用熟悉的C++语言。开发者和科学家，就可以利用顯示核心，研究物理、生化和勘探等領域。

Tesla比較專注於高性能運算，并且C1060以上（G200）系列能支援双精度浮点格式。另一方面，CUDA被所有的NVIDIA顯示核心支援，包括GeForce和Quadro系列。

將來，顯示核心能普及化地，輔助中央處理器，進行视频压缩、数据库搜索等工作。並支援更多程式語言，例如Fortran、C++、JAVA和Python等。

完整型號列表

主条目：NVIDIA顯示核心列表

Model	微架構	Launch	Chips	Core clock (MHz)	Shaders			Memory					Processing power (每秒浮點運算次數)^[a]			CUDA compute ability^[b]	热设计功耗 (watts)	Notes, form_factor
					Cuda cores (total)	Base clock (赫兹)	Max boost clock (赫兹)^[c]	Bus type	Bus width (位元)	Size (吉字节)	Clock (Transfer (computing)（英语：Transfer (computing)）)	Bandwidth (吉字节/s)	單精度浮點數 (MAD+MUL)	單精度浮點數 (MAD or 乘積累加運算)	雙精度浮點數 (乘積累加運算)
Units						MHz	MHz										W
C870 GPU Computing Module^[d]	Tesla (microarchitecture)（英语：Tesla (microarchitecture)）	May 2, 2007	1× G80	600	128	1350	不適用	GDDR3	384	1.5	1600	76.8	518.4	345.6	否	1.0	170.9	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
D870 Deskside Computer^[d]		May 2, 2007	2× G80	600	256	1350	不適用	GDDR3	2× 384	2× 1.5	1600	2× 76.8	1036.8	691.2	否	1.0	520	Deskside or 3U 19-inch rack（英语：19-inch rack） external GPUs
S870 GPU Computing Server^[d]		May 2, 2007	4× G80	600	512	1350	不適用	GDDR3	4× 384	4× 1.5	1600	4× 76.8	2073.6	1382.4	否	1.0		1U 19-inch rack（英语：19-inch rack） external GPUs, connect via 2× PCIe (×16)
C1060 GPU Computing Module^[e]		April 9, 2009	1× GT200	602	240	1296^[2]	不適用	GDDR3	512	4	1600	102.4	933.12	622.08	77.76	1.3	187.8	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
S1070 GPU Computing Server "400 configuration"^[e]		June 1, 2008	4× GT200	602	960	1296	不適用	GDDR3	4× 512	4× 4	1538.4	4× 98.5	3732.5	2488.3	311.0	1.3	800	1U 19-inch rack（英语：19-inch rack） external GPUs, connect via 2× PCIe (×8 or ×16)
S1070 GPU Computing Server "500 configuration"^[e]						1440	不適用						4147.2	2764.8	345.6
S1075 GPU Computing Server^[e]^[3]		June 1, 2008	4× GT200	602	960	1440	不適用	GDDR3	4× 512	4× 4	1538.4	4× 98.5	4147.2	2764.8	345.6	1.3		1U 19-inch rack（英语：19-inch rack） external GPUs, connect via 1× PCIe (×8 or ×16)
Quadro Plex 2200 D2 Visual Computing System^[f]			2× GT200GL	648	480	1296	不適用	GDDR3	2× 512	2× 4	1600	2× 102.4	1866.2	1244.2	155.5	1.3		Deskside or 3U 19-inch rack（英语：19-inch rack） external GPUs with 4 dual-link DVI outputs
Quadro Plex 2200 S4 Visual Computing System^[f]			4× GT200GL	648	960	1296	不適用	GDDR3	4× 512	4× 4	1600	4× 102.4	3732.5	2488.3	311.0	1.3	1200	1U 19-inch rack（英语：19-inch rack） external GPUs, connect via 2× PCIe (×8 or ×16)
C2050 GPU Computing Module^[4]	Fermi (microarchitecture)（英语：Fermi (microarchitecture)）	July 25, 2011	1× GF100	575	448	1150	不適用	GDDR5	384	3^[g]	3000	144	否	1030.4	515.2	2.0	247	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
M2050 GPU Computing Module^[5]		July 25, 2011					不適用				3092	148.4	否				225
C2070 GPU Computing Module^[4]		July 25, 2011	1× GF100	575	448	1150	不適用	GDDR5	384	6^[g]	3000	144	否	1030.4	515.2	2.0	247	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
C2075 GPU Computing Module^[6]		July 25, 2011					不適用				3000	144	否				225
M2070/M2070Q GPU Computing Module^[7]		July 25, 2011					不適用				3132	150.336	否				225
M2090 GPU Computing Module^[8]		July 25, 2011	1× GF110	650	512	1300	不適用	GDDR5	384	6^[g]	3700	177.6	否	1331.2	665.6	2.0	225	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
S2050 GPU Computing Server		July 25, 2011	4× GF100	575	1792	1150	不適用	GDDR5	4× 384	4× 3^[g]	3	4× 148.4	否	4121.6	2060.8	2.0	900	1U 19-inch rack（英语：19-inch rack） external GPUs, connect via 2× PCIe (×8 or ×16)
S2070 GPU Computing Server							不適用			4× 6^[g]			否
K10 GPU accelerator^[9]	Kepler (微架构)	May 1, 2012	2× GK104	不適用	3072	745	?	GDDR5	2× 256	2× 4	5000	2× 160	否	4577	190.7	3.0	225	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
K20 GPU accelerator^[10]^[11]		November 12, 2012	1× GK110	不適用	2496	706	758	GDDR5	320	5	5200	208	否	3524	1175	3.5	225	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
K20X GPU accelerator^[12]		November 12, 2012	1× GK110	不適用	2688	732	?	GDDR5	384	6	5200	250	否	3935	1312	3.5	235	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
K40 GPU accelerator^[13]		October 8, 2013	1× GK110B	不適用	2880	745	875	GDDR5	384	12^[g]	6000	288	否	4291–5040	1430–1680	3.5	235	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
K80 GPU accelerator^[14]		November 17, 2014	2× GK210	不適用	4992	560	875	GDDR5	2× 384	2× 12	5000	2× 240	否	5591–8736	1864–2912	3.7	300	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
M4 GPU accelerator^[15]^[16]	Maxwell (microarchitecture)（英语：Maxwell (microarchitecture)）	November 10, 2015	1× GM206	不適用	1024	872	1072	GDDR5	128	4	5500	88	否	1786–2195	55.81–68.61	5.2	50–75	Internal PCIe GPU (half-height, single-slot)
M6 GPU accelerator^[17]		August 30, 2015	1× GM204-995-A1	不適用	1536	722	1051	GDDR5	256	8	4600	147.2	否	2218–3229	69.3–100.9	5.2	75–100	Internal MXM GPU
M10 GPU accelerator^[18]			4× GM107	不適用	2560	1033	?	GDDR5	4× 128	4× 8	5188	4× 83	否	5289	165.3	5.2	225	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
M40 GPU accelerator^[16]^[19]		November 10, 2015	1× GM200	不適用	3072	948	1114	GDDR5	384	12	6000	288	否	5825–6844	182.0–213.9	5.2	250	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
M60 GPU accelerator^[20]		August 30, 2015	2× GM204-895-A1	不適用	4096	899	1178	GDDR5	2× 256	2× 8	5000	2× 160	否	7365–9650	230.1–301.6	5.2	225–300	Internal PCIe GPU (full-height, dual-slot)
P4 GPU accelerator^[21]	帕斯卡 (微架构)	September 13, 2016	1× GP104	不適用	2560	810	1063	GDDR5	256	8	6000	192.0	否	4147–5443	129.6–170.1	6.1	50-75	PCI Express card
P6 GPU accelerator^[22]^[23]		March 24, 2017	1× GP104-995-A1	不適用	2048	1012	1506	GDDR5	256	16	3003	192.2	否	6169	192.8	6.1	90	行動PCI Express模組 card
P40 GPU accelerator^[21]		September 13, 2016	1× GP102	不適用	3840	1303	1531	GDDR5	384	24	7200	345.6	否	10007–11758	312.7–367.4	6.1	250	PCI Express card
P100 GPU accelerator (mezzanine)^[24]^[25]		April 5, 2016	1× GP100-890-A1	不適用	3584	1328	1480	高頻寬記憶體	4096	16	1430	732	否	9519–10609	4760–5304	6.0	300	NVLink card
P100 GPU accelerator (16 GB card)^[26]		June 20, 2016	1× GP100	不適用		1126	1303						否	8071‒9340	4036‒4670		250	PCI Express card
P100 GPU accelerator (12 GB card)^[26]		June 20, 2016		不適用					3072	12		549	否	8071‒9340	4036‒4670
V100 GPU accelerator (mezzanine)^[27]^[28]^[29]	伏打微架構		1× GV100-895-A1	不適用	5120	未知	1455	HBM2	4096	16 or 32	1750	900	否	14899	7450	7.0	300	NVlink card
V100 GPU accelerator (PCIe card)^[27]^[28]^[29]		June 21, 2017	1× GV100	不適用		未知	1370						否	14028	7014		250	PCIe card
T4 GPU accelerator (PCIe card)^[30]^[31]	图灵微架构	September 12, 2018	1× TU104-895-A1	不適用	2560	585	1590	GDDR6	256	16	未知	320	否	8100	未知	7.5	70	PCIe card
RTX A40^[32]	安培微架构	2020年10月5日
Model	微架構	Launch	Chips	Core clock (MHz)	Shaders			Memory					Processing power (每秒浮點運算次數)^[a]			CUDA compute ability	热设计功耗 (watts)	Notes, form factor
					Cuda cores (total)	Base clock (赫兹)	Max boost clock (赫兹)^[c]	Bus type	Bus width (位元)	Size (吉字节)	Clock (Transfer (computing)（英语：Transfer (computing)）)	Bandwidth (total) (吉字节/s)	單精度浮點數 (MAD+MUL)	單精度浮點數 (MAD or 乘積累加運算)	雙精度浮點數 (乘積累加運算)

Notes

1. To calculate the processing power see Tesla (microarchitecture)（英语：Tesla (microarchitecture)）, Fermi (microarchitecture)（英语：Fermi (microarchitecture)）, Kepler (微架构), Maxwell (microarchitecture)（英语：Maxwell (microarchitecture)）, or 帕斯卡 (微架构). A number range specifies the minimum and maximum processing power at, respectively, the base clock and maximum boost clock.
2. Core architecture version according to the CUDA programming guide.
3. GPU Boost is a default feature that increases the core clock rate while remaining under the card's predetermined power budget. Multiple boost clocks are available, but this table lists the highest clock supported by each card.^[1]
4. Specifications not specified by Nvidia assumed to be based on the NVIDIA GeForce 8GTX
5. Specifications not specified by Nvidia assumed to be based on the NVIDIA GeForce 200
6. Specifications not specified by Nvidia assumed to be based on the Quadro FX 5800
7. With ECC on, a portion of the dedicated memory is used for ECC bits, so the available user memory is reduced by 12.5%. (e.g. 4 GB total memory yields 3.5 GB of user available memory.)

另見

• NVIDIA GeForce
• GeForce 100
• GeForce 200
• GeForce 300
• GeForce 400
• GeForce 500
• GeForce 600
• GeForce 700
• GeForce 800
• GeForce 900

• GeForce 10系列
• GeForce 16系列
• GeForce 20系列
• GeForce 30系列
• NVIDIA Quadro

參考資料

1. Nvidia GPU Boost For Tesla (PDF). January 2014 [7 December 2015]. （原始内容 (PDF)于2020-05-16）. 
2. Tesla C1060 Computing Processor Board (PDF). Nvidia.com. [2015-12-11]. （原始内容 (PDF)于2020-11-24）. 
3. Difference between Tesla S1070 and S1075. 31 October 2008 [January 29, 2017]. （原始内容于2012-02-26）. S1075 has one interface card 
4. Tesla C2050 and Tesla C2070 Computing Processor (PDF). Nvidia.com. [2015-12-11]. （原始内容 (PDF)于2020-11-24）. 
5. Tesla M2050 and Tesla M2070/M2070Q Dual-Slot Computing Processor Modules (PDF). Nvidia.com. [2015-12-11]. （原始内容 (PDF)于2020-11-24）. 
6. Tesla C2075 Computing Processor Board (PDF). Nvidia.com. [2015-12-11]. （原始内容 (PDF)于2020-11-24）. 
7. Hand, Randall. NVidia Tesla M2050 & M2070/M2070Q Specs OnlineVizWorld.com. VizWorld.com. 2010-08-23 [2015-12-11]. （原始内容于2020-08-17）. 
8. Tesla M2090 Dual-Slot Computing Processor Module (PDF). Nvidia.com. [2015-12-11]. （原始内容 (PDF)于2020-10-26）. 
9. Tesla K10 GPU accelerator (PDF). Nvidia.com. [2015-12-11]. （原始内容 (PDF)于2020-11-24）. 
10. Tesla K20 GPU active accelerator (PDF). Nvidia.com. [2015-12-11]. （原始内容 (PDF)于2017-07-12）. 
11. Tesla K20 GPU accelerator (PDF). Nvidia.com. [2015-12-11]. （原始内容 (PDF)于2020-03-26）. 
12. Tesla K20X GPU accelerator (PDF). Nvidia.com. [2015-12-11]. （原始内容 (PDF)于2020-11-24）. 
13. Tesla K40 GPU accelerator (PDF). Nvidia.com. [2015-12-11]. （原始内容 (PDF)于2020-06-17）. 
14. Tesla K80 GPU accelerator (PDF). Images.nvidia.com. [2015-12-11]. （原始内容 (PDF)于2018-07-12）. 
15. Nvidia Announces Tesla M40 & M4 Server Cards - Data Center Machine Learning. Anandtech.com. [2015-12-11]. （原始内容于2020-11-08）. 
16. Accelerating Hyperscale Datacenter Applications with Tesla GPUs | Parallel Forall. Devblogs.nvidia.com. 2015-11-10 [2015-12-11]. （原始内容于2017-07-09）. 
17. Tesla M6 (PDF). Images.nvidia.com. [2016-05-28]. （原始内容 (PDF)于2020-10-22）. 
18. Tesla M10 (PDF). Images.nvidia.com. [2016-10-29]. （原始内容 (PDF)于2017-05-10）. 
19. Tesla M40 (PDF). Images.nvidia.com. [2015-12-11]. （原始内容 (PDF)于2016-10-21）. 
20. Tesla M60 (PDF). Images.nvidia.com. [2016-05-27]. （原始内容 (PDF)于2020-10-22）. 
21. Smith, Ryan. Nvidia Announces Tesla P40 & Tesla P4 - Network Inference, Big & Small. Anandtech. 13 September 2016 [13 September 2016]. （原始内容于2021-01-16）. 
22. Tesla P6 (PDF). www.nvidia.com. [2019-03-07]. （原始内容 (PDF)于2020-07-28）. 
23. Tesla P6 Specs. www.techpowerup.com. [2019-03-07]. （原始内容于2020-07-28）. 
24. Smith, Ryan. Nvidia Announces Tesla P100 Accelerator - Pascal GP100 for HPC. Anandtech.com. Anandtech.com. 5 April 2016 [5 April 2016]. （原始内容于2016-07-30）. 
25. Harris, Mark. Inside Pascal: Nvidia’s Newest Computing Platform. [13 September 2016]. （原始内容于2017-05-07）. 
26. Smith, Ryan. NVidia Announces PCI Express Tesla P100. Anandtech.com. 20 June 2016 [21 June 2016]. （原始内容于2020-11-11）. 
27. Smith, Ryan. The Nvidia GPU Technology Conference 2017 Keynote Live Blog. Anandtech. 10 May 2017 [10 May 2017]. （原始内容于2020-11-12）. 
28. Smith, Ryan. NVIDIA Volta Unveiled: GV100 GPU and Tesla V100 Accelerator Announced. Anandtech. 10 May 2017 [10 May 2017]. （原始内容于2020-11-12）. 
29. Oh, Nate. NVIDIA Formally Announces V100: Available later this Year. Anandtech.com. 20 June 2017 [20 June 2017]. （原始内容于2021-01-24）. 
30. NVIDIA TESLA T4 TENSOR CORE GPU. NVIDIA. [17 October 2018]. （原始内容于2021-02-04）. 
31. NVIDIA Tesla T4 Tensor Core Product Brief (PDF). www.nvidia.com. [2019-07-10]. （原始内容 (PDF)于2020-06-17）. 
32. NVIDIA发布RTX A6000/A40：满血10752个CUDA核心、48GB显存. [2020-10-07]. （原始内容于2023-06-05）. 

外部連結

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