एनवीडिया अच्छी तरह से जानता है कि इसकी पास्कल वास्तुकला कितनी दूर तक जा सकती है, इसके लिए धन्यवाद आज हमारे पास बाजार पर नए GeForce GTX 1080 या हाल ही में आइटम हैं टेस्ला रेंज अपडेट जैसा कि, कंपनी ने घोषणा की है, अब खुद को कृत्रिम बुद्धिमत्ता वातावरण, तंत्रिका नेटवर्क और यहां तक कि गहन शिक्षण वातावरण के लिए सबसे शक्तिशाली विकल्पों में से एक के रूप में स्थान देना चाहता है।
इसी इरादे की बदौलत आज हम नए की बात कर सकते हैं टेस्ला P4 y टेस्ला P40, जिन्हें टेस्ला एम 4 और टेस्ला एम 40 के नाम से जाना जाता है, जिन्हें एक साल पहले प्रस्तुत किया गया था। कंपनी के अनुसार, ये नए कार्ड पिछले वाले के प्रदर्शन से चार गुना तक अधिक हैं, यह आदर्श होने के नाते भी एक एकल सर्वर के रूप में इस्तेमाल किया जा रहा है क्योंकि यह उनकी शक्ति और विशेष रूप से उनकी क्षमताओं के कारण है।
एक एनवीडिया टेस्ला पी 4 13 सीपीयू-आधारित सर्वर को बदल सकता है
थोड़ा और विस्तार से जाने पर, हम Nvidia Tesla P4 को ढूंढते हैं, एक ऐसा कार्ड जो अपनी कम खपत के लिए खड़ा है, जो 50 और 75 वाट के बीच स्थित है, साथ ही साथ अपनी बहन टेस्ला 40 की तुलना में बहुत अधिक कॉम्पैक्ट आकार का है। जहां तक बिजली की बात है, यह कार्ड पेश करने में सक्षम है 5,5 टेराफ्लॉप्स, 22 जीबी / एस के बैंडविड्थ के साथ 8 ट्रिलियन ऑपरेशन प्रति सेकंड INT2560, 8 CUDA कोर और 5 GB GDDR192 मेमोरी।
जैसा कि आप देख सकते हैं, हम इस प्रकार के कार्ड के लिए दिलचस्प डेटा से अधिक के बारे में बात कर रहे हैं, क्योंकि खपत और शक्ति के कारण, वे ऐसा करते हैं, जैसा कि एनवीडिया द्वारा घोषित किया गया है, एक GPU से 40 गुना अधिक कुशल। इसके अलावा, इन कार्डों में से एक से सुसज्जित सर्वर 13 सीपीयू-आधारित सर्वर को बदल सकता है, बिना संदेह के दिलचस्प परीक्षण से अधिक एनवीडिया टेस्ला पी 4 की पेशकश कर सकता है।
एनवीडिया टेस्ला P40 रेंज में सबसे ऊपर है
दूसरा हम संस्करण पाते हैं टेस्ला P40, एक विकल्प जो 12 teraflops की गणना शक्ति के कारण सीमा के ऊपर बन जाएगा, 47 GB / s और 8 CUDA कोर की बैंडविड्थ के साथ अपने 24GB GDDR5 मेमोरी के लिए 346 ऑपरेशंस प्रति सेकंड INT3840 करने की क्षमता। ।
अगर हम यह सब अभ्यास में डालते हैं, जैसा कि एनवीडिया द्वारा विज्ञापित किया गया है, ए सर्वर आठ टेस्ला P40 कार्ड से लैस है करने में सक्षम 140 सीपीयू-आधारित सर्वर तक बदलें जैसा कि, आप देख सकते हैं, लागत और आयाम दोनों में उच्च बचत का प्रतिनिधित्व करेंगे। इसके अलावा, इसकी क्षमता स्वायत्त ड्राइविंग, रोबोटिक्स और सबसे ऊपर, कृत्रिम बुद्धि प्रणालियों से संबंधित अनुप्रयोगों में उपयोग के लिए आदर्श होगी।
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