Nvidia vet veldig godt hvor langt Pascal-arkitekturen kan gå, takket være dette i dag har vi varer på markedet som den nye GeForce GTX 1080 eller den nylige Oppdatering av Tesla-serien som, som selskapet kunngjør, nå søker å posisjonere seg som et av de kraftigste alternativene for kunstig intelligensmiljøer, nevrale nettverk og til og med dype læringsmiljøer.
Takket være denne intensjonen kan vi i dag snakke om det nye Tesla P4 y Tesla P40, som er opprettet som en generasjonserstatning av de som kalles Tesla M4 og Tesla M40, som ble presentert for bare et år siden. Ifølge selskapet overgår disse nye kortene opptil fire ganger ytelsen til de forrige, og er ideelle til og med å brukes som en enkelt server på grunn av deres kraft og spesielt deres evner.
Én Nvidia Tesla P4 kan erstatte 13 CPU-baserte servere
Når vi går litt mer i detalj, finner vi Nvidia Tesla P4, et kort som skiller seg ut for sitt lave forbruk, som ligger mellom 50 og 75 watt, samt for å ha en mye mer kompakt størrelse enn søsteren Tesla P40. Når det gjelder strøm, er dette kortet i stand til å tilby 5,5 Teraflops, 22 billioner operasjoner per sekund INT8, 2560 CUDA-kjerner og 8 GB GDDR5-minne med en båndbredde på 192 GB / s.
Som du ser, snakker vi om data som er mer enn interessant for et kort av denne typen, siden de på grunn av forbruk og strøm gjør det, slik Nvidia kunngjør, opp til 40 ganger mer effektiv enn en GPU. I tillegg til dette kan serveren som er utstyrt med ett av disse kortene erstatte opptil 13 CPU-baserte servere, uten tvil en mer enn interessant test av hva Nvidia Tesla P4 kan tilby.
Nvidia Tesla P40 rangerer som toppen av serien
For det andre finner vi versjonen Tesla P40, et alternativ som vil bli toppen av serien takket være en beregningskraft på 12 teraflops, kapasitet til å utføre opptil 47 milliarder operasjoner per sekund INT8 takket være 24 GB GDDR5-minne med en båndbredde på 346 GB / s og 3840 CUDA-kjerner .
Hvis vi omsetter alt dette i praksis, som annonsert av Nvidia, a server utstyrt med åtte Tesla P40-kort ville være i stand til erstatte opptil 140 CPU-baserte servere som, som du kan se, vil representere en ganske høy besparelse i både kostnader og dimensjoner. I tillegg til dette vil kapasiteten være ideell for bruk i applikasjoner relatert til autonom kjøring, robotikk og fremfor alt kunstig intelligens.
Mer informasjon: Anandtech