Nvidia doskonale wie, jak daleko może zajść jej architektura Pascal, dzięki temu mamy dziś na rynku pozycje takie jak nowy GeForce GTX 1080 czy niedawny Aktualizacja zasięgu Tesli która, jak ogłasza firma, stara się teraz pozycjonować jako jedną z najpotężniejszych opcji dla środowisk sztucznej inteligencji, sieci neuronowych, a nawet środowisk uczenia głębokiego.
Dzięki temu zamiarowi możemy dziś mówić o nowym Tesla P4 y Tesla P40, które powstały jako pokoleniowy zamiennik tych znanych jako Tesla M4 i Tesla M40 zaprezentowanych zaledwie rok temu. Według firmy, te nowe karty przewyższają nawet czterokrotnie wydajność poprzednich, dzięki czemu idealnie nadają się nawet do wykorzystania jako pojedynczy serwer ze względu na ich moc, a zwłaszcza ich możliwości.
Jedna karta Nvidia Tesla P4 może zastąpić 13 serwerów opartych na procesorach
Idąc nieco bardziej szczegółowo, znajdujemy kartę Nvidia Tesla P4, która wyróżnia się niskim zużyciem energii, znajduje się między 50 a 75 watów, a także ma znacznie bardziej kompaktowy rozmiar niż jej siostra Tesla P40. Jeśli chodzi o moc, ta karta jest w stanie zaoferować 5,5 teraflopów, 22 biliony operacji na sekundę INT8, 2560 rdzeni CUDA i 8 GB pamięci GDDR5 o przepustowości 192 GB / s.
Jak widać, mówimy o więcej niż ciekawych danych dla karty tego typu, ponieważ ze względu na zużycie i moc robią to, jak zapowiada Nvidia, aż do 40 razy wydajniejszy niż GPU. Oprócz tego serwer wyposażony w jedną z tych kart może zastąpić nawet 13 serwerów opartych na procesorach, co bez wątpienia jest bardziej niż interesującym testem tego, co może zaoferować Nvidia Tesla P4.
Nvidia Tesla P40 plasuje się na najwyższym poziomie
Po drugie znajdujemy wersję Tesla P40, opcja, która osiągnęłaby najwyższy poziom dzięki mocy obliczeniowej 12 teraflopów, zdolności do wykonywania do 47 miliardów operacji na sekundę INT8 dzięki 24 GB pamięci GDDR5 o przepustowości 346 GB / si 3840 rdzeni CUDA .
Jeśli zastosujemy to wszystko w praktyce, jak reklamowała firma Nvidia, a serwer wyposażony w osiem kart Tesla P40 byłby w stanie wymienić do 140 serwerów opartych na procesorach co, jak widać, oznaczałoby dość dużą oszczędność zarówno kosztów, jak i wymiarów. Poza tym jego pojemność byłaby idealna do wykorzystania w aplikacjach związanych z autonomiczną jazdą, robotą, a przede wszystkim systemami sztucznej inteligencji.
Więcej informacji: AnandTech