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Nvidia Tesla

Nvidia Tesla es el nombre anterior de una línea de productos desarrollados por Nvidia para el procesamiento de flujos de datos o unidades de procesamiento gráfico de propósito g...

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Nvidia Tesla es el nombre anterior de una línea de productos desarrollados por Nvidia para el procesamiento de flujos de datos o unidades de procesamiento gráfico de propósito general (GPGPU), que recibió su nombre en honor al pionero ingeniero eléctrico Nikola Tesla . Sus productos comenzaron utilizando GPU de la serie G80 y han seguido evolucionando con el lanzamiento de nuevos chips. Son programables mediante las API CUDA u OpenCL .

La línea de productos Nvidia Tesla competía con las líneas Radeon Instinct de AMD y Xeon Phi de tarjetas gráficas y de aprendizaje profundo de Intel.

Nvidia retiró la marca Tesla en mayo de 2020, supuestamente debido a una posible confusión con la marca de automóviles . [ 1 ] Sus nuevas GPU se denominan Nvidia Data Center GPU [ 2 ] como la GPU A100 basada en Ampere . [ 3 ]

Los servidores Nvidia DGX incorporan GPU de Nvidia.

Descripción general

Clúster de GPU del centro de datos de CSIRO que utiliza Tesla S1070.

Al ofrecer una potencia de cálculo mucho mayor que la de los microprocesadores tradicionales , los productos de Tesla estaban dirigidos al mercado de la computación de alto rendimiento . [ 4 ] A partir de 2012,Las tarjetas gráficas Nvidia Tesla impulsan algunas de las supercomputadoras más rápidas del mundo , incluidas Summit en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge y Tianhe-1A , en Tianjin , China .

A diferencia de las tarjetas GeForce para consumidores y las tarjetas Quadro profesionales de Nvidia , las tarjetas Tesla originalmente no podían enviar imágenes a una pantalla . Sin embargo, los últimos productos Tesla de clase C incluían un puerto DVI de doble enlace. [ 5 ]

Aplicaciones

Los productos de Tesla se utilizan principalmente en simulaciones y cálculos a gran escala (especialmente cálculos de punto flotante), y para la generación de imágenes de alta gama para campos profesionales y científicos. [ 6 ]

En 2013, la industria de defensa representó menos de una sexta parte de las ventas de Tesla, pero Sumit Gupta predijo un aumento de las ventas al mercado de inteligencia geoespacial . [ 7 ]

Presupuesto

  • v
  • t
  • mi

Notas

  1. ↑ Para calcular la potencia de procesamiento, consulte Tesla (microarquitectura)#Performance , Fermi (microarquitectura)#Performance , Kepler (microarquitectura)#Performance , Maxwell (microarquitectura)#Performance o Pascal (microarquitectura)#Performance . Un rango numérico especifica la potencia de procesamiento mínima y máxima, respectivamente, a la frecuencia base y a la frecuencia máxima de impulso.
  2. ↑ Versión de la arquitectura principal según la guía de programación de CUDA .
  3. ↑ Procesadores de sombreado principales: unidad de mapeo de texturas : unidades de salida de renderizado : núcleos tensoriales :núcleos de trazado de rayos (multiprocesadores de transmisión)    
  4. ↑ GPU Boost es una función predeterminada que aumenta la frecuencia del núcleo sin exceder el presupuesto de energía predeterminado de la tarjeta. Hay varias frecuencias de impulso disponibles, pero esta tabla muestra la frecuencia más alta compatible con cada tarjeta. [ 8 ]
  5. 1 2 3 Las especificaciones no especificadas por Nvidia se asumen basadas en la GeForce 8800 GTX.
  6. 1 2 3 4 Especificaciones no especificadas por Nvidia, se asume que se basan en la GeForce GTX 280.
  7. 1 2 Las especificaciones no especificadas por Nvidia se asumen basadas en la Quadro FX 5800.
  8. 1 2 3 4 5 6 Con ECC activado, una parte de la memoria dedicada se utiliza para los bits ECC, por lo que la memoria disponible para el usuario se reduce en un 12,5 %. (Por ejemplo, 4 GB de memoria total dan como resultado 3,5 GB de memoria disponible para el usuario).

Véase también

Referencias

  1. ↑ Casas, Alex (19 de mayo de 2020). "NVidia abandona la marca Tesla para evitar confusiones con Tesla" . Wccftech . Consultado el 8 de julio de 2020 .
  2. ↑ "Soluciones de supercomputación de NVIDIA" .
  3. ↑ "Las GPU NVIDIA A100 impulsan el centro de datos moderno" . NVIDIA . Consultado el 8 de julio de 2020 .
  4. ↑ "Computación de alto rendimiento: supercomputación con GPU Tesla" .
  5. ↑ "Soluciones profesionales para estaciones de trabajo" .
  6. ↑ Informe técnico de Tesla (PDF)
  7. ↑ "Nvidia busca atraer a proveedores de software independientes de defensa e inteligencia con GPU" . TheRegister.com . Consultado el 8 de julio de 2020 .
  8. ↑ "Nvidia GPU Boost para Tesla" (PDF) . Enero de 2014. Consultado el 7 de diciembre de 2015 .
  9. ↑ "Tesla C1060 Computing Processor Board" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  10. ↑ "Diferencia entre Tesla S1070 y S1075" . 31 de octubre de 2008. Consultado el 29 de enero de 2017. El S1075 tiene una tarjeta de interfaz .
  11. 1 2 "Procesador de computación Tesla C2050 y Tesla C2070" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  12. ↑ "Módulos de procesadores de computación de doble ranura Tesla M2050 y Tesla M2070/M2070Q" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  13. ↑ "Placa del procesador de computación Tesla C2075" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  14. ↑ Hand, Randall (23 de agosto de 2010). "Especificaciones de NVIDIA Tesla M2050 y M2070/M2070Q en línea en VizWorld.com" . VizWorld.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  15. ↑ "Módulo de procesador de computación de doble ranura Tesla M2090" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  16. ↑ "Acelerador GPU Tesla K10" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  17. ↑ "Acelerador activo GPU Tesla K20" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  18. ↑ "Acelerador GPU Tesla K20" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  19. ↑ "Acelerador GPU Tesla K20X" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  20. ↑ "Acelerador GPU Tesla K40" (PDF) . Nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  21. ↑ "Acelerador GPU Tesla K80" (PDF) . Images.nvidia.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  22. ↑ "Nvidia anuncia las tarjetas de servidor Tesla M40 y M4: aprendizaje automático para centros de datos" . Anandtech.com . Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  23. 1 2 "Acelerando aplicaciones de centros de datos hiperescalables con GPU Tesla | Parallel Forall" . Devblogs.nvidia.com . 10 de noviembre de 2015. Consultado el 11 de diciembre de 2015 .
  24. ↑ "Tesla M6" (PDF) . Images.nvidia.com . Consultado el 28 de mayo de 2016 .
  25. ↑ "Tesla M10" (PDF) . Images.nvidia.com . Consultado el 29 de octubre de 2016 .
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  34. 1 2 Smith, Ryan (10 de mayo de 2017). "Blog en vivo de la conferencia magistral de la Nvidia GPU Technology Conference 2017" . Anandtech . Recuperado el 10 de mayo de 2017 .
  35. 1 2 Smith, Ryan (10 de mayo de 2017). "NVIDIA Volta presentada: se anuncian la GPU GV100 y el acelerador Tesla V100" . Anandtech . Recuperado el 10 de mayo de 2017 .
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  57. ↑ "NVIDIA y Google Cloud presentan una nueva y potente plataforma de IA generativa, basada en la nueva GPU L4 y Vertex AI" . NVIDIA Corporation . 21 de marzo de 2023. Consultado el 15 de abril de 2024 .
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  61. ↑ https://www.techpowerup.com/gpu-specs/b300.c4375
  • GPUs NVIDIA para centros de datos
  • Descripción general del producto NVIDIA y resumen técnico
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