Was ist Nvidia Tesla?
GPU -Beschleunigung
GPU -Beschleunigung ist die Verwendung von GPU als zusätzliche Komponente zur CPU, um große Datenmengen zu verarbeiten. Die CPU ist das Gehirn eines jeden Systems und kann Multitasking- und Datenverarbeitung mithilfe einer oder mehrerer Kerne verarbeiten, die die Datenausführung verarbeiten. Die CPU ist leistungsstark genug, um komplexe Operationen zu erledigen, kämpft jedoch mit der Verarbeitung mit hoher Volumen. So kam die GPU. Die GPU besteht auch aus Kernen für die Datenausführung, enthält jedoch eine enorme Anzahl von Kernen, obwohl ihre Kerne einfacher und nicht so leistungsfähig sind wie die CPU -Kerne. Im Gegensatz zur CPU, die auf der Rechenleistung beruht, verlassen sich die GPUs auf die Anzahl der Kerne, um Daten zu verarbeiten. Während CPUs die serielle Verarbeitung von Daten ausführen.
Hochleistungs-GPUs werden für Spiele und Bildwiedergabe genutzt, die die schnelle Berechnung einer kleinen Reihe von Gleichungen erfordern. Zwei wichtige Konzepte, die in der GPU -Beschleunigung verwendet werden, sind CPU -Übertakte und Hardwarebeschleunigung. Die CPU ist nicht leistungsfähig genug, um hochrechenschaftliche Aufgaben zu erledigen, und sie muss die Berechnung der Hochvolumens in die GPU abladen. Hier kommt die Hardwarebeschleunigung ins Spiel, in der Anwendungen für das Ablasten von Aufgaben in die GPU konfiguriert werden. Auf der anderen Seite ist das Übertakten die Praxis, den Taktzyklus der CPU über die Empfehlung des Herstellers hinaus zu drücken, um ihre Leistung zu verbessern.
GPU-beschleunigte Systeme finden sich normalerweise in Rechenzentren, in denen große Datenmengen verarbeitet werden. Diese Systeme erfordern GPUs, die speziell für rechenintensive Anwendungen ausgelegt sind. Als Haupthersteller von GPUs verlängerte Nvidia seine Waffen mit Nvidia Tesla auf Rechenzentrumssysteme.
Nvidia Tesla
Wissenschaft, Forschung, Ingenieurwesen und viele andere Bereiche erfordern häufig ein hohes Computer für große Datenvolumina, diese waren jedoch bei den zuvor verfügbaren Ansätzen unmöglich. Nvidia ebnete Wissenschaftler und Ingenieure den Weg, um Hochleistungs-Computing in ihren Workstations mit der Kraft des Tesla-GPUs durchzuführen.
Nvidia entwickelte eine parallele Architektur für Tesla GPUs und entworfene Tesla -Produkte, um die HPC -Anforderungen zu erfüllen. Nvidia Tesla Funktionen Thread Execution Manager und Paralleldatencache. Der erstere übernimmt die Ausführung von Tausenden von Computerfäden, während letztere eine schnellere gemeinsame Nutzung von Daten und die Bereitstellung von Ergebnissen ermöglicht. Nvidia tesla gpus optimieren die Produktivität von Rechenzentren, die stark auf hohen Durchsatz angewiesen sind.
Die Verwendung von Nvidia Tesla GPUs verbessert nicht nur die Leistung des Systems, sondern hilft auch, die Betriebskosten von Infrastrukturen zu senken, indem die Anzahl der Serverknoten reduziert wird, was folglich zu einer Reduzierung des Budgets für Software und Dienste führt. Die Betriebskosten sind auch erheblich niedriger, da Tesla -Produkte eingesetzt werden, da weniger Geräte installiert und den Stromverbrauch stark reduziert werden müssen.
Nvidia Tesla Gpus
NVIDIA zielt auf den Hochleistungs-Computing-Markt mit der Tesla-Produktlinie ab. Die erste Generation von Nvidia Tesla GPUs wurde im Mai 2007 veröffentlicht. Diese GPUs basierten auf dem G80 -Chip und der Tesla -Mikroarchitektur des Unternehmens und verwendeten GDDR3 -Speicher. Der untere Ende C870 war ein internes PCIe -Modul mit einem G80 -Chip und 76.8 GB/s Bandbreite. Der mittlere D870 hatte zwei G80-Chips und doppelt so. Der High-End-S870 wurde für Computerserver mit vier G80-Chips und der vierfachen Bandbreite des C870 entwickelt.
Nachfolgende Generationen verwendeten die aktuelle Mikroarchitektur von Nvidia zum Zeitpunkt ihrer Veröffentlichung und hatten eine höhere Bandbreite als die vorherige Generation. Die neueste Generation vor der Marke war der Tesla V100 und T4 GPU Accelerator, der 2018 veröffentlicht wurde.
Tesla v100 basiert auf der Volta -Mikroarchitektur und verwendet den GV100 -Chip, der Cuda -Kerne mit Tensorkernen kombiniert. Der V100 ist mit 5120 CUDA -Kernen und 640 Tensor -Kernen ausgestattet und liefert 125 Teraflops Deep Learning Performance. Der V100 kann Hunderte von CPU-Servern ersetzen und die Anforderungen von HPC und Deep Learning übertrifft. Es ist in 32 GB- und 16 GB -Konfigurationen erhältlich.
T4 GPU Accelerator ist die einzige Turing-basierte Tesla-GPU und war die letzte, die unter dem Tesla Branding veröffentlicht wurde. Die Tesla G4-GPU kombiniert Strahl-Tracing-Kerne und NVIDIA-RTX-Technologie für verbesserte Bildwiedergabe. Es besteht aus 2560 CUDA -Kernen und 320 Tensor -Kernen und unterstützt bis zu 16 GB GDDR6 -Speicher. Die T4-GPU ist ebenfalls effizient und verwendet nur 70 Watt.
Marken -Ruhestand und Rebranding
Tesla ist kein ungewöhnlicher Name. Es ist nicht nur wegen Nikola Tesla berühmt, sondern auch wegen der beliebten Autosmarke. Um Verwirrung mit der Marke Automobile zu vermeiden, beschloss Nvidia, das Tesla -Branding für seine GPU -Beschleuniger im Jahr 2019 zurückzuziehen. Beginnend mit den 2021 Releases wurde Nvidia Tesla als Nvidia Data Center GPUs umbenannt.
Tesla hat in der Rechenzentrumsindustrie enorme Erfolg erzielt und das Unmögliche mit seiner überlegenen Leistung und kostengünstigen Technologie ermöglicht. Trotz des Rebrandings verleiht Nvidia die Merkmale von Tesla in seinen GPU -Beschleunigern. Die neuen Generationen stimmen mit der Nvidia -Mikroarchitektur überein und verwenden den neuesten Chip und Speicher für eine bessere Leistung und höhere Bandbreite, während der Stromverbrauch niedrig bleibt. Tesla hat den Namen von Nvidia in Data Center -Systemen geschnitzt und NVIDIA nicht nur zu einer vertrauenswürdigen Marke im Spielen, sondern auch auf dem HPC -Markt gemacht.