Co to jest Nvidia Tesla?
Przyspieszenie GPU
Przyspieszenie GPU jest użyciem GPU jako komponentu uzupełniającego do procesora do przetwarzania dużych ilości danych. CPU jest mózgiem dowolnego systemu i może obsługiwać wielozadaniowość i przetwarzanie danych za pomocą jednego lub więcej rdzeni, które obsługują wykonywanie danych. CPU jest wystarczająco mocny, aby obsługiwać złożone operacje, ale walczy z przetwarzaniem o dużej objętości; Tak nadszedł GPU. GPU składa się również z rdzeni do wykonywania danych, ale zawiera ogromną liczbę rdzeni, chociaż jego rdzenie są prostsze i nie tak potężne jak rdzenie procesora. W przeciwieństwie do procesora, który opiera się na jego mocy obliczeniowej, GPU polegają na liczbie rdzeni do przetwarzania danych. Podczas gdy procesory wykonują szeregowe przetwarzanie danych, GPU są wykorzystywane do równoległego przetwarzania, co czyni je doskonałymi do prostych i powtarzających się obliczeń.
GPU o wysokiej wydajności są wykorzystywane do gier i renderowania obrazów, które wymagają szybkiego obliczenia małego zestawu równań. Dwa ważne pojęcia stosowane w przyspieszeniu GPU to przetworanie procesora i przyspieszenie sprzętu. CPU nie jest wystarczająco mocny, aby obsługiwać wysoce obliczeniowe zadania i musi odciążyć obliczenia o dużej objętości do GPU. W tym miejscu pojawia się przyspieszenie sprzętu, w którym aplikacje są skonfigurowane do rozładunku zadań do GPU. Z drugiej strony, przetworanie to praktyka przesuwania cyklu zegara procesora poza zalecenie producenta w celu poprawy jego wydajności.
Systemy przyczepności GPU zwykle występują w centrach danych, w których przetwarzane są duże objętości danych. Systemy te wymagają GPU specjalnie zaprojektowanych do obsługi aplikacji intensywnych obliczeniowych. Jako główny producent GPU, Nvidia rozszerzyła ręce na systemy centrów danych z Nvidia Tesla.
Nvidia Tesla
Nauka, badania, inżynieria i wiele innych dziedzin często wymagają wysokich obliczeń dla dużych ilości danych, ale były one niemożliwe w wcześniej dostępnych podejść. Nvidia utorowała drogę naukowcom i inżynierom wykonywania obliczeń o wysokiej wydajności w swoich stacjach roboczych z mocą GPU Tesli.
NVIDIA opracowała równoległą architekturę dla GPU Tesli i zaprojektował produkty Tesla, aby spełnić wymagania HPC. Nvidia Tesla zawiera Menedżera wykonania wątków i pamięć podręczną równoległych danych. Ten pierwszy obsługuje wykonanie tysięcy wątków obliczeniowych, podczas gdy drugi umożliwia szybsze udostępnianie danych i dostarczanie wyników. Nvidia Tesla GPU optymalizuj wydajność centrów danych, które w dużej mierze polegają na wysokiej przepustowości.
Korzystanie z GPU Nvidia Tesla nie tylko znacznie poprawia wydajność systemu, ale także pomaga obniżyć koszty operacyjne infrastruktury poprzez zmniejszenie liczby węzł. Koszt operacyjny jest również znacznie niższy w stosunku do produktów Tesla wdrożonych, ponieważ trzeba będzie zainstalować mniej urządzeń i znacznie zmniejszyć zużycie energii.
Nvidia Tesla GPU
NVIDIA jest ukierunkowana na wysokowydajny rynek obliczeniowy z linią produktów Tesla. Pierwsza generacja GPU Nvidia Tesla została wydana w maju 2007 roku. Te GPU były oparte na chipie G80 i mikroarchitekturze Tesli i używali pamięci GDDR3. Dolna część C870 była wewnętrznym modułem PCIE z jednym układem G80 i 76.Przepustowość 8 GB/s. D870 średniego poziomu miał dwa układy G80 i dwukrotność przepustowości C870 i został zaprojektowany do komputerów biurkowych. Wyższa część S870 została zaprojektowana do serwerów obliczeniowych z czterema układami G80 i czterokrotnie większą przepustowość C870.
Kolejne pokolenia wykorzystywało obecną mikroarchitekturę NVIDIA w momencie ich wydania i miała wyższą przepustowość niż poprzednia generacja. Najnowszą generacją przed przejściem marki była akcelerator GPU Tesla V100 i T4, które zostały wydane w 2018 roku.
Tesla V100 opiera się na mikroarchitekturze Volta i wykorzystuje układ GV100, który łączy rdzenie CUDA z rdzeniami tensorowymi. V100 jest wyposażony w rdzenie 5120 CUDA i 640 rdzeni tensorowych i zapewnia 125 teraflopów głębokiego uczenia się. V100 może zastąpić setki serwerów tylko dla procesora i przekracza wymagania HPC i głębokie uczenie się. Jest dostępny w konfiguracjach 32 GB i 16 GB.
T4 GPU Accelerator to jedyny GPU Tesla z Turingów i był ostatnim wydanym w ramach brandingu Tesla. GPU TESLA G4 łączy rdzenie śledzenia promieni i technologię NVIDIA RTX do ulepszonego renderowania obrazu. Składa się z 2560 rdzeni CUDA i 320 rdzeni tensorowych i obsługuje do 16 GB pamięci GDDR6. GPU T4 jest również wydajne, przy użyciu tylko 70 watów.
Emerytura i rebranding marki
Tesla nie jest rzadką nazwą. Jest nie tylko znany z powodu Nikoli Tesli, ale także z powodu popularnej marki samochodów. Aby uniknąć zamieszania z marką samochodową, Nvidia postanowiła przejść na emeryturę branding Tesla dla swoich akceleratorów GPU w 2019 roku. Począwszy od wydawnictw 2021, Nvidia Tesla została zmieniona jako GPU Nvidia Data Center.
Tesla odniosła ogromny sukces w branży centrum danych, co umożliwia niemożliwe dzięki doskonałej wydajności i opłacalnej technologii. Pomimo rebrandingu, Nvidia pobudza cechy Tesli w swoich akceleratorach GPU. Nowe pokolenia są równoległe z mikroarchitekturą NVIDIA i wykorzystują najnowszą pamięć i pamięć, aby uzyskać lepszą wydajność i wyższą przepustowość, zachowując niskie zużycie energii. Tesla wyrzeźbiła nazwę NVIDIA w systemach centrów danych, dzięki czemu NVIDIA nie tylko zaufana marka w grach, ale także na rynku HPC.