Nvidia tesla как использовать

Обновлено: 17.06.2024

Видеокарты из семейства Tesla, выпускаемые производителем NVIDIA — это очень мощные вычислительные системы. Они изначально создавались с целью применения графических процессоров на основе архитектура CUDA в научных и технических вычислительных проектах разного плана.

Раньше их применяли для сложных физических, биологических, экономических симуляций. Сейчас же многие склоняются к тому, что их можно с успехом использовать в майнинге. Стоит разобраться, есть ли в этом потенциал на примере модели Tesla K40.

Как выводить монеты, заработанные при добыче на Тесла

Чтобы майнить на видеокартах Тесла, можно пользоваться такими видеокартами, как К40, К80, Р-100, но следует заранее продумать, как выводить заработок. В данной статье основное внимание уделено техническому анализу GPU NVIDIA Tesla K40, возможностей, которые эта видеокарта открывает для майнинга. Что касается проблемы, как перевести в рубли заработанные необычным способом монеты, то ее можно решить с помощью:

Криптовалютных бирж, поддерживающих рублевые карты и платежные системы;
Онлайн-обменников криптовалюты;
Локальных, р2р, сервисов, которые предлагают партнеров для обменной операции;
Телеграм-ботов, через которые можно найти предложения о покупке монет;
Частных лиц;
Криптоматов. Их количество в России пока минимально, но ведь и сеть банкоматов тоже поначалу была не столь внушительной. Вполне вероятно, что уже скоро криптоматы перестанут восприниматься, как нечто экзотическое.

При выводе монет, как правило, необходимо сочетание двух ключевых условий:

По этим критериям лучшим выбором становится обменник, если вы не занимаетесь инвестированием или трейдингом. Тогда вам без регистрации на криптобирже никак не обойтись. Однако даже инвесторы и трейдеры стараются не держать на криптобиржах монет сверх того, что необходимо для повседневных операций. Надежность этих площадок в качестве хранилищ представляется недостаточной, а вывод не всегда выполняется моментально.

Обменников много, но разумным шагом станет выбор одного из них, чтобы постоянно совершать транзакции. Как выбрать оптимальный вариант, какими критериями руководствоваться:

Насколько удобно пользоваться интерфейсом. Дизайн должен быть не перенасыщенным красивостями, как переходить от одной операции к другой – восприниматься интуитивно;
Как давно обменник показывает высокий объем ежедневных торгов. Если это происходит на протяжении достаточно длительного периода, то можно говорить о высоком уровне доверия со стороны клиентов;
С какого времени началась работа сервиса, не возникали ли перерывы. Прекращение деятельности обычно связано со сменой собственника или проблемами с клиентами;
Сколько времени отнимает транзакция. Нормальный показатель – не более нескольких минут, максимум – 15–20 и это в редких случаях;
Приносит ли ощутимую пользу обращение в службу технической поддержки, с какой скоростью там реагируют на обращения;
Насколько представителен ассортимент поддерживаемых монет, какими банковскими картами и платежными системами можно будет пользоваться;
Предоставляется ли реальная возможность поучаствовать во многоуровневой партнерской программе. Для клиента, активно представленного в соцсетях, открывается шанс получать пассивный доход через многоуровневую партнерку.

Он - мультивалютный, поддерживает счета в рублях, евро, долларах и примерно 55 самых востребованных криптовалютах. Еще одно преимущество: беспроцентные переводы между кошельками, которые открыты на Матби.

Технические особенности видеокарты NVIDIA Tesla K40

Окончательные технические особенности видеокарты NVIDIA Tesla K40 были сформированы в 2013-ом году. Именно в этот период начало выпускаться данное устройство для супервычислений. Примечательными особенностями устройства, которые отмечались специалистами уже на момент поступления в продажу модели K40, являются следующие параметры:

В сборку видеокарты входил уже не самый “свежий” (а многие считали его откровенно устаревшим) графический процессор — GK110B.
Полное превосходство над такими моделями видеокарт от той же NVIDIA: 780-ая, 780ti, “Титан Блэк”, “Титан Z”, Quadro K5200, Quadro K6000.
Улучшенные характеристики при сопоставлении с другими вариациями той же линейки “Тесла”: K40D, K40M, K40S, K40st, K40T.

Если сравнивать видеокарту Нвидиа Тесла K40 с представителями предыдущей по отношению к ней самой ветки устройств компании, то:

скорость может достигать превосходства вплоть до 2,8 раз;
минимальное превосходство при равных условиях находится на отметке в 40%.

Исходя из всех характеристик модели, майнеры могут рассчитывать на хешрейт в алгоритме Etash, достигающий отметки в 36 mh/s. Такая результативность в современных реалиях считается достаточно приемлемой. Видеокарта выглядит особенно привлекательной на фоне того, что разработана с поддержкой таких технологий, как:

Тип компьютерной памяти с автоматическим распознанием и исправлением ошибок — ECC.
Потоковый мультипроцессорный блок с повышенной производительностью — SMX Engine.
Технология для обработки взаимозависимых процессов — Dynamic Parallelism.
Технология параллельной передачи данных Hyper-Q.
Еще одна программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений — CUDA.
Программное регулирование температуры графического процессора — GPU Boost.

Профильные и продвинутые майнеры больше всего ценят CUDA, поддержка которой реализована на аппаратном уровне. Единственным недостатком по данному направлению будет то, что архитектура Kepler, на основе которой создана Tesla K40, поддерживает только CUDA 3.5.

А это означает, что потребуется самостоятельная, гибкая и уникальная настройка майнера. Иначе результативность будет не слишком впечатляющей.

Элементная база видеокарты Nvidia Tesla K40

Описать такую характеристику, как элементная база видеокарты Nvidia Tesla K40, можно следующим списком:

основная вычислительная мощность сконцентрирована в продвинутом чипе со следующей маркировкой — GK110-897-B1;
параметр видеопамяти устройства обеспечивается целым рядом микросхем Hynix H5GC4H24MFR-T2C, которые расположены с двух сторон планы и расширяют память до показателя в 12 ГБ с высокоскоростным стандартом GDDR5;
видеокарта выполняет функции при помощи двух ШИМ-контроллеров — NCP81208 (производитель — On Semiconductor) и APW7142 (производитель — On Anpec Electronics);
в качестве регуляторов напряжения используются модели от компании GStek — GS7103.

Как запустить майнинг на видеокарте Nvidia Tesla K40?

Для тех, кто стремится разобраться в том, как запустить майнинг на видеокарте NVIDIA Tesla K40, рекомендуется использовать модели выходящие в ревизии под наименованием K40c. Эта вариация обрадует тех, кто добывает криптовалюту в режиме 24/7 тем, что обладает активной системой охлаждения на основе качественных вентиляторов.

Если в ваших руках оказалась модель K40m, то для добычи потребуется существенная модернизация. Как минимум — потребуется установить кастомные радиаторы. Также не лишним будет добавление кулеров с креплением на лицевой стороне видеокарты.

Дополнительные советы для запуска майнинга на видеокарте семейства “Тесла”:

Хешрейт видеокарты NVIDIA Tesla K40 при майнинге

Изучая такой параметр, как хешрейт видеокарты NVIDIA Tesla K40 при майнинге, важно учитывать значительный возраст данной модели и связанные с этим технические ограничения. Особенно выделяется на этом фоне отсутствие поддержки CUDA выше 3.5. А ведь большинство современных майнинг-программ попросту не запускаются при наличии CUDA с версией, которая старше 5.0.

Стоит забыть о том, что популярные майнеры без встроенной возможности модернизации и открытых исходников подойдут для этой видеокарты. К ним относятся:

“Наномайнер”;
NBMiner;
GMiner;
Verthashminer;
CryptoDredge;
T-Rex;
прочие.

Без существенных доработок, сложных индивидуальных настроек и профессионального подхода, от алгоритма к алгоритму, видеокарта выдает не самые впечатляющие результаты, которые не соответствуют ее фактическому потолку мощности — от 1,8 мегахешей (через PhoenixMiner при майнинге Эфириума) и до 7-11 мегахешей (через Claymore Miner на основе Etash).

И это при том, что железо в пике и при нормальных условиях должно выдавать стабильные 34 mh/s.

Майнинг криптовалюты на автомобиле Tesla

Напоследок немного разбавим техническую статью с терминами интересными и более экзотическими, а также развлекательными данными о том, что представляет собой майнинг криптовалюты на автомобиле Tesla.

Одноименная компания, создавшая автомобиль с тем же именем известного ученого, не предусматривала подобной возможности. Но никто не запрещал покупателям заниматься самостоятельной модернизацией под личные цели.

Оказывается, что Tesla Model S вполне можно улучшить для майнинга специфическим образом. Для этого нужно:

полностью освободить багажник авто;
установить в нем классическую ферму из асиков или видеокарт под майнинг Биткоина или того же Эфириума (либо любой другой криптовалюты);
подсоединить всю аппаратуру к системе электрического питания автомобиля Тесла.

Такой вариант отлично подойдет тем, кто хочет экономить. Дело в том, что во многих странах продвигается экологически чистый электрический транспорт. На основе этого есть как большие скидки, так и полностью бесплатные заправочные/зарядные станции для Tesla и других похожих автомобилей.

Особенно повезло тем, кто приобрел авто до начала 2015-го года, т.к. Некоторые станции (например Supercharger) дают таким людям возможность безлимитного пополнения заряда Теслы.

Актуальные характеристики автомобиля предполагают следующее:

Вместимость багажника позволяет установить ферму с количеством видеокарт до 16 штук.
Ежесуточное потребление фермы на автомобиле Тесла будет достигать отметки в 57 кВт.
Указанный объем потребления сопоставим с энергией, необходимой на преодоление около 300 км на автомобиле Tesla.

Заключение

Тяжело с уверенностью сказать, что некогда мощнейшие серверные видеокарты семейства Tesla подходят для криптодобычи в актуальных реалиях. Эти устройства слегка устарели и не имеют доступных для всех мануалов по эффективному раскрытия потенциала их железа. Все могло быть иначе, если бы производитель не “плюнул” на устройства и не начал делать ставку на более новые видеокарты современных поколений.

Эффективное практическое использование этих видеокарт в 2021 году требует длительных настроек, тестов и очень много свободного времени. И далеко не факт, что результат будет положительным. Поэтому нужно оценивать все за и против прежде, чем начинать настройку данного оборудования.

GPU NVIDIA Tesla – это массивно параллельные ускорители, основанные на платформе параллельных вычислений NVIDIA CUDA. Графические процессоры Tesla специально разработаны для экономичных, высокопроизводительных вычислений, вычислительной науки и супервычислений, обеспечивая намного более высокую скорость работы широкого круга научных и коммерческих приложений по сравнению с системой на базе CPU.

CUDA – это платформа параллельных вычислений и модель программирования NVIDIA, которая обеспечивает значительное ускорение ресурсоемких расчетов с помощью графических процессоров. Модель программирования CUDA, загруженная более 1,7 миллиона раз и поддерживающая свыше 220 ведущих инженерных, научных и коммерческих приложений, является самым распространенным способом использования GPU ускорения при разработке приложений.

2017: Nvidia Tesla V100

GPU для дата-центров, предназначенный для ускорения искусственного интеллекта, HPC и графики. Основанный на самой современной архитектуре GPU [Nvidia Volta]], Tesla V100 предлагает в одном GPU производительность, равную 100 CPU, предоставляя ученым, исследователям и инженерам возможность находить решения для ранее нерешаемых проблем.

Тренировка алгоритмов искусственного интеллекта

Ученые берутся за все более сложные задачи, начиная от распознавания речи и обучения виртуальных ассистентов и заканчивая обнаружением дорожной разметки, и обучением беспилотных автомобилей вождению. Решение подобного рода задач требует обучения экспоненциально более сложных моделей нейронных сетей в сжатые сроки.

Оснащенный 43 тыс. ядер Tensor, Tesla V100 – это первый ускоритель, преодолевший барьер производительности в 100 тера-операций в секунду (TOPS) в задачах глубокого обучения. Второе поколение технологии NVIDIA NVLink™ соединяет несколько графических ускорителей V100, обеспечивая пропускную способность в 160 ГБ/с и позволяя создавать самые мощные вычислительные серверы. Модели, обучение которых занимало недели на системах предыдущего поколения, теперь можно натренировать всего за несколько дней. Благодаря такому серьезному сокращению времени, затрачиваемого на тренировку алгоритмов, искусственный интеллект поможет решить самовершенно новые проблемы.

Чтобы открыть нам доступ к актуальной информации, сервисам и продуктам, компании начали использовать искусственный интеллект. Однако удовлетворение потребностей пользователей – сложная задача. К примеру, по оценкам крупнейших компаний с гипермасштабируемой инфраструктурой, им придется вдвое увеличить быстродействие своих дата-центров, если каждый пользователь будет пользоваться их сервисами распознавания речи всего по три минуты в день.

Ускоритель Tesla V100 создан для обеспечения максимальной производительности в существующих сверхмасштабируемых дата-центрах. Один сервер, оснащенный Tesla V100 GPU и потребляющий 13 кВт энергии, обеспечивает в задачах инференса такую же производительность, как 30 CPU-серверов. Подобный скачок производительности и энергоэффективности способствует расширению масштабов применения сервисов с искусственным интеллектом.

высокопроизводительные вычисления

HPC – фундаментальная опора современной науки. Начиная от прогнозирования погоды и создания новых лекарств и заканчивая поиском источников энергии, ученые постоянно используют большие вычислительные системы для моделирования нашего мира и прогнозирования событий в нем. Искусственный интеллект расширяет возможности HPC, позволяя ученым анализировать большие объемы данных и добывая полезную информацию там, где одни симуляции не могут предоставить полную картину происходящего.

Графический ускоритель Tesla V100 создан, чтобы обеспечить слияние HPC и искусственного интеллекта. Это решение для HPC-систем, которое отлично проявит себя как в вычислениях для проведения симуляций, так и обработке данных для извечения из них полезной информации. Благодаря объединению в одной архитектуре ядер CUDA и Tensor, сервер, оснащенный графическими ускорителями Tesla V100, может заменить сотни традиционных CPU-серверов, выполняя традиционные задачи HPC и искусственного интеллекта. Теперь каждый ученый может позволить себе суперкомпьютер, который поможет в решении самых сложных проблем.

Спецификации Nvidia Tesla v100

2016: Nvidia Tesla P100

20 июня 2016 года компания Nvidia представила графический ускоритель для масштабируемых дата-центров — Nvidia Tesla P100. Решение для платформы ускоренных вычислений Nvidia Tesla содействует созданию класса серверов производительность которых на уровне нескольких сотен классических серверов на платформе CPU [1] .

Дата-центры — обширные сетевые инфраструктуры с многочисленными взаимосвязанными CPU-серверами — обрабатывают огромное количество транзакций, но их мощи недостаточно для обработки научных приложений и задач, связанных с искусственным интеллектом, когда требуются более эффективные, более скоростные серверные узлы. Ускоритель Tesla P100 на архитектуре Nvidia Pascal с пятью передовыми технологиями, согласно заявлению компании, обеспечивает высокую производительность и экономичность для самых ресурсоемких приложений.

Tesla P100 — первый ускоритель Nvidia со скоростью вычислений двойной и одинарной точности в 5 и 10 терафлопс соответственно. Tesla P100 на основе архитектуры Pascal повышает скорость обучения нейронных сетей в 12 раз по сравнению с решениями на основе архитектуры Nvidia Maxwell, заявили в компании Nvidia.

Процессор Pascal обладает 15,3 млрд транзисторов, построенных на базе 16 нм процесса FinFET. Он создан, чтобы обеспечить требуемую производительность и энергоэффективность для нагрузок с практически неограниченными вычислительными требованиями.

Представление глубокого изучения, (2016)

Nvidia анонсировала ряд обновлений в платформе разработки для GPU-вычислений, Nvidia SDK. В число обновлений входит Nvidia CUDA 8. Версия платформы параллельных вычислений Nvidia представляет разработчикам прямой доступ к новым возможностям Pascal, включая унифицированную память и NVLink. Кроме того, в актуальный релиз входит библиотека анализа графов nvGRAPH, которую можно использовать для расчета траекторий, информационной безопасности и анализа логистики, что включает в сферу применения GPU-ускоренных вычислений аналитику Big Data.

Графические ускорители Nvidia Tesla P100 на платформе Pascal появятся в составе системы обучения Nvidia DGX-1 в июне 2016 года. Ожидается, что процессор появится в составе серверов в начале 2017 года.

2014: Nvidia Tesla K80

В ноябре 2014 года NVIDIA представила решение для платформы ускоренных вычислений NVIDIA Tesla: двухпроцессорный графический ускоритель Tesla K80 – ускоритель, предназначенный для широкого спектра приложений, включая машинное обучение, анализ данных, научные и высокопроизводительные (HPC) расчеты.

Двухпроцессорный ускоритель Tesla K80 – флагман платформы ускоренных вычислений Tesla, платформы для анализа информации и ускорения научных исследований. Данная платформа объединяет GPU-ускорители, используемую модель параллельного программирования CUDA и обширную экосистему разработчиков приложений, поставщиков приложений и поставщиков решений для ЦОД.

Двухпроцессорный графический ускоритель Tesla K80 обладает почти в два раза более высокой производительностью и вдвое более широкой полосой пропускания памяти по сравнению с предшественником - Tesla K40. Новый ускоритель работает в десять раз быстрее самого мощного на сегодня CPU, обгоняя центральные процессоры и конкурирующие ускорители в сотнях вычислительно тяжелых приложений для анализа данных и научных расчетов.

Пользователи смогут раскрыть потенциал широкого спектра приложений благодаря новой версии технологии NVIDIA GPU Boost, которая позволяет динамически управлять частотами, повышая производительность каждого конкретного приложения.

Tesla K80 превосходит все остальные ускорители по скорости вычислений—до 8.74 терафлопс для вычислений с плавающей точкой в одинарной точности и 2.91 терафлопс для двойной точности. Tesla K80 в десять раз быстрее, чем самые быстрые CPU в ведущих научных и инженерных приложениях, таких, как AMBER, GROMACS, Quantum Espresso и LSMS.

Ключевые возможности двухпроцессорного ускорителя Tesla K80:

Два GPU на борту – вдвое более высокая скорость передачи данных в приложениях, использующих преимущества нескольких GPU.
24ГБ ультраскоростной памяти GDDR5 – 12ГБ памяти на GPU – вдвое больше, чем у Tesla K40 – позволяет обрабатывать вдвое большие наборы данных.
Полоса пропускания 480ГБ/с – повышенная пропускная способность позволяет ученым обрабатывать петабайты информации вдвое быстрее по сравнению с Tesla K10. Оптимизировано для поисков источников энергии, обработки видео и изображений и анализа данных.
4992 параллельных ядра CUDA® – ускоряют приложения до 10 раз по сравнению с CPU.
Динамическая технология NVIDIA GPU Boost – динамически меняет частоты GPU в зависимости от специфики приложений для максимальной производительности.
Динамический параллелизм – позволяет потокам GPU динамически рождать новые потоки для быстрой и легкой обработки данных в адаптивных и динамических структурах.

Nvidia Tesla K20X

Производительность операций с двойной точностью

Ускорители Tesla GPU делают возможным совместное использование GPU и CPU в индивидуальном серверном узле или блейд-системе

Здравствуйте
Есть несколько вопросов, наверно они адресованы тем, у кого есть опыт работы с этим вычислителем:
1) Как его подключать и работать с ним?
2) Требуется ли sli для работы tesla (если подключать её совместно с nvidia quadro)?
3) Можно ли подключить например видеоадаптер от radeon (для вывода изображения. На тесла же нет никаких видеовыходов) и использовать tesla в расчётах в cfd пакетах?
4) Не будет ли tesla конфликтовать с radeon, если установить их на одну материнскую плану?

Работа с NVIDIA TESLA V100
Здравствуйте, до этого момента программировал под NVIDIA TESLA K80 24Гб, в системе отображается как.

NVIDIA TESLA K40 стоит ли докупать
Привет всем. Я провожу некоторые вычисления на компе. Для этих целей купил себе комп с процем.

Tesla k40m и?
Здравствуйте! В институте свалился на голову "графический центр" Asus ESC4000 g2 c Tesla k40m. .

CoD - MW2, вопрос был в том можно ли подключить карту, которая будет выводить изображение, вместе с теслой, которая будет делать расчеты. Ибо на тесле нет видеовыхода
И не будут ли они конфликтовать.
Ну а так-то да, нужно просто воткнуть ее и все

Можно ли задействовать tesla для расчётов, если она просто вставлена в материнку, а например в другом слоте установлен radeon просто для вывода изображения? Или для этого обязательно нужна видеокарта geforce quadro (которая, как я понимаю, специально заточена для совместной работы с тесла), которая вставляется в соседний pci-e слот и соединяется sli мостом?

Нигде нет ни слова про её подключение и совместимость с видеокартами от radeon

Электрический мотор Tesla Model S
Здравствуйте! Кто может объяснить принцип работы электрического мотора Tesla Model S? Бесщеточный.

SLI quadro k6000 и Tesla k20
Доброго времени суток, друзья. Есть видеокарты quadro 6000 и tesla k20. Материнка Asus z9pe-d8 ws.

Вычислитель на Max+plus 2
помогите реализовать или в графике, или в коде вычислитель на Max+plus 2.

Программа - вычислитель
Написать программу-вычислитель, которая позволяет пользователю передать два числа и указать.

6 Октября 2021

Внедрение искусственного интеллекта в различные области индустрии связано с необходимостью извлечения знаний, требующихся для реализации самых сложных проектов, из постоянно растущего количества данных. Для того, чтобы ускорить это внедрение, в дата-центрах должно использоваться самое современное и высокопроизводительное оборудование, и к такому оборудованию относится GPU NVIDIA® Tesla®V100.

Nvidia Tesla V100. Искусственный интеллект и высокопроизводительные вычисления

NVIDIA® Tesla®V100 - модель графического процессора с тензорными ядрами, созданная на архитектуре NVIDIA Volta и предназначенная для работы в сферах искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений (HPC). На сегодняшний день это один из самых технически продвинутых в мире GPU для дата-центров, поскольку он обеспечивает производительность на уровне 100 CPU и выпускается в конфигурациях с 16 или 32 Гб памяти.

Уровень производительности Tesla V100 повышен до 100 тера-операций в секунду (TOPS), а объединение нескольких графических ускорителей V100 по технологии NVIDIA NVLink™ обеспечивает его пропускную способность в 300 Гб/с и позволяет создавать на его основе высокомощные вычислительные серверы и суперкомпьютеры. Например, один сервер, оснащенный Tesla V100 GPU и потребляющий 13 кВт энергии, обеспечивает в задачах инференса такую же производительность, как 30 CPU-серверов. Подобный скачок производительности и энергоэффективности способствует расширению масштабов применения сервисов с искусственным интеллектом.

NVIDIA® Tesla®V100 задействуется при решении задач, связанных с ИИ, например, с распознаванием речи, созданием виртуальных помощников, обучением сложных нейронных сетей в короткие сроки, а также для применения искусственного интеллекта в высокопроизводительных вычислениях при анализе большого объема данных или при проведении симуляций.

Ускоритель Tesla V100 (вид спереди).

Ускоритель Tesla V100 (вид сзади).

Ключевые особенности Tesla V100

К ключевым особенностям NVIDIA® Tesla®V100 относятся:

обновленный дизайн потокового мультипроцессора (Streaming Multiprocessor, SM), который был оптимизирован под решение задач глубокого обучения, а также получил большую (до 50%) энергоэффективность благодаря внедрению архитектурных изменений. Эти новшества позволили повысить производительность FP32- и FP64-вычислений при том же уровне энергопотребления. Кроме того, новые тензорные ядра (Tensor Cores), разработанные специально для тренировки и инференса нейросетей в задачах глубокого обучения (deep learning), дали Tesla®V100 12-кратное преимущество в скорости при тренировке нейросети и вычислениях смешанной точности. Целочисленные вычисления и вычисления с плавающей запятой теперь проходят по независимым параллельным потокам, что позволяет повысить эффективность Volta при смешанной загрузке. Новая объединенная подсистема кэширования данных первого уровня (L1-кэш) и разделяемой памяти (Shared Memory) значительно повышает производительность в некоторых задачах, заодно упрощая и их программирование;
поддержка второго поколения технологии высокоскоростных соединений NVLink, которая позволяет увеличить пропускную способность, обеспечить большее число линий данных и улучшить масштабируемость для систем с несколькими GPU и CPU. Новый процессор GV100 поддерживает до шести 25 Гб/с каналов NVLink, что дает общую пропускную способность в 300 ГБ/с. Вторая версия NVLink поддерживает также новые возможности серверов, основанных на процессорах IBM Power 9, включая когерентность кэша. Новая версия суперкомпьютера Nvidia DGX-1, основанная на Tesla V100, использует NVLink для обеспечения лучшей масштабируемости и сверхбыстрой тренировки нейросетей в задачах глубокого обучения;
высокопроизводительная и эффективная HBM2-память объемом в 16 Гб, которая обеспечивает пиковую пропускную способность памяти до 900 Гб/с. Совмещение быстрой памяти второго поколения производства компании Samsung и улучшенного контроллера памяти в GV100 обеспечило полуторакратный прирост в пропускной способности памяти по сравнению с предыдущим чипом GP100 архитектуры Pascal, при этом эффективное использование ПСП новым GPU достигает более чем 95% в реальных рабочих нагрузках;
функция Multi-Process Service (MPS), позволяющая нескольким процессам использовать совместно один и тот же GPU. В архитектуре Volta осуществляется аппаратное ускорение критических компонентов CUDA MPS-сервера, что позволяет повысить производительность, изоляцию и обеспечить лучшее качество обслуживания (QoS) для множества вычислительных приложений, использующих один GPU. Также в Volta было в три раза увеличено максимальное количество клиентов MPS - с 16 для Pascal до 48 для Volta;
улучшенная общая память и трансляция адресов. В GV100 общая память использует новые указатели, позволяющие переносить страницы памяти на процессор, который чаще обращается к этим страницам. Это повышает эффективность доступа к диапазонам памяти, разделяемым между разными процессорами. При условии использования платформ IBM Power, новые сервисы преобразования адресов (Address Translation Services, ATS) позволяют графическому процессору напрямую обращаться к страницам CPU.
совместные группы и новые API для совместного запуска. Совместные группы (Cooperative Groups) - это новая программная модель, введенная в CUDA 9 и предназначенная для организации групп связанных потоков. Совместные группы позволяют разработчикам задать гранулярность, с которой потоки обмениваются данными, помогая организовать более эффективные параллельные вычисления. Основная функциональность совместных групп поддерживается на всех графических процессорах компании, а в Volta была добавлена поддержка новых шаблонов синхронизации (synchronization patterns);
режимы максимальной производительности и максимальной энергоэффективности, позволяющие эффективнее использовать GPU в различных случаях. В режиме максимальной производительности ускоритель Tesla V100 будет работать без ограничения частоты при потреблении питания до уровня TDP в 300 Вт. Этот режим нужен для приложений, требующих наивысшей скорости вычислений и максимальной пропускной способности. Режим максимальной эффективности позволяет настроить энергопотребление ускорителей Tesla V100 так, чтобы получить оптимальную отдачу в пересчете на каждый ватт потребления энергии. При этом можно установить верхнюю планку потребляемой мощности для всех графических процессоров в серверной стойке, снизив энергопотребление при сохранении достаточной производительности;
оптимизированное программное обеспечение. Благодаря ему новые версии фреймворков глубокого обучения, такие как Caffe2, MXNet, CNTK, TensorFlow и другие могут использовать все возможности Volta для того, чтобы значительно повысить производительность тренировки и снизить время обучения нейросетей. Оптимизированные для Volta библиотеки cuDNN, cuBLAS и TensorRT, способны использовать новые возможности архитектуры Volta для повышения производительности задач глубокого обучения и стандартных применений HPC. Новая версия CUDA Toolkit 9.0 уже включает в себя новые и оптимизированные API с поддержкой функций Volta.

Такие особенности ускорителя Volta позволяют улучшить работу нейросетей в несколько раз, снизив время подготовки алгоритмов искусственного интеллекта к работе.

Архитектура Tesla V100

В аппаратную архитектуру Tesla®V100 инженерами Nvidia был внесен ряд изменений, которые коснулись чипа GV 100 и потоковых мультипроцессоров.

Новый GV 100 состоит из нескольких контроллеров памяти и вычислительных кластеров Graphics Processing Cluster (GPC), включающих в себя кластеры Texture Processing Cluster (TPC). В свою очередь, кластеры TPC состоят из нескольких потоковых мультипроцессоров Streaming Multiprocessor (SM).

Полная версия вычислительного процессора архитектуры Volta содержит шесть кластеров GPC и 42 кластера TPC, каждый из которых включает по два мультипроцессора SM. Это означает, что всего в чипе есть 84 мультипроцессора SM, каждый из которых содержит 64 вычислительных ядра FP32, 64 ядра INT32, 32 ядра FP64 и 8 новых тензорных ядер, специализирующихся на ускорении нейросетей. Также каждый мультипроцессор содержит по четыре текстурных модуля TMU.

Имея 84 SM, GV 100 располагает в общей сложности 5,376 ядрами FP32 и INT32, 2,688 ядрами FP64, 672 ядрами Tensor и 336 текстурными блоками.

SM-блок Volta GV100.

Для доступа к локальной видеопамяти в GPU имеется восемь 512-битных контроллеров HBM2-памяти, совместно дающих 4096-битную шину памяти. Каждый стек быстрой HBM2-памяти управляется собственной парой контроллеров памяти, а каждый из контроллеров памяти соединен с разделом кэш-памяти второго уровня объемом в 768 Кб, то есть, всего GV 100 обеспечивает 6 Мб L2-кэша.

Стоит отметить, что технически новый чип GV 100 совместим со старым. Это сделано для ускорения производства и внедрения новинки, которую можно использовать с теми же системными платами, системами питания и другими комплектующими.

Вычислительные возможности

Свои обновленные вычислительные возможности Tesla®V100 получил благодаря появлению новой версии программной платформы для вычислений на GPU - CUDA 9.

Эта версия пакета полностью поддерживает архитектуру Volta и ускоритель вычислений Tesla V100, а также имеет начальную поддержку специализированных тензорных ядер, которые обеспечивают большой прирост скорости при матричных операциях со смешанной точностью вычислений, широко распространенных в задачах глубокого обучения.

Также вычислительный процессор GV100 поддерживает новый уровень вычислительных возможностей - Compute Capability 7.0. Кроме того, в CUDA 9 имеются ускоренные библиотеки линейной алгебры, обработки изображений, FFT и других, улучшения в программной модели, поддержке унифицированной памяти, компиляторе и утилитах для разработчиков.

Спецификации Tesla®V100

Сравнительные характеристики спецификаций Tesla®V100 представлены в виде таблицы:

Максимальное энергопотребление для Tesla V100 для серверов c NVLink составляет 300 Вт, для Tesla V100 и Tesla V100s для PCIe серверов - 250 Вт.

Подводя итог

Ускоритель NVIDIA Tesla V100, обеспечивающий слияние HPC и искусственного интеллекта, хорошо проявляет себя как вычислениях при проведении симуляций, так и обработке данных для извлечения из них полезной информации. Это новая движущая сила искусственного интеллекта.

Читайте также: