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针对服务器的 TESLA GPU 加速器
在 NVIDIA® Tesla® GPU 加速器上运行计算量最繁重的科学模型。 Tesla GPU 基于 NVIDIA Kepler™ 架构，旨在提供更快、更高效的计算性能。
随着 Tesla K40 GPU 加速器的问世，大家现在可以在其 12GB GPU 加速器内存上运行大型科学模型，可处理数据集的大小翻了一番，非常适合大数据分析。 另外，凭借 GPUBoost 特性，它的性能最多比 CPU 快 10 倍，可将功率提升空间转化为用户可控的性能提升。
选择合适的 TESLA GPU
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特性 |
Tesla K40 |
Tesla K20X |
Tesla K20 |
Tesla K10 |
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GPU 的数量和类型 |
1 颗 Kepler GK110B |
1 Kepler GK110 |
2 Kepler GK104s |
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峰值双精度浮点性能 |
1.43 Tflops |
1.31 Tflops |
1.17 Tflops |
0.19 Tflops |
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峰值单精度浮点性能 |
4.29 Tflops |
3.95 Tflops |
3.52 Tflops |
4.58 Tflops |
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存储器带宽 (ECC关闭) |
288 GB/秒 |
250 GB / 秒 |
208 GB / 秒 |
320 GB/秒 |
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存储器容量 (GDDR5) |
12 GB |
6 GB |
5 GB |
8 GB |
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CUDA 核心数量 |
2880 |
2688 |
2496 |
2 x 1536 |
* 注: Tesla K10 的规格参数显示为两个 GPU 的合计总数。在启用 ECC 的情况下，12.5%的 GPU 存储器用于 ECC 数据位。 例如，在启用 ECC 的情况下，如果总容量为 3 GB，那么用户可用存储器容量为 2.625 GB。