ProstoTECH - Новости современных технологий 2017 года

Последние новости

21:18
AQ Forum: как адаптивный интеллект помогает поддерживать ментальное здоровье и справляться с выгоранием
20:18
Основатель IT-лаборатории поделилась, как применить цифровые решения для эффективного планирования
19:54
Строители идут к молодежи: определены новые подходы к подготовке кадров
17:23
На “HR EXPO PRO ЛЮДЕЙ 2024 обсудят влияние человека на развитие бизнеса и достижение успеха
19:59
Шины необходимо эксплуатировать в соответствии с маркировкой
21:07
Забудьте о высотках: застройщиков ждут сельские территории
20:45
КАМА TYRES о типах грузовых шин
19:03
Цифровые технологии ГК «ДИАКОН» упрощают коммуникации с клиентами
09:58
Титулованная красавица Федорищева Татьяна (Марципанка) отправляется в Перу на конкурс Miss Planet Universe 2024
18:13
Фонд Юрия Лужкова поддерживает просветительские экономические проекты
21:42
«Газпром нефть» поддержит стартапы с ИИ-решениями для развития сервисов для автомобилистов
16:42
В МГПУ презентовали VIII сезон олимпиады «Я – профессионал»
20:43
Корпорация «Термекс» приняла участие в конференции «День Монтажника»
21:36
У Т-Банка появилась экосистема для автомобилистов «Сфера Авто»
21:25
«Перспектива Групп» в Ярославле: как правильная утилизация батареек меняет будущее
20:18
Международный ментор-день по женскому лидерству «Путь наверх»
16:32
«МедиаДрайверы» проведут бесплатный образовательный питчинг в Москве
19:32
Международный диктат большинства: зачем нужен БРИКС?
20:04
Туризм на метеорах: «Астра Марин» перевезла в Крепость Орешек на 20 % больше пассажиров
17:28
Руководитель научного совета Института Адаптивного Интеллекта выступил на Всероссийской конференции в РАН
17:41
Циан запускает образовательный проект с ведущими техническими вузами
19:38
Преобразование образования: эксперт школы «Новый взгляд» о том, стоит ли сокращать школьные годы
16:55
Реализацию стипендиальной программы в университете Губкина продолжает Фонд Юрия Лужкова
16:55
Реализацию стипендиальной программы в университете Губкина продолжает Фонд Юрия Лужкова
14:25
Кадровые агентства Москвы: ТОП-5 опубликовало рейтинговое агентство HR-Ratings
20:47
От недостатка грантов до перфекционизма: что мешает креативным проектам в России?
19:31
Эксперты выберут лучшие парки, развлекательные центры, аквапарки и досуговые комплексы страны
18:36
На метеорах в Кронштадт перевезли более 45000 пассажиров за сезон
14:55
Запущен музейный вагон в фирменных цветах KAMA TYRES
23:07
Фонд «Ноосфера» выступил организатором просветительской акции «Я – россиянин»
20:43
Модели-киборги покоряют подиумы Северной столицы
20:11
Уникальный проект «Школа женского парламентаризма» начинает работу
01:42
Отечественный производитель расширяет ассортимент ЦМК шин для ведущей оси грузовиков
Больше новостей
» » Nvidia Tesla P100 - техническая спецификация
-

Nvidia Tesla P100 - техническая спецификация

Поделиться:
Hardnews
3 003
 
{banner_rekstat}Во время выставки GTC 2016, Nvidia представила новую видеокарту Tesla P100, предназначенную для сложных вычислений и машинного обучения. Конструкция из семейства Pascal должна имеет очень высокую производительность для вычислений двойной точности относительно своих предшественников. Зеленые применят новый тип соединения NVLink, память HBM2, и все это будет производиться в технологическом процессе 16-нм FinFET.

Как и следовало ожидать, первой системой из семейства Pascal стала конструкция из семьи Tesla. Новая система, используемая в Tesla P100 действительно впечатляет. Мы найдем в нем шесть блоков GPC (Graphics Processing Clusters), 56 SM (Streaming Multiprocessors) и 28 TPC (Texture Processing Clusters) и восемь 512-битных контроллеров памяти (это дает 4096-битный интерфейс). Каждый блок SM содержит по 64 ядра CUDA и 4 текстурных блока.
 

Полная спецификация Tesla P100 по сравнению с Tesla M40 и Tesla K40, выглядит следующим образом:

Продукт

Tesla P100

Tesla M40

Tesla K40

Графический

GP100 (Паскаль)

GM200 (Максвелл)

GK110 (Kepler)

Число SM

56

24

15

Количество TPC

28

24

15

Количество ядер CUDA FP32 на SM

64

128

192

Количество ядер CUDA FP32 на GPU

3584

3072

2880

Количество ядер CUDA FP64 на SM

32

4

64

Количество ядер CUDA FP64 на GPU

1792

96

960

Тактовая частота

1328 Мгц

948 Мгц

745 Мгц

Тактовая частота в режиме Boost

1480 Мгц

1114 Мгц

810/875 Мгц

Количество GFLOPS для расчетов FP64

5304

213

1680

Число текстурных блоков

224

192

240

Интерфейс памяти

4096-bit HBM2

384-bit GDDR5

384-bit GDDR5

Объем памяти

16 ГБ

до 24 ГБ

до 12 ГБ

Объем кэша L2

4096 КБ

3072 КБ

1536 КБ

Размер файла реестра на SM

256 КБ

256 КБ

256 КБ

Размер файла реестра на GPU

14336 КБ

6144 КБ

3840 КБ

TDP

300 В

250 В

235 В

Число транзисторов

15,3 млрд.

8 млрд.

7.1 млрд.

Размер ядра

610 мм2

601 мм2

551 мм2

Технологический процесс

16 нм

28 нм

28 нм


Система комментирования SigComments