NVIDIA Tesla M40 深度学习神器 现货特价 整机解决方案

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Tesla M40采用了完整的麦克斯韦架构大核心GM200，3072个流处理器，核心频率达1140MHz，单精度浮点计算突破7TFlops，可惜双精度十分残废只有可怜的0.21TFlops。
显存配备了多达12GB GDDR5，位宽384-bit，但是麦克斯韦架构并不支持显存和缓存的片上ECC，应该会以软件方式提供，但官方并未提及。
NVIDIA宣称，Tesla M40可将机器学习训练时间缩短到1天，CPU则需要至少8天。
Tesla M40的外观设计除了颜色之外和GTX Titan X看起来很像，不过改成了被动散热(依靠系统风扇)，热设计功耗250W。
Tesla M4这是小型低端卡，事实上这也是第一款半高式的Tesla。它采用了麦克斯韦GM206核心(第一次用于Tesla)，1024个流处理器，128-bit 4GB GDDR5显存，浮点性能单精度2.2TFlops、双精度0.07TFlops，热设计功耗50-75W。

独立显卡诞生以来，它的功能就不仅仅局限在游戏和影音这类应用上，科学计算同样需要强大的GPU，在HPC（高性能运算）领域尤为重要。对于NVIDIA（英伟达）来说，GeForce系列显卡着重于PC游戏方面、Quadro专注于创作类专业应用，而他们为Tesl系列GPU打出的旗号是“为科学加速”。今天，NVIDIA正式发布了两款Tesla系列新品：Tesla M4和M40专业显卡，主打HPC高性能运算和机器学习等领域。

其中Tesla M4内部一颗Maxwell架构的GM206核心，具备1024个CUDA流处理器，频率1075MHz，28nm制程。4GB GDDR5显存，位宽128bit，单精度2.2 TFLOPS、双精度0.07 TFLOPS，不过TDP保持在了75W的较低水平。Tesla M40则是在GM200大核心的基础上设计的，3072个CUDA核心，12GBGDDR5显存，位宽384bit，单精度7 TFLOPS、双精度0.21TFLOPS，TDP 250W。不过由于是加速卡，这两款专业卡都没有视频输出接口，所以“显卡”之名已经有些名不副实了