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标题: nvidia k40c k40m 运算GPU [打印本页]

作者: GPU-赵文    时间: 2015-4-20 10:10
标题: nvidia k40c k40m 运算GPU
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针对服务器的 TESLA GPU 加速器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 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
特性
Tesla K40
Tesla K20X
Tesla K20
Tesla K10
GPU 的数量和类型
1 Kepler GK110B
1 Kepler GK110
2 Kepler GK104s
峰值双精度浮点性能
1.43 Tflops
1.31 Tflops
1.17 Tflops
0.19 Tflops
峰值单精度浮点性能
4.29 Tflops
3.95 Tflops
3.52 Tflops
4.58 Tflops
存储器带宽 (ECC关闭)
288 GB/
250 GB /
208 GB /
320 GB/
存储器容量 (GDDR5)
12 GB
6 GB
5 GB
8 GB
CUDA 核心数量
2880
2688
2496
2 x 1536

              * : 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%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
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