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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。
- 升级至Tesla K40 GPU加速器
![]() - 下载 Tesla Kepler 系列产品概述
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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 颗 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/秒 | 250 GB / 秒 | 208 GB / 秒 | 320 GB/秒 | 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 |
* 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。
驱动程序与支持的操作系统驱动程序可从 NVIDIA 驱动程序下载页面获得。 NVIDIA 建议用户从系统 OEM 厂商处获得针对 Tesla 产品的驱动程
下列系统支持 Tesla 服务器产品:
- Windows 8、Windows 7 (64 位)
- Linux (64 位)
- Fedora 18
- Ubuntu 10.04 (及以上)
- RHEL 5.5 (及以上)
- OpenSUSE 12.2
- SLED 11
硬件支持知识库
我们的知识库常年全天在线开放,其中包含了最常见问题的答案.
用户论坛
在 CUDA 论坛上,用户可以讨论英伟达 Tesla 产品、探讨 CUDA 开发,还可以与其它 Tesla 用户分享有趣的话题、技巧和解决方案。
RMA 需求
有关 NVIDIA 产品的 RMA 请求、更换以及保修问题,敬请联络 OEM 厂商或售出该产品的经销商。
传统 TESLA GPUTesla 20 系列 GPU
> Tesla M-Class GPU 模块 ![]()
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