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| メーカー | エヌビディア |
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| 紹介された | 2007年5月2日 |
| 製造中止 | テスラブランドは2020年5月に廃止されはNvidia Data Center GPUとしてブランド化されました。 |
| タイプ | 汎用グラフィックカード |
Nvidia Tesla は、Nvidiaがストリーム処理や汎用グラフィックス処理装置(GPGPU)向けに開発した製品ラインの旧称であり、先駆的な電気技師ニコラ・テスラにちなんで名付けられました。同社の製品はG80シリーズから GPU を使用し始め、新しいチップのリリースに合わせて継続してきました。CUDAまたはOpenCL API を使用してプログラム可能です。
Nvidia Tesla 製品ラインは、AMD のRadeon Instinctおよび Intel Xeon Phiのディープラーニングおよび GPU カード ラインと競合しました。
Nvidiaは2020年5月にTeslaブランドを廃止したが、これは自動車ブランドとの混同の可能性があるためと報じられている。[1]同社の新しいGPUは、 AmpereベースのA100 GPUのように、Nvidia Data Center GPU [2]というブランド名で呼ばれている。[3]
Nvidia DGXサーバーには Nvidia GPGPU が搭載されています。
概要
従来のマイクロプロセッサよりもはるかに優れた計算能力を提供するテスラ製品は、高性能コンピューティング市場をターゲットにしていました。[4] 2012年現在、Nvidiaのテスラは、オークリッジ国立研究所のSummitや中国天津のTianhe-1Aなど、[アップデート]世界最速のスーパーコンピュータのいくつかに搭載されています。
Tesla カードは、同様の単精度性能を持つFermiベースの Nvidia GeForce カードの 4 倍の倍精度性能を備えています。 [要出典] Nvidia の消費者向けGeForceカードやプロ向けNvidia Quadroカードとは異なり、Tesla カードは元々ディスプレイに画像を出力することができませんでした。ただし、最新の Tesla C クラス製品には、デュアルリンク DVI ポートが 1 つ搭載されていました。[5]
アプリケーション
テスラ製品は主にシミュレーションや大規模計算（特に浮動小数点計算）に使用され、専門分野や科学分野でのハイエンド画像生成にも使用されています。[6]
2013年、防衛産業はテスラの売上高の6分の1未満を占めたが、スミット・グプタは地理空間情報市場への売上高が増加すると予測した。[7]
仕様
注記
- ^ 処理能力を計算するには、Tesla (マイクロアーキテクチャ)#パフォーマンス、Fermi (マイクロアーキテクチャ)#パフォーマンス、Kepler (マイクロアーキテクチャ)#パフォーマンス、 Maxwell (マイクロアーキテクチャ)#パフォーマンス、またはPascal (マイクロアーキテクチャ)#パフォーマンスを参照してください。数値の範囲は、それぞれベースクロックと最大ブーストクロックでの最小および最大処理能力を指定します。
- ^ CUDAプログラミング ガイドに準拠したコア アーキテクチャ バージョン。
- ^ GPUブーストは、カードの所定の電力予算の範囲内でコアクロックレートを上げるデフォルトの機能です。複数のブーストクロックが利用可能ですが、この表は各カードでサポートされている最高クロックを示しています。[8]
- ^ abc Nvidiaが指定していない仕様はGeForce 8800 GTXに基づいていると想定される
- ^ abcd Nvidiaが指定していない仕様はGeForce GTX 280に基づいていると想定される
- ^ ab Nvidiaが指定していない仕様はQuadro FX 5800に基づいていると想定される
- ^ abcdef ECC をオンにすると、専用メモリの一部が ECC ビットに使用されるため、使用可能なユーザー メモリが 12.5% 減少します。(たとえば、合計メモリが 4 GB の場合、ユーザーが使用できるメモリは 3.5 GB になります。)
参照
参考文献
- ^ Casas, Alex (2020年5月19日). 「NVIDIA、Teslaとの混同を避けるためTeslaブランドを廃止」Wccftech . 2020年7月8日閲覧。
- ^ 「NVIDIA スーパーコンピューティング ソリューション」。
- ^ 「NVIDIA A100 GPU が現代のデータセンターを強化」 。NVIDIA 。2020年7 月 8 日閲覧。
- ^ 「高性能コンピューティング - Tesla GPU を使用したスーパーコンピューティング」。
- ^ 「プロフェッショナル ワークステーション ソリューション」。
- ^ テスラ技術概要 (PDF)
- ^ 「Nvidia が GPU で防衛・情報 ISV を追う」www.theregister.com . 2020 年7 月 8 日閲覧。
- ^ 「Nvidia GPU Boost For Tesla」（PDF） 2014年1月。 2015年12月7日閲覧。
- ^ 「Tesla C1060 コンピューティング プロセッサ ボード」(PDF) . Nvidia.com . 2015 年12 月 11 日閲覧。
- ^ 「Tesla S1070とS1075の違い」 2008年10月31日。 2017年1月29日閲覧。S1075
にはインターフェースカードが1枚あります
。 - ^ ab 「Tesla C2050 および Tesla C2070 コンピューティング プロセッサ」( PDF)。Nvidia.com。2015年12 月 11 日閲覧。
- ^ 「Tesla M2050 および Tesla M2070/M2070Q デュアルスロット コンピューティング プロセッサ モジュール」(PDF)。Nvidia.com 。2015年12 月 11 日閲覧。
- ^ 「Tesla C2075 コンピューティング プロセッサ ボード」(PDF) . Nvidia.com . 2015 年12 月 11 日閲覧。
- ^ Hand, Randall (2010年8月23日). 「NVidia Tesla M2050 & M2070/M2070Q Specs OnlineVizWorld.com」. VizWorld.com . 2015年12月11日閲覧。
- ^ 「Tesla M2090 デュアルスロット コンピューティング プロセッサ モジュール」(PDF) . Nvidia.com . 2015 年12 月 11 日閲覧。
- ^ 「Tesla K10 GPU アクセラレータ」(PDF) . Nvidia.com . 2015 年12 月 11 日閲覧。
- ^ 「Tesla K20 GPU アクティブ アクセラレータ」(PDF) . Nvidia.com . 2015 年12 月 11 日閲覧。
- ^ 「Tesla K20 GPU アクセラレータ」(PDF) . Nvidia.com . 2015 年12 月 11 日閲覧。
- ^ 「Tesla K20X GPU アクセラレータ」(PDF) . Nvidia.com . 2015 年12 月 11 日閲覧。
- ^ 「Tesla K40 GPU アクセラレータ」(PDF) . Nvidia.com . 2015 年12 月 11 日閲覧。
- ^ 「Tesla K80 GPU アクセラレータ」(PDF) . Images.nvidia.com . 2015 年12 月 11 日閲覧。
- ^ 「Nvidia が Tesla M40 および M4 サーバー カードを発表 - データ センター 機械学習」Anandtech.com 。2015年12 月 11 日閲覧。
- ^ ab 「Tesla GPU によるハイパースケール データセンター アプリケーションの高速化 | Parallel Forall」。Devblogs.nvidia.com。2015年 11 月 10 日。2015 年12 月 11 日に閲覧。
- ^ 「Tesla M6」(PDF) . Images.nvidia.com . 2016年5月28日閲覧。
- ^ 「Tesla M10」(PDF) . Images.nvidia.com . 2016年10月29日閲覧。
- ^ 「Tesla M40」(PDF) . Images.nvidia.com . 2015年12月11日閲覧。
- ^ 「Tesla M60」(PDF) . Images.nvidia.com . 2016年5月27日閲覧。
- ^ ab ライアン・スミス (2016 年 9 月 13 日)。「Nvidia が Tesla P40 と Tesla P4 を発表 - 大規模および小規模のネットワーク推論」。Anandtech。2016年9 月 13 日閲覧。
- ^ 「Tesla P6」(PDF) . www.nvidia.com . 2019年3月7日閲覧。
- ^ 「Tesla P6 仕様」www.techpowerup.com . 2019年3月7日閲覧。
- ^ Smith, Ryan (2016 年 4 月 5 日)。「Nvidia が Tesla P100 アクセラレータ - HPC 向け Pascal GP100 を発表」。Anandtech.com。Anandtech.com。2016年4 月 5 日閲覧。
- ^ Harris, Mark. 「Inside Pascal: Nvidia's Newest Computing Platform」2016年9月13日閲覧。
- ^ ab Smith, Ryan (2016年6月20日). 「NVidiaがPCI Express Tesla P100を発表」. Anandtech.com . 2016年6月21日閲覧。
- ^ ab Smith, Ryan (2017年5月10日). 「Nvidia GPU Technology Conference 2017 基調講演ライブブログ」. Anandtech . 2017年5月10日閲覧。
- ^ ab Smith, Ryan (2017 年 5 月 10 日). 「NVIDIA Volta 発表: GV100 GPU と Tesla V100 アクセラレータを発表」. Anandtech . 2017 年5 月 10 日閲覧。
- ^ ab Oh, Nate (2017 年 6 月 20 日). 「NVIDIA が V100 を正式に発表: 今年後半に発売」 Anandtech.com . 2017 年6 月 20 日閲覧。
- ^ 「NVIDIA TESLA T4 TENSOR CORE GPU」。NVIDIA 。 2018年10月17日閲覧。
- ^ 「NVIDIA Tesla T4 Tensor Core 製品概要」(PDF) www.nvidia.com。2019年7 月 10 日閲覧。
- ^ 「NVIDIA TESLA A2 TENSOR CORE GPU」。
- ^ 「NVIDIA TESLA A10 TENSOR CORE GPU」。
- ^ 「NVIDIA TESLA A16 TENSOR CORE GPU」。
- ^ 「NVIDIA TESLA A30 TENSOR CORE GPU」。
- ^ 「NVIDIA TESLA A40 TENSOR CORE GPU」。
- ^ 「NVIDIA TESLA A100 TENSOR CORE GPU」。NVIDIA 。 2021年1月14日閲覧。
- ^ 「NVIDIA Tesla A100 Tensor Core 製品概要」(PDF) www.nvidia.com . 2020 年9 月 22 日閲覧。
- ^ スミス、ライアン（2020年5月14日）。「NVIDIA Ampere Unleashed: NVIDIA が新しい GPU アーキテクチャ、A100 GPU、アクセラレータを発表」。AnandTech。
- ^ 「NVIDIA H100 Tensor Core GPU」。NVIDIA 。 2024年4月15日閲覧。
- ^ Mujtaba, Hassan (2022年3月22日). 「NVIDIA Hopper GH100 GPU 発表: 世界初かつ最速の 4nm データセンター チップ、最大 4000 TFLOP のコンピューティング、HBM3 3 TB/s メモリ」Wccftech . 2024年4月15日閲覧。
- ^ 「NVIDIA H100 PCIe 80 GB 仕様」。TechPowerUp。2023年3月21日。 2024年4月15日閲覧。
- ^ 「データセンター向けNVIDIA L40 GPU」。NVIDIA 。 2023年5月18日。 2024年4月15日閲覧。
- ^ 「NVIDIA L40 仕様」。TechPowerUp。2022年10月13日。 2024年4月15日閲覧。
- ^ 「NVIDIA L4 Tensor Core GPU」。NVIDIA 。2024年4月15日閲覧。
- ^ 「NVIDIA ADA GPU アーキテクチャ」(PDF) . nvidia.com . 2024 年4 月 15 日閲覧。
- ^ 「NVIDIA と Google Cloud、新しい L4 GPU と Vertex AI をベースにした強力な新しい生成 AI プラットフォームを提供」NVIDIA Corporation 2023 年 3 月 21 日。2024年4 月 15 日閲覧。
- ^ 「NVIDIA L4 Specs」。TechPowerUp。2023年3月21日。 2024年4月15日閲覧。
外部リンク
ウィキメディア・コモンズには、 Nvidia Tesla シリーズに関連するメディアがあります。
- NVIDIA データセンター GPU
- NVIDIA 製品概要と技術概要
- NVIDIA の Tesla ホームページ