渲云GPU渲染全面升级!Tesla P40上线专享非凡体验

文章介绍了渲染云服务升级采用NVIDIA Tesla P40 GPU,这款GPU在深度学习推理性能上表现出色,提供超过47 TOPS的性能和INT8运算能力,相比CPU服务器性能提升可达30倍。Tesla P40的特点包括高吞吐量、单一平台训练和推理、实时推理能力和强大的显存配置。此外,文章还对比了Tesla P40与GeForce 1080Ti在专业应用中的优势,如错误检测纠正、显存性能、双DMA引擎和双精度浮点运算能力。

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在人工智能和智能机器新时代,随着模型的准确性和复杂性越来越高,CPU已经无法再提供互动用户体验,GPU作为人工智能新时代的计算引擎,可加快大规模深度学习应用程序的速度,提供卓越的用户体验。

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一个值得渲云用户击掌同乐的消息:渲云GPU渲染服务将全面配备NVIDIA Tesla P40,可部署提供更大的吞吐量。每个GPU可带来47TOPS(万亿次运算/秒)的推理性能和INT8运算能力,使得一台配备8个Tesla P40的服务器可提供相当于超过140台CPU服务器的性能。Tesla P40 可在极其复杂的模型中实现实时响应,能够降低延迟,将性能提升为CPU的30倍以上。

 

 

一、TESLA P40加速器产品特点

 

 

  1. 140倍吞吐量应对爆炸性数据

 

Tesla P40配备新的Pascal架构,可带来超过47 TOPS的深度学习推理性能。在处理深度学习工作负载方面,一台使用8个Tesla P40服务器最多可替代140台只使用CPU的服务器,因而可以大幅提升吞吐量并降低购买成本。

 

 

2.单一训练和推理平台简化了操作

 

目前,深度学习模型在 GPU 服务器上接受训练,但在 CPU 服务器上部署,以便进行推理。Tesla P40 提供极简工作流程,因此组织可以使用相同的服务器进行迭代和部署。

 

 

3.强悍的实时推理能力

 

Tesla P40具备INT8运算能力,可在极其复杂的深度学习模型中实现实时响应,能将推理性能速度提升高达30倍

 

 

4.超高显存配备及性能

 

密集型计算应用需要高性能计算单元,同时高速访问数据也非常重要。在很多HPC应用中,简单的提升HPC计算性能实际计算效率并不明显,除非显存性能也同时提升。基于这个原因,Tesla P40提供了更好的性能及显存规格,24GB,带宽346 GB/s,无论是在显存容量,还是显存频率上,都是远超同类产品。

 

对于消费级用户来说,GPU就是玩游戏。对于专业人员来说,GPU是计算工具。NVIDIA 针对消费级用户设计GeForce系列产品,针对专业领域企业级用户设计Tesla系列产品。与同类型产品相较,Tesla P40有哪些优势?

 

 

二、Tesla P40 与同类型产品比较

 

Tesla P40 VS GeForce 1080Ti

 

1.错误检测和纠正,术业有专攻

 

在计算领域,非常依赖于GPU返回数据的准确性,即使内存出现单比特错误也可能导致最终计算结果的极大误差。Tesla P40不仅能检测并纠正单比特错误也可以发现并警告双比特错误,这对保证计算结果的精准性来说非常重要。

 

2.显存性能及配备高人一等

 

系统内存越多,运行速度越快。尤其对于某些HPC应用程序来说,内存不够甚至不能执行单次运行。GeForce显卡最大只能提供12GB显存,而Tesla P40 GPU最大可提供2倍显存——24GB,这对GPU执行深度学习运算时使用更大的框架提供了支持。

 

3.双DMA引擎,赢在起跑线

 

GeForce产品一般只有单个DMA引擎,Tesla GPU产品采用双DMA引擎,数据可以在CPU和GPU之间同时输入和输出,无需等待,效率更高。

 

464-bit双精度浮点运算

 

P40拥有双精度浮点运算能力,对于专业领域来说,准确性是计算结果的重要指标,Tesla与GeForce的双精度浮点运算能力相差十几倍之多。

 

转载于:https://my.oschina.net/u/4074592/blog/3034095

### 关于 Ubuntu 24.04 和 Tesla P40 的兼容性和配置 #### 系统环境概述 Ubuntu 24.04 是一个假设的未来版本,当前最新的长期支持 (LTS) 版本为 Ubuntu 22.04。然而,在讨论中提到的内容可以作为理论基础来推测未来的系统特性以及硬件兼容性[^1]。 Tesla P40 属于 NVIDIA 数据中心 GPU 系列,主要用于高性能计算和深度学习任务。其驱动程序和支持通常由 NVIDIA 提供,并针对特定的操作系统版本进行了优化。对于 Tesla 类型显卡的支持,NVIDIA 始终保持对主流 Linux 发行版的良好适配能力。 --- #### 驱动安装与 CUDA 支持 为了使 Tesla P40 在 Ubuntu 24.04 上正常工作,需完成以下关键步骤: 1. **安装 NVIDIA 驱动** - 使用官方推荐的驱动版本,该版本应通过 `apt` 或者手动下载 `.run` 文件的方式获取。 - 示例命令如下: ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update sudo apt install nvidia-driver-<version> ``` 其中 `<version>` 应替换为适合 Tesla P40 的具体驱动号,例如 `nvidia-driver-525`。 2. **CUDA 工具链设置** - CUDA 是 NVIDIA 推出的一个并行计算框架,用于加速科学计算和其他密集型运算。 - 参考 NVIDIA 官方文档中的说明,确保所选 CUDA 版本与驱动匹配。 - 示例安装流程: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda ``` 3. **验证安装成功** - 运行测试工具以确认 GPU 是否被识别并与主机通信良好。 - 测试方法包括运行 `nvidia-smi` 查看设备状态,或者编译执行简单的 CUDA 示例代码。 ```bash nvidia-smi nvcc --version ``` --- #### VMware 中部署注意事项 如果计划在虚拟化环境中使用 Ubuntu 24.04 并配合 Tesla P40,则需要注意额外的配置项[^3]: 1. **启用 VT-d 技术** - 对于物理 GPU 直通到 VM 内部的情况,宿主机 BIOS 设置必须允许 IOMMU 功能开启。 - 同时调整 VMware ESXi 参数以暴露 PCI 设备给客户操作系统。 2. **共资源管理** - 如果仅模拟图形渲染而非实际传递硬件访问权限,可考虑利用 OpenCL 或其他抽象层实现跨平台开发体验。 --- #### XRDP 远程桌面集成 当远程操作成为必要条件之一时,可以通过配置 XRDP 来增强用户体验[^4]: 1. **核心组件准备** - 执行必要的软件包更新之后加载扩展模块: ```bash sudo apt install xrdp gnome-tweaks echo "export GNOME_SHELL_SESSION_MODE=ubuntu" >> ~/.xsessionrc echo "export XDG_CURRENT_DESKTOP=ubuntu:GNOME" >> ~/.xsessionrc echo "export XDG_CONFIG_DIRS=/etc/xdg/xdg-ubuntu:/etc/xdg" >> ~/.xsessionrc ``` 2. **服务启动控制** - 将上述更改保存至个人会话初始化脚本后重新引导机器生效: ```bash sudo systemctl enable xrdp sudo service xrdp restart ``` ---
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