NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存

NVIDIA宣布推出两款针对机器学习市场的加速器:Tesla M40与M4。M40采用完整麦克斯韦架构大核心GM200,提供7TFlops的单精度浮点计算性能,而M4则作为小型低端卡,具备2.2TFlops的单精度浮点性能。两款产品均可大幅缩短机器学习训练时间,提高效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

两个多月前,NVIDIA发布了用于第二代GRID云图形系统的计算卡,包括GM204双芯型Tesla M60、MXM样式型Tesla M6,今天我们又看到了新的Tesla M40、Tesla M4,号称“超级加速器”,主要面向机器学习计算市场。

NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存

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。

NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存

NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存

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。

NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存

NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存

NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存

NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存

NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存

NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存

NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存

NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存

NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存

NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存

NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存

关于 NVIDIA T100 的具体硬件规格和产品信息,在官方文档或其他权威资料中并未明确提及名为 “T100” 的独立显卡型号。然而,可能存在一种误解或将某些已知的 NVIDIA 显卡系列混淆为 T100。以下是基于现有引用和其他专业知识整理的信息: ### 可能的误读与关联分析 #### 关于 Tesla 系列 如果用户提到的是 **Tesla T100**,这可能是一个错误表述。NVIDIA 官方布的 Tesla 系列显卡主要包括 Tesla K80、Tesla M40Tesla P100 和 Tesla V100 等[^1]。其中最接近的可能是 Tesla V100。 - **Tesla V100 特性** - 架构:Volta。 - CUDA 核心数:5,120 个。 - Tensor Core 数量:640 个。 - 显存容量:16GB 或 32GB HBM2。 - 峰值性能(单精度浮点运算):15 TFLOPS。 - PCIe 接口版本支持:PCIe Gen 3.0/Gen 4.0。 - 功耗:约 250W 至 300W【取决于配置】[^1]。 #### 如果指代其他系列中的 T100? 除了 Tesla 系列外,NVIDIA 还推出了面向桌面工作站市场的 Quadro/Tesla 类似替代品以及消费级 GeForce GTX/Titan 系列。但目前没有任何公开记录表明存在确切命名为“T100”的 GPU 单元。 #### 数据中心最新进展-Ampere/Hopper架构对比 考虑到时间轴上的技术演进规律,NVIDIA近年来推出的新一代旗舰GPU如A100(Hopper前作),H100(当前顶级代表).两者均具备显著超越以往世代的能力指标. | 参数 | A100 (GA100) | H100 (GH100) | |---------------------|----------------------|--------------------| | 制程节点 | 7nm | 4nm | | CUDA Cores数量 | ~6912 | ~18432 | | FP32 吞吐量(TFlops)| 19.5 | 67 | | Memory Bandwidth(Gbps)| 1.6TB | 3TB+ | 以上表格展示了两代之间主要差异之处[^4]. ### 结论 综上所述,“NVIDIA T100” 并未作为正式命名存在于主流市场或学术讨论范围内;更有可能是对已有产品的简称或者拼写失误所致。建议重新核对需求描述并确认目标对象名称后再做进一步查询操作。 ```python # 示例代码展示如何通过Python调用NVIDIA-SMI获取本地安装的所有NVIDIA GPUs基本信息 import subprocess def get_nvidia_gpus(): result = subprocess.run(['nvidia-smi', '--query-gpu=gpu_name,memory.total', '--format=csv'], stdout=subprocess.PIPE) return result.stdout.decode() print(get_nvidia_gpus()) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值