Tesla k80 gpu

(61 ürün mevcut)

tesla k80 gpu hakkında

Tesla K80 GPU Türleri

Tesla K80 GPU, yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) uygulamaları için güçlü bir hızlandırıcıdır ve tek bir türde bulunur ancak farklı kullanımları vardır. Aynı GPU'da iki kullanıcının aynı anda iş çalıştırabilmesi için farklı mantıksal GPU'lara bölünmüştür.

  • Tek tür:

    Çift GPU Tasarımı: NVIDIA Tesla K80, bir kartta iki GPU'ya sahip olmasıyla benzersizdir. Her GPU, uygulamaya bağlı olarak ayrı ayrı veya birlikte kullanılabilir. Her GPU 4992 CUDA çekirdeğine sahip olsa da, bölünebilirler, böylece her biri farklı bir iş veya görev üzerinde çalışabilir. Her biri ayrı olarak çalışabilir veya tek bir kartta iki GPU gibi birlikte çalışabilirler. Her GPU'nun kendi belleği de vardır, bu da her birinde 24 GB GDDR5'tir. İki GPU olmasına rağmen, yalnızca bir PCI Express yuvası kullanırlar, bu nedenle sisteme koymanın maliyeti daha düşüktür.

    K80 Yazılımı ve Uygulamaları: K80 GPU, süper bilgi işlem için NVIDIA tarafından özel olarak üretilen bir yazılım olan CUDA ile çalışır. K80, CUDA ile iyi çalışır, böylece araştırmacılar, bilim insanları ve mühendisler onu bilgisayarlarda çok zorlu hesaplamalar yapmak için kullanabilirler. Yer altında petrol bulma, canlı organizmalarda proteinlerin nasıl hareket ettiğini anlama ve otonom araçların daha iyi çalışmasını sağlama gibi alanlarda büyük sorunları çözmeye yardımcı olabilir. Dünya çapında birçok akademik ve bilimsel kurum, araştırmalarını ve bilgi işlem çalışmalarını yürütmek için K80 Tesla GPU'yu kullanmaktadır.

Tesla K80 GPU'ların Fonksiyonu ve Özellikleri

K80 NVIDIA GPU'nun tipik gecikmesi 0.135 mikro saniyedir. Üretimde düşük maliyetle bilgi işlem ve büyük veri için mükemmel performans sunan 2.000'den fazla NVIDIA GPU bulunmaktadır. Tesla GPU kartı, iki bağımsız GPU'yu bir fiziksel üniteye rahatlıkla entegre eder.

  • Ölçeklenebilir: NVIDIA Tesla K80 GPU, büyük ölçekli iş yükleri için mükemmeldir ve olağanüstü performans sunar. OpenMPI, OpenMP ve CUDA-X paralel bilgi işlem yazılım mimarileri sayesinde, paralel bilgi işlem uygulamalarını bir iş istasyonundan veri merkezindeki yüzlerce düğüme ölçekleyebilir.
  • Güvenlik: Güvenli önyükleme ve izole modda çalışabilme özelliği, GPU hızlandırılmış bilgi işlem ortamının güvenliğini ve bütünlüğünü korumasına yardımcı olur. İzole modda yalnızca GPU belirli bir işlem alanına erişebilir. Güvenli önyüklemeye yardımcı olan ana bilgisayar GPU modülleri ve izole modda çalışmak için GPU modülleri de vardır. Bir video alt sistemi dahil değildir, bu nedenle ekran amaçlı olarak kullanılamaz.
  • Uyumluluk: NVIDIA K80'in iki tür modeli vardır: pasif ve aktif ve her ikisi de sistem fanına sahip sunucularda kullanılabilir. K80'ler Oracle Linux, Red Hat ve SUSE gibi Linux işletim sistemleriyle uyumludur. CUDA, bir paralel bilgi işlem platformu ve uygulama programlama arayüzü modeli ile Linux için NVIDIA sürücü yazılımıyla iyi çalışırlar.

Tesla K80 GPU Uygulamaları

NVIDIA® Tesla® K80 GPU (Kepler K80 olarak da adlandırılır), NVIDIA'nın en son nesil Tesla bilgi işlem GPU'sudur (grafik işlem birimleri). Açıkça yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) ve derin öğrenme uygulamaları için tasarlanmıştır. Yüz binlerce eşzamanlı iş parçacığını destekleyen çift GPU'lu bir kart olan K80, çift hassasiyetli CUDA® ve OpenCL® hesaplamalarını destekler, bu da onu bilimsel simülasyon, büyük veri analizi ve diğer yoğun hesaplama görevleri için ideal hale getirir.

Uygulamalar şunları içerir ancak bunlarla sınırlı değildir:

  • Tıbbi görüntüleme: Tıbbi görüntülemede GPU'lar, ultrason, MR, röntgen ve BT görüntüleme gibi modalitelerde yer alan görüntü işleme ve yeniden yapılandırma görevlerini önemli ölçüde hızlandırabilir. CUDA kullanarak, görüntü segmentasyonu, gürültü azaltma, kayıt ve tersine çevirme için evrişimli sinir ağlarına (CNN'ler) dayalı derin öğrenme algoritmaları uygulanabilir. Bu, fetal kalp atış hızını tespit etme ve diğer uygulamalar için ultrason görüntülerinin gerçek zamanlı olarak işlenmesini ve MR, röntgen ve BT tarayıcılarından yüksek çözünürlüklü 3B görüntülerin hızlandırılmış yeniden yapılandırılmasını sağlar.
  • Bilgisayar destekli tasarım: Ürün geliştirme ve mimari gibi uygulamalar için CAD yazılımlarında, GPU hızlandırılmış oluşturma, CAD modellerinden fotogerçekçi görüntüler oluşturmak için muazzam bir hız kazandırabilir. CUDA kullanarak, Tesla K80 GPU, NVIDIA'nın RTX ışın izleme teknolojisine dayalı yol izleme algoritmalarını gerçek zamanlı olarak yüksek doğrulukta oluşturma sonuçları üretmek için uygulayabilir.
  • Yapısal simülasyonlar: K80 GPU ayrıca sonlu elemanlar yöntemi (FEM) veya hesaplamalı akışkan dinamiği (CFD) kullanarak yapıları simüle etmek için de uygundur. Güçlü paralel işleme yetenekleri sayesinde, bu simülasyonlarda yer alan büyük denklem sistemlerini yalnızca bir CPU'dan çok daha hızlı çözebilir.
  • Çevre modellemesi: K80, hava durumu modelleri, okyanus akıntıları veya hava kirliliği dağılımı gibi çevresel olguları modellemede yardımcı olabilir. Çift hassasiyetli kayan nokta performansı, bu karmaşık sistemlerin gerçek dünya davranışını anlamak ve tahmin etmek için doğru bir şekilde simülasyonunu sağlar.

Tesla K80 GPU Nasıl Seçilir

  • Hesaplama İhtiyaçlarını Değerlendirin:

    GPU donanımı satın alırken, ilk olarak çalıştırılacak görevlerin veya iş yüklerinin özel hesaplama ihtiyaçlarını dikkatlice değerlendirmek ve değerlendirmek önemlidir. Bu, amaçlanan kullanımları ve tamamlanması gereken uygulama türlerini anlamak için zaman ayırmak anlamına gelir. Makine öğrenimi, simülasyonlar vb. gibi farklı görevlerin verimli bir şekilde tamamlanabilmesi için GPU'dan farklı özellikler gerektirir. Hesaplama ihtiyaçlarını değerlendirerek, bir Tesla GPU'dan gerekli olan uygun özellikleri belirleyebilirsiniz. Örneğin, derin öğrenme eğitim modelleri, daha yüksek bellek bant genişliğine ve büyük veri kümelerini işlemek için yeteneğe sahip bir GPU gerektirebilir. Öte yandan, amaçlanan kullanım bilimsel bilgi işlem ise, farklı bir özellik seti daha uygun olabilir. Dikkate alınması gereken temel özellikler şunlardır: bellek boyutu, bellek bant genişliği, sırasıyla çift ve tek hassasiyet için FP64 ve FP32 performansı ve tensör işlemleri için tensör çekirdeği kullanılabilirliği.

  • Sistem Uyumluluğunu Dikkate Alın:

    Tesla K80 gibi GPU donanımı satın alırken, GPU'ların mevcut bilgisayar sistemi altyapısıyla ne kadar uyumlu olacağını da düşünmek önemlidir. Bu, GPU'ların fiziksel olarak mevcut bilgisayar sunucularına uygun olup olmadığını ve bilgisayar sunucularının GPU'ları bağlamak için yeterli yuvası olup olmadığını kontrol etmek anlamına gelir. Bir diğer önemli uyumluluk gereksinimi, bilgisayar sunucularının yeni GPU'ların güç ihtiyaçlarını karşılamak için uygun güç kaynaklarına sahip olduğundan emin olmaktır. GPU sürücüsü, bilgi işlem yazılım araçları ve ayrıca ekran çıktılarını görüntülemek veya diğer cihazlara bağlanmak için gerekli bağlantı noktaları için destek de doğrulanmalıdır. Sonuç olarak, yeni GPU'ların belirli bilgisayar sunucularıyla ve ortam kurulumuyla iyi bir şekilde çalışacağından emin olmak, satın alma sürecinde önemli bir adımdır.

  • Satıcı Desteğini Değerlendirin:

    GPU'nun bilgisayar sisteminizle uyumluluğunu ve uygunluğunu sağladıktan sonra, satın alınan satıcıdan gelen destek seviyesini düşünmek önemlidir. GPU için garanti kapsamını değerlendirmek, ilk değerlendirilecek faktörlerden biri olmalıdır, çünkü bir garanti, garanti süresi içinde olası donanım sorunlarının ücretsiz olarak giderilebileceğini garanti eder. Satıcının onarımlarla ilgili politikaları, özellikle daha sonra ihtiyaç duyulursa garanti dışı parçalar için onarım hizmeti sunup sunmadıkları konusunda anlaşılması gereken bir konudur. Ayrıca, GPU'nun herhangi bir bileşen parçasının değiştirilmesi gerekiyorsa, satıcıdan yedek parça edinme süreci de incelenmelidir.

Tesla K80 GPU Sıkça Sorulan Sorular

S1: K80'deki her K40 GPU'nun bellek kapasitesi nedir?

C1: Her birinin 12 GB GDDR5 belleği vardır, bu nedenle karttaki toplam bellek 24 GB'tır.

S2: K80'in pik tek hassasiyet performansı nedir?

C2: K80'in pik tek hassasiyet performansı 8.74 TFLOPS'dir.

S3: K80 hangi CUDA paralel bilgi işlem modellerini destekliyor?

C3: K80, CUDA paralel bilgi işlem modelleri 5.2, 6.0, 6.1, 6.5 ve 7.0'ı destekler.

S4: K80'deki her GPU için bant genişliği nedir?

C4: Her GPU'nun 288 GBps bellek bant genişliği vardır.

S5: K80 GPU'larındaki iş yüklerini dengelemeye yardımcı olan hangi teknoloji?

C5: NVIDIA Dinamik Paralellik ve Birleştirilmiş Bellek, K80 GPU'daki iş yükünü iki GPU arasında dengelemeye yardımcı olan iki teknolojidir.