Tesla k80 24gb для чего нужна

Tesla k80 24gb для чего нужна

Что это дает Вам?

Графический ускоритель Tesla K40
Графический ускоритель NVIDIA Tesla K40 от PNY оснащен 12 ГБ памяти и обеспечивает пиковую производительность вычислений с двойной точностью в 1,43 терафлопс. Гибкое решение для приложений в области высокопроизводительных вычислений и анализа данных, графический ускоритель Tesla K40 без труда обеспечивает мощностью приложения в этой сфере.
Данный вычислитель доступен в исполнениях для графических станций (активное охлаждение) и для серверов (пассивное охлаждение).

Графический ускоритель Tesla K80
Карта с двумя GPU, которая объединяет в себе 24 ГБ памяти с молниеносной пропускной способностью и пиковой производительностью для вычислений двойной точности с плавающей точкой до 2,7 терафлопс благодаря технологии NVIDIA GPU Boost™. Tesla K80 GPU создан для выполнения самых требовательных к ресурсам вычислительных задач. Этот GPU идеально подходит для вычисления операций с двойной точностью, для которых требуется не только высокая производительность вычислений, но и высокая пропускная способность памяти.
Данный вычислитель доступен только в исполнении для серверов (пассивное охлаждение).

Чтобы получить помощь по техническим вопросам, звоните +7 (925) 223-4-322 или пишите на pm@arbyte.com

Графические станции с вычислителем NVIDIA Tesla K40 от PNY

ARBYTE CADStation WS499
Самая производительная однопроцессорная модель. Хорошо подходит для работы с большими проектами, рендеринга, обработки видео, проведения инженерных расчетов малых и средних размерностей.
Чипсет: Intel iX99
Процессор: Intel® Intel Core™ i7-5xxx
Память: DDR4-2133, до 64 Гб
Видеоподсистема: профессиональная графическая карта Quadro
Вычислитель: NVIDIA Tesla K40 от PNY
Сконфигурировать и заказать

ARBYTE CADStation WS652

Двухпроцессорная станция. Используется для проведения инженерных расчетов средних и больших размерностей, рендеринга, обработки видео а также для работы с большими трехмерными проектами.
Чипсет: Intel С602
Процессоры: Intel® Xeon® серии E5
Память: DDR3-1600, ECC, reg., до 128 Гб
Видеоподсистема: профессиональная графическая карта Quadro
Вычислитель: NVUDIA Tesla K40 от PNY(до двух вычислителей)
Сконфигурировать и заказать

По вопросам покупки звоните +7 (925) 223-4-322 или пишите на pm@arbyte.com

Серверные системы с вычислителем NVIDIA Tesla K80 от PNY

Эти системы позволяют установить большее количество вычислителей Tesla в единую систему под управлением одной операционной системы без необходимости создания кластерного комплекса. Используются вычислители с пассивным охлаждением. Доступны модели с установкой до 8 вычислителей Tesla в одну систему. Монтаж гибридных вычислителей предполагается в специальные шкафы или стойки.

Подробнее об этих системах можно узнать здесь

Источник

Tesla k80 24gb для чего нужна

НОВЫЙ ОРЛЕАН—SC14—17 ноября, 2014—NVIDIA сегодня представила новое решение для платформы ускоренных вычислений NVIDIA Tesla: двухпроцессорный графический ускоритель Tesla K80 – самый мощный в мире ускоритель, предназначенный для широкого спектра приложений, включая машинное обучение, анализ данных, научные и высокопроизводительные (HPC) расчеты.

реклама

Двухпроцессорный ускоритель Tesla K80 – это новый флагман платформы ускоренных вычислений Tesla, лучшей платформы для анализа информации и ускорения научных исследований. Данная платформа объединяет самые быстрые GPU-ускорители, широко используемую модель параллельного программирования CUDA и обширную экосистему разработчиков приложений, поставщиков приложений и поставщиков решений для ЦОД.

Пользователи смогут раскрыть потенциал широкого спектра приложений благодаря новой версии технологии NVIDIA GPU Boost™, которая позволяет динамически управлять частотами, повышая производительность каждого конкретного приложения.

Лучшая в индустрии производительность для науки, анализа данных, машинного обучения

Двухпроцессорный ускоритель Tesla K80 был разработан для самых сложных вычислительных задач в таких областях, как астрофизика, геномика, квантовая химия, анализ данных и не только. Он также оптимизирован для продвинутых задач «глубокого обучения», одной из самых быстро развивающихся областей индустрии машинного обучения.

Tesla K80 превосходит все остальные ускорители по скорости вычислений—до 8.74 терафлопс для вычислений с плавающей точкой в одинарной точности и 2.91 терафлопс для двойной точности. Tesla K80 в десять раз быстрее, чем самые быстрые CPU в ведущих научных и инженерных приложениях, таких, как AMBER, GROMACS, Quantum Espresso и LSMS.

Ключевые возможности двухпроцессорного ускорителя Tesla K80:

Tesla K80 ускоряет широкий спектр научных, инженерных, коммерческих и корпоративных HPC- и ЦОД-приложений – в целом, более 280. Полный каталог GPU-ускоряемых приложений доступен здесь.

Подробнее о двухпроцессорном ускорителе Tesla K80 можно узнать на стенде NVIDIA № 1727 на конференции SC14, с 17 по 20 ноября, а также в разделе сайта NVIDIA по высокопроизводительным вычислениям.

Пользователи могут бесплатно испытать двухпроцессорный ускоритель Tesla K80 на удаленных кластерах. Подробнее смотрите на сайте GPU Test Drive.

Поставляемый с сегодняшнего дня двухпроцессорный ускоритель NVIDIA Tesla K80 будет доступен у ряда производителей серверов, включая ASUS, Bull, Cirrascale, Cray, Dell, Gigabyte, HP, Inspur, Penguin, Quanta, Sugon, Supermicro and Tyan, а также у партнеров-реселлеров NVIDIA.

О вычислительной платформе на базе NVIDIA Tesla

Вычислительная платформа на базе Tesla создана и предназначена для экономичных, высокопроизводительных вычислительных приложений, научных задач, корпоративных задач, сложного анализа данных и машинного обучения. Ее производительность и эффективность намного выше, чем у системы на базе лишь CPU. В данной платформе используются самые мощные GPU на сегодня, передовые технологии управления и коммуникации, а также самая распространенная модель параллельных вычислений NVIDIA CUDA.

Следите за новостями NVIDIA:

NVIDIA (NASDAQ: NVDA) находится на вершине искусства и науки визуальных вычислений с 1993 года. Технологии компании превращают мир изображений в мир интерактивных открытий для самых разных пользователей — геймеров и ученых, пользователей мобильных устройств, офисных работников и не только. Подробнее смотрите на сайтах http://www.nvidia.ru, http://nvidianews.nvidia.com и http://blogs.nvidia.com.

Отдельные заявления данного пресс-релиза, включая, но не ограничиваясь ими, упоминающие о производительности, влиянии, преимуществах, характеристиках и наличии двухпроцессорного ускорителя NVIDIA Tesla K80, приводятся с расчетом на будущее и могут изменяться в результате обстоятельств и рисков, приводящих к результатам, материально отличным от ожидаемых. Такие обстоятельства и риски включают разработку более быстрой или эффективной технологии, использование CPU для параллельных вычислений, конструкторские, производственные или программные ошибки, влияние технологического развития и конкуренции, изменения в предпочтениях и требованиях покупателей, выбор других стандартов или продуктов конкурентов покупателями, изменения в стандартах отрасли и интерфейсах, неожиданное снижение производительности наших продуктов или технологий при интеграции в системы, а также другие риски, указываемые время от времени в отчетах, которые NVIDIA отсылает в Комиссию по ценным бумагам и биржевым операциям, включая отчет по форме 10-Q за финансовый период, закончившийся 27 июля 2014 года. Копии отчетов для SEC опубликованы на нашем сайте и доступны у NVIDIA бесплатно. Данные, относящиеся к будущему заявлению, не относятся к будущей производительности, а только к текущему моменту, и, кроме случаев, установленных законом, NVIDIA не несет ответственность за обновление таких заявлений, чтобы отразить будущие события или обстоятельства.

Источник

Бесплатная GPU Tesla K80 для ваших экспериментов с нейросетями

Около месяца назад Google сервис Colaboratory, предоставляющий доступ к Jupyter ноутбукам, включил возможность бесплатно использовать GPU Tesla K80 с 13 Гб видеопамяти на борту. Если до сих пор единственным препятствием для погружения в мир нейросетей могло быть отсутствие доступа к GPU, теперь Вы можете смело сказать, “Держись Deep Learning, я иду!”.

Я попробовал использовать Colaboratory для работы над kaggle задачами. Мне больше всего не хватало возможности удобно сохранять натренированные tensorflow модели и использовать tensorboard. В данном посте, я хочу поделиться опытом и рассказать, как эти возможности добавить в colab. А напоследок покажу, как можно получить доступ к контейнеру по ssh и пользоваться привычными удобными инструментами bash, screen, rsync.

Для начала, почему это интересно

Наличие GPU ускорителя является критическим фактором для скорости обучения deep learning моделей. Без GPU обучение нейросети займет многие часы/дни и не позволит полноценно экспериментировать со структурой сети. Объем видеопамяти так же важен. Больше памяти — можно установить больший размер батча и использовать более сложные модели. На сегодняшний день 13G это хороший объем, если захотите получить примерно столько же у себя на столе, придется покупать GPU уровня GTX 1080 Ti.

Что такое Colaboratory

Запускаем обучение

После этого можно удостовериться, что tensorflow использует GPU. Просто скопируйте этот код в первую ячейку ноутбука и выполните, нажав shift+Enter:

Теперь попробуем запустить простую модель tensorflow из примеров, для этого клонируем github репозиторий и запустим скрипт.

После выполнения это команды мы увидим как сеть обучиться и сделает первые предсказания. Существует достаточно много материалов описывающих возможности Jupyter, поэтому я не буду подробно на этом останавливаться.

Монтируем google drive

Всё работает отлично, но через 12 часов виртуальную машину у вас заберут и все данные внутри контейнера будут потеряны. Хорошо бы позаботиться о постоянном хранилище. В colab есть примеры как использовать импортировать данные из cloud storage, google sheets. Это предполагает явный вызов операции копирования, а мне бы хотелось иметь возможность примонтировать внешний диск к файловой системе внутри контейнера, тут на помощь приходит google drive и FUSE драйвер для него. Подключить google drive можно выполнив код, по рецепту из статьи

После этого вам будет доступна директория куда вы можете записывать данные, без опаски их потерять после остановки контейнера. Вы можете определить параметр model_dir в конфигурации модели, tensorflow будет автоматически восстанавливать состояние модели из последнего checkpoint. Таким образом, вы можете продолжить обучение модели или запустить inference в любой момент.

Tensorboard

Я люблю использовать tensorboard в процессе экспериментов со структурой и параметрами нейросети. Если вы хотите узнать больше об этом инструменте рекомендую посмотреть презентацию. Поэтому, я искал возможность, как можно запустить tensorboard в colab. Ответ нашелся на SO. Через переменную LOG_DIR вам необходимо задать путь к model_dir из конфигурации tensorflow модели, либо к корневой директории внутри которой содержиться множество сохраненных моделей.

После выполнения в последней строчке будет выведен URL, открыв который в браузере, мы увидим привычный нам tensorboard.

Доступ по ssh

Для создания TCP туннеля вам потребуется создать аккаунт на сайте ngrok.com и скопировать authtoken оттуда. В бесплатной версии ngrok два тунеля не поддерживаются, поэтому если http тунель на tensorboard всё еще работает, вам надо его отключить, можно это сделать например перезапустив контейнер, нажав Ctrl+M затем «.».

После запуска тунеля вы увидите в ноутбуке, примерно следующее

Теперь с рабочего компьютера вы сможете залогиниться в colab контейнер используя любой ssh клиент и в данном примере хост 0.tcp.ngrok.io, порт 15223. Пример для linux

Бонус для каглеров, для импортирования данных из kaggle и отсылки submit прямо из colaboratory вы можете использовать официальный API клиент, устанавливается командой pip install kaggle.

Источник

Профессиональные видеокарты против игровых — зачем нужна Nvidia Quadro?

Содержание

Содержание

Компании Nvidia и AMD выпускают не только геймерские и офисные видеокарты. Та же линейка Nvidia Tesla используется в суперкомпьютерах и мощных вычислительных системах, ориентированных на научные расчеты. А мы поговорим о профессиональных видеокартах для массовых пользователей — линейке Nvidia Quadro и аналогичных.

Зачем нужны профессиональные видеокарты

Все видеокарты выполняют общую задачу — отрисовывают на дисплее кадры, которые до этого подготавливает процессор. Графический чип получает исчерпывающую информацию о сцене: состав и расположение объектов относительно зрителя, цвет, уровень освещения, видимость и так далее. Пару десятилетий назад в играх была пиксельная графика, но сейчас для создания 3D- сцен используются объекты из множества полигонов.

Полигон — это плоскость в трехмерном пространстве. Как правило, в играх используются треугольные полигоны, на основе которых создают уже полноценные 3D-модели. Чем выше число этих треугольников, тем большую детализацию имеет выводимое изображение.

Именно поэтому в старых играх персонажи имеют угловатые формы — вычислительные мощности того времени позволяли оперировать лишь небольшим числом полигонов. По мере совершенствования видеокарт количество полигонов у моделей росло, персонажи становились более реалистичными, резкие углы сглаживались. Это можно хорошо заметить на примере различных ремастеров, например, Crash Bandicoot.

В среднем на одного персонажа приходится от 15 до 45 тысяч таких треугольников. Одним из рекордсменов в этой области является Нейтан Дрейк из Uncharted 4: A Thief’s End. В его модели более 80 тысяч полигонов.

А теперь представьте, что на экране несколько персонажей и еще различные объекты окружения. Игровым видеокартам приходится обрабатывать положение пары сотен тысяч полигонов, не говоря о наложении других эффектов.

Если говорить об игровой видеокарте, то ее задача — расположение всех полигонов в пространстве, прорисовка текстур, затенение, создание динамического освещения и сглаживание. В итоге мы видим на экране финальный кадр со всеми эффектами.

Профессиональные видеокарты чаще нужны для САПР, бизнес-приложений, визуализации, инженерных расчетах. Если вы занимаетесь моделированием и работаете в таких программах, как КОМПАС-3D, T-FLEX CAD, SOLIDWORKS, Autodesk 3ds Max и аналогичных, то предпочтительней именно профессиональная видеокарта.

Помимо этого, видеокарты NVIDIA Quadro используются при создании различных спецэффектов в фильмах.

Профессиональная видеокарта делает по сути тоже самое, что и игровая, но с небольшими нюансами. В узкоспециализированных 3D- моделях не нужно накладывать различные эффекты, которые делают графику фотореалистичной. При проектировании и разработке крайне важна точность, поскольку на основе созданных моделей обычно делают реальные вещи. Соответственно, число полигонов может в несколько раз превышать описанные ранее числа — до нескольких миллионов на сцену.

В чем отличия профессиональных и игровых видеокарт

Теперь давайте разберемся, чем конкретно профессиональные видеокарты отличаются от геймерских.

Больший объем видеопамяти. Для обработки огромного числа полигонов нужно много памяти. Для сравнения, видеокарта NVIDIA Quadro P6000 2016 года имеет 24 ГБ памяти. Если взять топовую геймерскую видеокарту на аналогичной архитектуре GTX 1080 Ti начала 2017-го, то у нее всего 11 ГБ памяти. Тенденция сохраняется и с текущим поколением: игровая RTX 3090 оснащается 24 ГБ, в то время ка профессиональная NVIDIA Quadro RTX 8000 имеет целых 48 ГБ.

Жесткая стандартизация. В геймерсих видеокартах существует нереференсные улучшенные модели от сторонних компаний — Asus, MSI, Palit и других. Профессиональные видеокарты выпускаются строго под контролем разработчиков и обычно не имеют нереференсных моделей. Это позволяет исключить ситуации, когда вмешательство вендора привело к неработоспособности устройства.

Использование ECC-памяти. Как мы сказали ранее, в профессиональных видеокартах определяющее значение имеет точность, и ошибки при расчетах недопустимы. В связи с этим используется специальная ECC-память, которая способна распознавать и исправлять спонтанные ошибки в битах. Однако память с коррекцией работает немного медленнее в сравнении с non-ECC, которая стоит на игровых видеокартах. Тесты энтузиастов показывают, что разница скорости между ECC и non-ECC в различных задачах не превышает 2 %.

Аппаратная поддержка OpenGL. Это программный интерфейс, используемый при написании различных приложений с 2D/3D графикой. Аппаратная поддержка ощутимо ускоряет вычисления, но ее реализация повышает стоимость продукта.

Специализированные драйверы и BIOS. Для профессиональной видеокарты нужен специальный драйвер. Он предлагает немного больше настроек, например, в панели Nvidia Control пользователи Quadro могут установить сглаживание граней объектов вплоть до 64Х, в то время как GeForce предлагает только 8X. Также спецдрайвер предоставляет более широкие возможности управления рабочими столами и их конфигурациями.

В установочный пакет драйверов для Quadro входит особое ПО — NVIDIA WMI (Windows Management Instrumentation) и специальный инструмент NVIDIA SMI для мониторинга. Для игровых GeForce GTX/RTX в стандартном пакете этого нет.

BIOS в Quadro разрабатывают непосредственно инженеры компании, а не специалисты сторонних брендов.

Сертификация от разработчиков ПО. В профессиональных моделях крайне важна корректная работа в узкоспециализированных программах без багов и зависаний, поэтому разработчики ПО проводят отдельную сертификацию.

Более длительный жизненный цикл. Обновление линеек геймерских видеокарт происходит в среднем один раз в 1,5-2 года. Профессиональные модели обновляются реже — раз в 2–4 года.

Специфика портов. В профессиональных моделях вы редко встретите HDMI и, тем более, VGA. В Nvidia Quadro последнего поколения используются порты DP1.4, а также Virtuallink. В более старых моделях присутствует DVI порт.

Цена. Рекомендованная цена Quadro RTX 8000 — 9 999 долларов. За топовую геймерскую RTX 3090 придется отдать 1499 доллара, что существенно дешевле.

Профессиональные карты имеют аппаратные и программные особенности, направленные на повышение производительности сугубо в специализированных приложениях для работы с 3D и 2D графикой, а также на общую стабильность и надежность.

Можно ли играть на профессиональных видеокартах?

Технически профессиональные модели имеют все то же, что и игровые: ядра CUDA, блоки растеризации, текстурные блоки, а новые Quadro RTX по аналогии с геймерскими RTX имеют и тензорные ядра. Именно поэтому вы без проблем сможете запустить игру на Quadro или аналогичных с комфортным FPS.

Проблема в том, что Quadro не ориентированы на отрисовку графических эффектов, которые актуальны для видеоигр. Именно поэтому при относительно равных параметрах профессиональные ускорители выдают меньший FPS. На этом сказывается и ориентация драйверов — для Quadro и аналогичных они просто не подогнаны под игры.

Несмотря на то, что профессиональные видеокарты могут показать неплохой результат в играх, с учетом их стоимости покупка будет актуальной только для узкоспециализированных задач.

Источник

NVIDIA Tesla K80 vs NVIDIA GeForce GTX 1080

Общая информация

Раздел общей информации в списке сравнения видеокарт содержит информацию о дате выпуска, типе, общем рейтинге и другие полезные данные для определения победителя между NVIDIA Tesla K80 и NVIDIA GeForce GTX 1080. Сравнение происходит по всем показателям из синтетических бенчмарков, которые определяют разные уровни игры и рабочих приложений.

Технические характеристики

Какая из видеокарт лучше в сравнении NVIDIA Tesla K80 против NVIDIA GeForce GTX 1080 в технологическом процессе изготовления, энергопотребления, а также наиболее важная часть, содержащаяся в рейтинге видеокарт.

Размеры, разъемы и совместимость

Давайте обсудим, какие размеры (длина, ширина, высота) у видеокарт NVIDIA Tesla K80 и NVIDIA GeForce GTX 1080.

Память (частота и разгон)

Память видеокарт играет роль как в играх, так и в графических приложениях. Чем выше стандарт (GDDR) тем лучше. Она напрямую влияет на скорость и эффективность обработки данных. В чем разница по типу, типу и турбо- частота, пропускной способности GDDR между NVIDIA Tesla K80 и NVIDIA GeForce GTX 1080:

Поддержка портов и дисплеев

Давайте подводим разницу в портах, оснащены видеокарты NVIDIA Tesla K80 и NVIDIA GeForce GTX 1080. Обратите внимание на количество портов и максимальное разрешение поддерживаемых мониторов.

Технологии

Посмотрим, в чем разница. Стоит отметить, что NVIDIA и AMD используют разные технологии.

API поддержки

Противостояние двух соперников NVIDIA Tesla K80 и NVIDIA GeForce GTX 1080 практически завершено. Аппаратная поддержка (API) не сильно влияет на общую производительность, она не учитывается в синтетических бенчмарках и других тестах производительности.

Игровая производительность

Преимущества NVIDIA Tesla K80

Дешевле (175 долларов против 765 долларов (рекомендованная производителем розничная цена в 1.3 раза))

Больше максимальный объем оперативной памяти (12 ГБ против 8 ГБ)

Преимущества NVIDIA GeForce GTX 1080

68.18% еaster в синтетических тестах

Больше конвейеров (2560 против 2496)

Более тонкое производствоturing техпроцесс (16 нм против 28 нм)

Меньше энергопотребление (180 Вт против 300 Вт)

Больше пропускная способность памяти (320 ГБ / с против 240.6 ГБ / с)

Итак, NVIDIA Tesla K80 или NVIDIA GeForce GTX 1080?

Судя по результатам синтетического и игрового тестов, мы рекомендуем NVIDIA GeForce GTX 1080.

Источник