Видеокарта NVIDIA Tesla K10 4GB GDDR5

NVIDIA Tesla K10 — это профессиональный ускоритель вычислений на архитектуре Kepler, ориентированный на высокопроизводительные задачи одинарной точности, такие как сейсморазведка, обработка сигналов и изображений, видеоаналитика и другие массово-параллельные вычисления в составе серверных кластеров и стоечных систем. Плата построена на базе двух графических процессоров GK104 и предоставляет в сумме 3 072 ядра CUDA (2 × 1 536), 8 ГБ памяти GDDR5 (4 ГБ на каждый GPU) и пропускную способность памяти до 320 ГБ/с (суммарно по двум GPU), что даёт значительный выигрыш в производительности по сравнению с предыдущим поколением Fermi‑ускорителей при том же тепловом пакете. Общая пиковая производительность одинарной точности достигает 4,58 TFLOPS, что делает Tesla K10 эффективным «черновым» ускорителем для задач, где ключевую роль играют операции с FP32 и высокий поток данных. Конструктивно Tesla K10 выполнена в виде полноразмерной двухслотовой PCIe‑карты с пассивным охлаждением и рассчитана на использование в серверных шасси с фронтально‑тыловым воздушным потоком, поддерживает интерфейс PCI Express Gen3 x16 и может поставляться в составе готовых серверов и кластерных узлов. Наличие опциональной поддержки ECC для памяти GDDR5 (включение/отключение на уровне OEM/пользователя) повышает надёжность вычислений в долгосрочных задачах HPC.

Архитектура и ключевые характеристики

Аппаратная основа NVIDIA Tesla K10 — два графических процессора GK104 архитектуры Kepler, каждый из которых содержит 1 536 ядер CUDA, что в сумме даёт 3 072 CUDA‑ядра на плату. Архитектура Kepler ориентирована на высокую энергоэффективность и массовый параллелизм, обеспечивая существенно более высокое отношение производительности к ватту по сравнению с предыдущим поколением Fermi‑ускорителей. Согласно спецификациям, тактовая частота процессорных ядер составляет около 745 МГц, что в совокупности с количеством CUDA‑ядер даёт пиковую производительность порядка 2,29 TFLOPS FP32 на один GPU и около 4,58 TFLOPS FP32 на плату. Двухчиповая компоновка позволяет масштабировать производительность в задачах, хорошо распараллеливаемых на два независимых GPU, при этом каждый GPU видит собственную память и ресурсы.

Подсистема памяти Tesla K10 состоит из 8 ГБ GDDR5, разделённых поровну между двумя GPU: по 4 ГБ на каждый GK104. Для каждого GPU используется 256‑битная шина памяти, а суммарная пиковая пропускная способность по двум кристаллам достигает порядка 320 ГБ/с, что критично для задач с интенсивным обменом данными, таких как обработка сигналов, изображений и сейсморазведка. В спецификации указана поддержка ECC на памяти GDDR5 — функция может быть включена или отключена OEM‑производителем или конечным пользователем, что позволяет балансировать между максимальной производительностью (ECC Off) и повышенной надёжностью (ECC On). Интерфейс подключения — PCI Express Gen3 x16, обеспечивающий высокую пропускную способность обмена данными между GPU и хост‑системой и совместимость с современными серверными платформами на момент выхода продукта. Типичный тепловой пакет платы находится в диапазоне 225–235 Вт, при этом охлаждение реализовано пассивно: рассеивание тепла возлагается на поток воздуха серверного шасси.

Физически Tesla K10 представляет собой полноразмерную двухслотовую карту форм‑фактора PCIe с длиной порядка 10,5″ и стандартной высотой плат расширения, ориентированную на установку в серверные шасси с горизонтальным или вертикальным размещением плат. Ускоритель не имеет видеоразъёмов и предназначен строго для вычислительных задач, работая в составе серверных операционных систем и сред HPC. Плата поддерживает набор технологий NVIDIA для GPU‑вычислений, включая CUDA, библиотеки для линейной алгебры, БПФ и прочие специализированные стеки, а также средства мониторинга и управления параметрами ускорителя. В совокупности архитектурные особенности Tesla K10 делают её специализированным ускорителем для однопоточности по данным (data‑parallel) и FP32‑ориентированных задач в составе кластеров и GPU‑серверов.

Сценарии применения

NVIDIA Tesla K10 создавалась как GPU‑ускоритель для задач, критичных к производительности одинарной точности и пропускной способности памяти, в составе профессиональных серверов и кластеров. Двухчиповая компоновка и высокая пиковая производительность FP32 делают карту особенно привлекательной для приложений, масштабируемых на два независимых GPU, использующих CUDA и GPU‑ускоренные библиотеки.

• Идеально подходит для обучения нейросетей (Deep Learning) и связанных экспериментов на уровне своего поколения: суммарная производительность до 4,58 TFLOPS FP32 и 8 ГБ GDDR5 (по 4 ГБ на GPU) позволяют обучать и отлаживать модели глубокого обучения небольшого и среднего масштаба, особенно в задачах компьютерного зрения, обработки изображений и сигналов, с учётом ограничений по объёму памяти на GPU.
• Эффективна для инференса LLM‑моделей и других моделей машинного обучения своего поколения малого масштаба, а также классических моделей (логистическая регрессия, SVM, деревья решений и т. п.), где Tesla K10 используется для ускорения матричных операций, свёрток и параллельной обработки запросов в составе серверов приложений и аналитических систем.
• Подходит для высокопроизводительных вычислений (HPC), ориентированных на одинарную точность: сейсмических расчётов, геофизического моделирования, обработки сигналов, имитационного моделирования и видеоаналитики, где высокая пропускная способность памяти и пиковая производительность FP32 позволяют существенно ускорить расчёты по сравнению с CPU‑только конфигурациями.
• Оптимальна для задач обработки изображений и видео: фильтрации, масштабирования, кодирования/декодирования, анализа видеопотоков (video analytics), где массовый параллелизм CUDA‑ядер Tesla K10 позволяет обрабатывать большое количество кадров и потоков в реальном времени или близко к нему.
• Может использоваться в составе кластеров и GPU‑ферм для пакетной обработки задач, таких как моделирование, финансовые расчёты, поиск и анализ данных, где программные стеки оптимизированы под архитектуру Kepler и работу с несколькими GPU в узле.

Совместимость

Ускоритель NVIDIA Tesla K10 выполнен в полноразмерном форм‑факторе PCI Express Gen3 x16 и спроектирован для установки в стандартные серверные шасси и рабочие станции, поддерживающие двухслотовые пассивно охлаждаемые GPU с тепловым пакетом около 225–235 Вт. Для корректной работы требуется шасси с продуманной системой фронтально‑тылового обдува и блоками питания достаточной мощности, а также материнские платы с поддержкой PCIe Gen3 x16 и возможностью выделения необходимых линий под GPU‑ускорители.

• Ускоритель протестирован на совместимость с серверными платформами: кластерами и 2U/4U‑серверами Supermicro, где доступна конфигурация узлов с четырьмя NVIDIA Tesla K10 (4 × K10, суммарно 12 288 CUDA‑ядер) и четырьмя слотами PCIe 3.0 x16; конфигурациями серверов и рабочих станций Dell и HPE, рассчитанными на использование пассивных GPU Tesla, в том числе платформами на базе Intel Xeon E5/E7 и последующих поколений, где Tesla K10 включалась в рекомендованные или поддерживаемые конфигурации согласно документации OEM‑партнёров.
• Поддерживается установка в системах форм‑фактора Rack (1U/2U/4U в зависимости от конкретной платформы и разводки PCIe‑слотов), рассчитанных на использование нескольких двухслотовых карт Tesla, при условии обеспечения необходимого воздушного потока через пассивный радиатор и соответствующей мощности блоков питания.
• Совместимость с операционными системами семейства Linux и Windows Server, поддержка CUDA и соответствующих драйверов для Tesla‑ускорителей обеспечивают корректную работу с HPC‑стеками, фреймворками машинного обучения того времени, системами управления кластерами и средствами мониторинга, указанными в документации NVIDIA и партнёров.

Надёжность и особенности эксплуатации

Надёжность NVIDIA Tesla K10 обеспечивается сочетанием аппаратной поддержки ECC (для памяти GDDR5), использованием серверного форм‑фактора и возможностью эксплуатации в условиях круглосуточной нагрузки в составе стоечных систем. Поддержка ECC позволяет обнаруживать и исправлять одиночные битовые ошибки и обнаруживать двойные, что снижает риск немых ошибок в долгосрочных научных и инженерных вычислениях, особенно при работе с крупными моделями и массивами данных. Паспортный тепловой пакет и пассивное охлаждение предполагают использование Tesla K10 только в шасси с достаточным воздушным потоком; при соблюдении этих требований ускоритель способен стабильно работать в режимах 24×7.

Ускоритель интегрируется в программную экосистему NVIDIA для GPU‑вычислений: поддерживаются CUDA, библиотеки для линейной алгебры, БПФ, решения для сейсморазведки, анализа данных и другие специализированные стеки, а также средства мониторинга температуры, загрузки и состояния ECC через стандартные инструменты управления. В среде современных ИИ‑и HPC‑нагрузок Tesla K10 может использоваться как часть существующих кластеров, тестовых стендов и учебных инфраструктур, где важна совместимость со старыми стеками и приложениями, ориентированными на архитектуру Kepler. При правильной конфигурации охлаждения, питании и актуальных для данной архитектуры драйверах Tesla K10 остаётся надёжным специализированным ускорителем для однопоточности по данным и FP32‑ориентированных задач в серверных и кластерных средах.