Видеокарта NVIDIA Tesla K20m 5GB GDDR5

NVIDIA Tesla K20m — это профессиональный вычислительный ускоритель на архитектуре NVIDIA Kepler, ориентированный на использование в серверных системах и суперкомпьютерах для задач высокопроизводительных вычислений, научного моделирования и обработки больших массивов данных. Ускоритель реализован на базе одного графического процессора GK110 и предоставляет 2 496 ядер CUDA, что обеспечивает высокий уровень параллельной производительности при решении задач, чувствительных к скорости операций одинарной и двойной точности. На плате установлено 5 ГБ памяти GDDR5 с 320‑битным интерфейсом и пиковой пропускной способностью до 208 ГБ/с, что позволяет эффективно обслуживать вычислительные ядра при работе с большим объёмом данных. Tesla K20m, согласно официальным материалам, обеспечивает пик более 3,5 TFLOPS в операциях одинарной точности (FP32) и свыше 1 TFLOPS в операциях двойной точности (FP64), что даёт до трёхкратного прироста по FP64 по сравнению с поколением Fermi‑ускорителей в аналогичном тепловом пакете. Карта выполнена в форм‑факторе полноразмерного двухслотового модуля PCI Express Gen2 ×16, рассчитанного на установку в серверные шасси с фронтально‑тыловым воздушным потоком и специализированной системой охлаждения. Отсутствие видеовыходов подчёркивает, что Tesla K20m является чисто вычислительным ускорителем, предназначенным для работы в стеке CUDA и HPC‑приложениях без вывода графического интерфейса. Поддержка ECC для памяти GDDR5, включаемой и отключаемой на уровне конфигурации, обеспечивает обнаружение и исправление одиночных ошибок, что критично для длительных научных и инженерных расчётов.

Архитектура и ключевые характеристики

Архитектурной основой NVIDIA Tesla K20m является графический процессор GK110 поколения Kepler, выполненный по 28‑нм техпроцессу TSMC, содержащий порядка 7,08 млрд транзисторов и до 2 496 активных ядер CUDA в конфигурации данного ускорителя. Ядра CUDA сгруппированы в потоковые мультипроцессоры SMX, которые обеспечивают более высокую плотность вычислений и энергоэффективность по сравнению с предыдущей архитектурой Fermi. Тактовая частота вычислительных ядер в Tesla K20‑классе составляет около 706 МГц, что в сочетании с количеством ядер даёт пиковую производительность порядка 3,52 TFLOPS в FP32 и примерно 1,17 TFLOPS в FP64 для вариантов на GK110 с 2 496 активными ядрами. Kepler реализует ключевые функции для HPC‑нагрузок: Hyper‑Q (увеличение числа очередей работы на GPU и лучшая утилизация ресурсов), Dynamic Parallelism (запуск новых параллельных задач непосредственно с GPU) и GPUDirect с поддержкой RDMA, что снижает накладные расходы при распределённых вычислениях и работе с высокоскоростными сетями.

Подсистема памяти NVIDIA Tesla K20m включает 5 ГБ GDDR5, подключённой по 320‑битной шине, реализованной через 20 микросхем GDDR5 (типично 64M × 16), формирующих общий кадровый буфер и рабочую область для данных приложений. Эффективная частота памяти 2,6 ГГц обеспечивает пропускную способность до 208 ГБ/с при отключённой коррекции ошибок ECC, что важно для задач с интенсивным обменом данными между ядрами CUDA и видеопамятью. Встроенная поддержка ECC позволяет включать обнаружение и исправление одиночных битовых ошибок и обнаружение двойных; при этом включение ECC приводит к небольшому снижению эффективной пропускной способности, но существенно повышает надёжность вычислений. Интерфейс подключения реализован как PCI Express Gen2 ×16, обеспечивающий достаточную полосу пропускания для характерных HPC‑нагрузок поколения Kepler; при этом плата физически совместима со слотами PCIe Gen3 за счёт обратной совместимости стандарта. Типовой тепловой пакет для плат семейства Tesla K20 в серверном исполнении составляет до 225 Вт, при этом для некоторых модификаций, включая активные варианты, в отчётах Energy Star фиксируется максимальное энергопотребление порядка 144–225 Вт в зависимости от конфигурации и режима.

С точки зрения механики Tesla K20m соответствует полноразмерному двухслотовому форм‑фактору PCI Express: физические габариты платы — примерно 4,376″ по высоте и 10,5″ по длине, что отражено в спецификациях Tesla K20 GPU Accelerator. Плата использует два дополнительных разъёма питания PCIe (в общих спецификациях для K20 указываются два 6‑контактных или комбинации 6‑ и 8‑контактного подключений в зависимости от OEM‑исполнения), обеспечивающих подачу мощности сверх 75 Вт, предоставляемых слотом. Отсутствие дисплейных коннекторов (Display Connectors: None) подчёркивает вычислительное назначение ускорителя. Tesla K20m поддерживает стандарты IEEE 754 для одинарной и двойной точности, полностью совместима с CUDA и библиотеками NVIDIA для линейной алгебры, БПФ и других вычислительных задач.

Сценарии применения

NVIDIA Tesla K20m предназначена для использования в высокопроизводительных вычислительных комплексах, научных центрах и инженерных организациях, где критичны производительность в FP32/FP64, надёжность и предсказуемость результатов. Ускоритель применяется в составах кластеров, суперкомпьютеров и специализированных серверов, ориентированных на CUDA‑нагрузки и HPC‑приложения, оптимизированные под архитектуру Kepler.

• Идеально подходит для обучения нейросетей (Deep Learning) своего поколения и экспериментальных ИИ‑проектов: 2 496 ядер CUDA, более 3,5 TFLOPS FP32 и 5 ГБ GDDR5 позволяют обучать и отлаживать небольшие и средние модели глубокого обучения (особенно в задачах компьютерного зрения и обработки сигналов) на серверных платформах с поддержкой CUDA и ранних версий фреймворков Deep Learning.
• Эффективна для инференса LLM‑моделей малого масштаба и других моделей машинного обучения, где Tesla K20m ускоряет матричные операции, свёрточные слои и параллельную обработку запросов в составе серверов аналитики и бизнес‑приложений, с учётом ограничений по объёму памяти и особенностей Kepler.
• Подходит для высокопроизводительных вычислений (HPC): задач численного моделирования, CFD, FEM, квантовой химии, вычислительной физики, климатических и метеорологических моделей, где необходима высокая производительность FP64 в сочетании с поддержкой ECC для обеспечения корректности результатов.
• Оптимальна для геофизики, сейсморазведки и обработки сигналов, где высокая пропускная способность памяти (до 208 ГБ/с) и массовый параллелизм ядер CUDA позволяют существенно ускорить анализ сейсмических, радиолокационных и других больших массивов данных по сравнению с системами, использующими только CPU.
• Может использоваться в финансовом моделировании, Монте‑Карло симуляциях, анализе риска и других задачах количественного анализа, где важна комбинация высокой производительности FP32/FP64, поддержки ECC и зрелой CUDA‑экосистемы.

Совместимость

NVIDIA Tesla K20m разрабатывалась для интеграции в серверные платформы и кластерные узлы, соответствующие требованиям по установке полноразмерных двухслотовых PCI Express Gen2/Gen3 ×16 карт с дополнительным питанием и достаточным воздушным потоком. Ускоритель монтируется в стандартные слоты PCIe полной высоты и требует наличие продуманной системы охлаждения в шасси, так как теплоотвод осуществляется за счёт воздушного потока, формируемого вентиляторами сервера или стойки.

• Ускоритель протестирован на совместимость с серверными платформами: конфигурациями на базе Supermicro, в том числе двухпроцессорными платами с несколькими слотами PCIe ×16, где Tesla K20‑серии (включая K20m) используются в составе 2U/4U‑узлов для HPC‑кластеров; рабочими станциями и серверами Dell, оснащёнными ускорителями Tesla K‑серии в PCIe‑исполнении; а также решениями HPE, где Tesla K20‑класс применялся в конфигурациях для вычислительных задач, что подтверждается спецификациями OEM‑партнёров и практическими рекомендациями по конфигурации.
• Поддерживается установка в системах форм‑фактора Rack (2U/4U и выше), рассчитанных на использование нескольких двухслотовых карт Tesla, при условии обеспечения необходимого воздушного потока через радиаторы ускорителей и наличия блоков питания достаточной мощности (в документации указываются требования порядка 550 Вт и выше для узлов с Tesla K20‑классом).
• Совместимость с операционными системами Linux и Windows Server, поддержка CUDA и драйверов для Tesla‑ускорителей обеспечивают корректную работу Tesla K20m с HPC‑стеками, фреймворками машинного обучения своего поколения, системами управления кластерами и средствами мониторинга, перечисленными в официальных документах по семейству Tesla K.

Надёжность и программная экосистема

NVIDIA Tesla K20m позиционируется как надёжное решение для длительной эксплуатации в высоконагруженных вычислительных средах, где критичны корректность и воспроизводимость результатов. Аппаратная поддержка ECC для памяти GDDR5, ориентированность на серверный форм‑фактор, эксплуатация в режимах 24×7 и использование в сертифицированных OEM‑конфигурациях делают ускоритель соответствующим требованиям научных, инженерных и промышленных центров. Возможность включения и отключения ECC даёт администраторам и пользователям гибкость в выборе между максимальной производительностью и повышенной надёжностью.

Ускоритель полностью интегрирован в экосистему NVIDIA CUDA: поддерживаются версии CUDA, актуальные для Kepler, а также библиотеки cuBLAS, cuFFT и другие GPU‑ускоренные стеки, используемые в HPC‑и ИИ‑приложениях. Tesla K20m продолжает использоваться в существующих кластерах и тестовых стендах, построенных в эпоху Kepler, где важна совместимость с отлаженным кодом и моделями, и может применяться в образовательных и пилотных проектах. При соблюдении требований к охлаждению, питанию и версии драйверов Tesla K20m остаётся надёжным вычислительным ускорителем для задач, ориентированных на высокую производительность FP32/FP64, поддержку ECC и зрелую программную экосистему CUDA в серверных и кластерных средах.