Видеокарта NVIDIA Tesla K20x 6GB GDDR5

NVIDIA Tesla K20X — это серверный GPU-ускоритель на архитектуре Kepler, ориентированный на вычислительные задачи, где важны высокая производительность в двойной точности, масштабируемость и надежность при круглосуточной нагрузке. Благодаря использованию чипа GK110 и памяти GDDR5 с широкой шиной, карта обеспечивает внушительную пропускную способность и стабильную работу в составе высокоплотных серверных конфигураций. Ускоритель изначально спроектирован для центров обработки данных и HPC-кластеров, поэтому лишен видеовыходов и использует пассивное охлаждение, что упрощает интеграцию в типовые серверные платформы с развитой системой воздушного или жидкостного охлаждения. Tesla K20X поддерживает аппаратный ECC для памяти, что критично для долгих вычислительных экспериментов и задач моделирования, где даже единичная ошибка в данных недопустима. Сочетание высокой теоретической производительности, большого числа ядер CUDA и проверенной временем архитектуры делает этот ускоритель актуальным выбором для уже развёрнутых научных и инженерных решений, которые оптимизированы под поколение Kepler.

Архитектура и ключевые характеристики

В основе NVIDIA Tesla K20X лежит графический процессор GK110 с архитектурой Kepler, содержащий 7,1 млрд транзисторов и до 15 блоков SMX, оптимизированных под массовый параллелизм и высокую энергоэффективность. Конфигурация Tesla K20X включает 2688 ядер CUDA, что позволяет эффективно распараллеливать крупные вычислительные ядра и библиотеки, ориентированные на GPU-ускорение. Для вычислений в одинарной и двойной точности карта развивает производительность порядка 3,9 TFLOPS в одинарной и свыше 1,3 TFLOPS в двойной точности, что особенно важно для научных и инженерных расчетов, завязанных на FP64.

Ускоритель оснащен 6 ГБ памяти GDDR5 с 384-битной шиной, что даёт пропускную способность до 250 ГБ/с, обеспечивая быстрый обмен данными между ядрами CUDA и оперативной памятью GPU. Такая конфигурация памяти позволяет эффективно работать с крупными массивами данных, матрицами и сеточными моделями без постоянных обращений к оперативной памяти хост-системы. Tesla K20X выполнена в виде двухслотового адаптера PCI Express формата полноразмерной карты (full height, dual-slot), поддерживающего интерфейс PCIe Gen2 x16 и использующего пассивный радиатор, рассчитанный на интенсивный воздушный поток в серверном корпусе. Потребляемая мощность платы составляет около 235 Вт, при этом карта использует один 8-контактный и один 6-контактный разъём питания, что соответствует типовой конфигурации серверных платформ для GPU-ускорителей.

Ключевой особенностью Tesla K20X является поддержка ECC (Error Correcting Code) для памяти GDDR5, которая может быть включена или отключена OEM-производителем или конечным пользователем в зависимости от требований к производительности и надежности. Аппаратная коррекция ошибок позволяет автоматически исправлять одиночные ошибки и обнаруживать двойные, минимизируя риск искажения данных в ходе длинных вычислительных серий. Архитектура Kepler для сегмента Tesla также предусматривает улучшенную подсистему кешей и контроллеров памяти, что снижает задержки при обращении к данным и повышает общую эффективность вычислений по сравнению с предыдущим поколением Fermi. В результате Tesla K20X демонстрирует значительный прирост производительности на ватт и производительности при типовых HPC-нагрузках без необходимости радикально перерабатывать код существующих приложений.

Сценарии применения

Благодаря сочетанию высокой производительности, поддержке двойной точности и ECC-памяти, NVIDIA Tesla K20X ориентирована на широкий спектр профессиональных задач в центрах обработки данных и научных организациях. Ускоритель предназначен исключительно для вычислений и не содержит графических выходов, поэтому его основное применение — серверные и кластерные конфигурации, где GPU работает как вычислительный сопроцессор.

• Идеально подходит для обучения нейросетей (Deep Learning) и классического машинного обучения, где задействуются библиотеки, оптимизированные под архитектуру Kepler и CUDA, в том числе при работе с моделями, требующими повышенной точности вычислений.
• Подходит для инференса моделей обработки естественного языка и других LLM-решений, созданных под поколение GPU Kepler и ориентированных на серверные среды с поддержкой GPU-ускорения через CUDA и соответствующие фреймворки.
• Ориентирована на высокопроизводительные вычисления (HPC), включая численное моделирование, методы конечных элементов, вычислительную гидродинамику (CFD), моделирование физических процессов и задач структурного анализа, где критичны высокая производительность в двойной точности и масштабируемость на многогранных кластерах.
• Подходит для задач в области геофизики и сейсморазведки, таких как миграция по полному волновому полю и инверсия, где большие объёмы данных и сложные математические модели выигрывают от параллельной обработки на GPU.
• Эффективна в задачах финансового моделирования и риск-аналитики, включая Монте-Карло моделирование, оценку деривативов и сценарный анализ, где требуется высокая производительность FP64 и контроль над целостностью данных через ECC.
• Может применяться для биоинформатики и вычислительной химии, включая моделирование взаимодействия молекул, прогнозирование структуры белков и анализ геномных данных, где параллельные вычисления позволяют существенно сократить время исследований.
• Используется в проектах визуализации и постобработки результатов научных экспериментов, когда данные предварительно обрабатываются на GPU без необходимости вывода изображения на дисплей, что соответствует серверной природе ускорителя.

Совместимость

NVIDIA Tesla K20X разработана специально для серверных систем и поставляется в форм-факторе, совместимом с типовыми шасси и платформами для GPU-ускорителей ведущих производителей. Использование интерфейса PCI Express Gen2 x16 и пассивной системы охлаждения позволяет интегрировать карту в широкий спектр 1U, 2U и более высокоплотных решений, где предусмотрен направленный воздушный поток и достаточный ресурс по питанию.

• Ускоритель протестирован на совместимость с серверными платформами Dell PowerEdge, включая модели, поддерживающие установку нескольких GPU-ускорителей Tesla в рамках одного шасси для построения вычислительных узлов HPC-кластеров.
• Поддерживается в серверных системах HPE (HP) ProLiant, где предусмотрены специализированные конфигурации для GPU-ускорения, в том числе варианты с несколькими слотами PCIe для установки Tesla K20X и других ускорителей серии Tesla поколения Kepler.
• Совместима с серверными платформами Supermicro, ориентированными на высокоплотные GPU-конфигурации, что позволяет собирать узлы с несколькими Tesla K20X для задач HPC, научных расчётов, моделирования и машинного обучения.
• Поддержка реализована и у других серверных вендоров, включающих решения для Tesla K20X в свои линейки GPU-серверов, что упрощает внедрение ускорителя в существующую инфраструктуру центров обработки данных.

Надежность и эксплуатация в ЦОД

При проектировании NVIDIA Tesla K20X особое внимание уделено надежности и эксплуатационным характеристикам, что делает этот ускоритель подходящим для длительной работы в круглосуточном режиме в условиях ЦОД. Пассивная система охлаждения рассчитана на работу в среде с контролируемым воздушным потоком, характерной для серверных стоек, что позволяет минимизировать количество подвижных элементов в непосредственной близости к GPU и повысить общую отказоустойчивость решения.

Наличие аппаратной поддержки ECC и продуманной архитектуры подсистемы памяти снижает вероятность ошибок при длительных вычислениях и работе с критически важными научными и финансовыми данными. Конфигурация питания с использованием 6- и 8-контактных разъёмов PCI Express соответствует стандартным требованиям серверных блоков питания и упрощает выбор совместимых платформ. Форм-фактор двухслотовой карты с полноразмерной высотой обеспечивает хорошую механическую совместимость с большинством корпоративных серверных шасси, разработанных для установки GPU-ускорителей, включая решения с плотной компоновкой. В результате Tesla K20X может использоваться как основа для модернизации существующих кластеров на базе Kepler, а также как проверенный компонент в инфраструктуре, где уже развернуты приложения, оптимизированные под данное поколение архитектуры.