Видеокарта NVIDIA Tesla K40 12GB GDDR5

NVIDIA Tesla K40 12GB GDDR5 — профессиональный вычислительный ускоритель на архитектуре NVIDIA Kepler, ориентированный на высокопроизводительные вычисления, задачи искусственного интеллекта и обработку больших массивов данных в серверных системах и кластерных инфраструктурах. Ускоритель обеспечивает до 4,29 TFLOPS однопроцессорной производительности и до 1,43 TFLOPS в операциях двойной точности, что позволяет существенно сократить время выполнения ресурсоёмких научных и инженерных расчётов по сравнению с традиционными CPU‑конфигурациями. Наличие 2880 ядер CUDA и 12 ГБ видеопамяти GDDR5 с пропускной способностью до 288 ГБ/с обеспечивает эффективную обработку крупных наборов данных, трёхмерных сеток и многомерных тензоров в задачах моделирования, симуляций и машинного обучения. Tesla K40 выпускается в виде двухслотового модуля форм‑фактора Tesla длиной около 267 мм с пассивной системой охлаждения, рассчитанной на использование в серверных платформах с направленным воздушным потоком. Ускоритель подключается к системе по шине PCI Express 3.0 x16 и не имеет видеовыходов, что подчёркивает его назначение как чисто вычислительного модуля для задач GPGPU и HPC. Пиковое энергопотребление до 235 Вт и наличие двух разъёмов питания (6‑контактный и 8‑контактный PCIe) требуют соответствующей поддержки со стороны блока питания и системы охлаждения сервера. Tesla K40 поддерживает стек технологий CUDA и предназначена для использования с библиотеками и инструментами, ориентированными на ускорение вычислений в научных, инженерных и аналитических приложениях.

Архитектура и ключевые характеристики

В основе NVIDIA Tesla K40 лежит архитектура Kepler с графическим процессором GK110B, ориентированная на высокопараллельные вычисления и эффективную работу с нагрузками HPC и GPGPU. Ускоритель оснащён 2880 ядрами CUDA, которые обеспечивают высокую вычислительную плотность и позволяют существенно ускорять задачи, эффективно разлагаемые на параллельные потоки — от численного решения дифференциальных уравнений до линейной алгебры и обработки сигналов. Пиковая производительность достигает порядка 4,29 TFLOPS в одинарной точности и 1,43 TFLOPS в двойной точности, что делает Tesla K40 подходящим для приложений, чувствительных к точности вычислений, таких как моделирование физических процессов и задачи квантовой химии.

Подсистема памяти представлена 12 ГБ GDDR5 с 384‑битной шиной и пропускной способностью до 288 ГБ/с, что обеспечивает высокую скорость обмена данными между памятью и ядрами CUDA. Такой объём и ширина шины позволяют размещать в памяти ускорителя крупные массивы данных, матрицы и сетки, уменьшая необходимость частых обращений к системной памяти и способствуя росту общей производительности приложения. Память реализована 24 микросхемами объёмом 256M × 16, что соответствует серверному уровню исполнения и ориентировано на длительную работу под нагрузкой. Графический процессор имеет базовую частоту порядка 745 МГц с возможностью динамического повышения частоты (GPU Boost), что даёт дополнительный резерв производительности при наличии теплового и энергетического бюджета.

Физически NVIDIA Tesla K40 выполнена в формате двухслотового модуля длиной около 10,5 дюйма и высотой порядка 4,376 дюйма, с пассивным радиатором, предназначенным для охлаждения потоком воздуха, создаваемым системными вентиляторами сервера. Для питания используются один 6‑контактный и один 8‑контактный разъёмы PCI Express, при этом максимальное потребление энергии составляет до 235 Вт, что необходимо учитывать при проектировании конфигурации сервера и выборе блока питания. Отсутствие видеовыходов подчёркивает фокус Tesla K40 на вычислительных задачах без вывода изображения, что соответствует типичным сценариям использования в стойковых серверах и кластерных узлах.

Сценарии применения

Набор аппаратных характеристик NVIDIA Tesla K40 12GB GDDR5 и поддержка стека CUDA определяют её применение в качестве универсального вычислительного ускорителя для научных, инженерных и AI‑нагрузок.

• Идеально подходит для обучения нейросетей (Deep Learning) в конфигурациях, где используются модели умеренного размера и классические архитектуры, а также для ускорения отдельных этапов обучения и экспериментов с гиперпараметрами.
• Может применяться для инференса LLM моделей и других AI‑сервисов при работе с оптимизированными и сжатыми моделями, которые укладываются в доступный объём памяти 12 ГБ и не требуют экстремальной пропускной способности памяти.
• Ориентирована на высокопроизводительные вычисления (HPC): численное моделирование, задачи вычислительной гидродинамики, структурного анализа, климатического моделирования, биоинформатики и других областей, где критична производительность операций с плавающей точкой.
• Подходит для ускорения приложений больших данных и аналитики, включая библиотеки линейной алгебры, методы Монте‑Карло, обработку сигналов и изображений, а также вычислительные ядра, интегрированные в существующие программные комплексы.
• Используется в составе GPU‑кластеров и вычислительных узлов исследовательских центров и университетов, где Tesla K40 выступает частью гибридной архитектуры CPU+GPU для решения комплексных междисциплинарных задач.

Совместимость

NVIDIA Tesla K40 12GB GDDR5 предназначена для использования в серверных платформах и рабочих станциях, поддерживающих установку двухслотовых вычислительных модулей PCI Express 3.0 x16 с пассивным охлаждением и дополнительным питанием. Ускоритель протестирован на совместимость с серверными платформами ведущих производителей, в конфигурациях которых обеспечиваются необходимые параметры по питанию, охлаждению и размещению платы.

• Dell серверы и рабочие станции, поддерживающие установку Tesla K40 как PCIe‑ускорителя для задач HPC и GPGPU, при наличии соответствующих слотов, линии PCIe Gen3 и блока питания с необходимым резервом по мощности.
• HPE платформы, включая системы из линейки, описанной в руководствах по использованию NVIDIA Tesla K40 и K80, где указаны поддерживаемые шасси и конфигурации для размещения двухслотовых модулей Tesla форм‑фактора длиной 267 мм.
• Supermicro серверные платформы, включённые в квалификационные списки GPU‑совместимых систем и рассчитанные на работу с пассивно охлаждаемыми PCIe‑ускорителями семейства Tesla, при условии соблюдения требований к температурному режиму и воздушному потоку.

При интеграции Tesla K40 учитываются параметры шасси, количество доступных слотов PCIe x16, конфигурация процессоров и объём системной памяти, а также требования к температурному режиму при работе с несколькими ускорителями. Рекомендуется использовать платформы с верифицированной поддержкой Tesla K‑серии, что отражено в документации производителей серверов и в руководствах по развёртыванию решений NVIDIA для HPC и GPU‑кластеров.

Надёжность и программная экосистема

NVIDIA Tesla K40 разработана с учётом требований к надёжности и длительной эксплуатации в условиях дата‑центров и вычислительных кластеров, где GPU‑ускорители работают под постоянной высокой нагрузкой. Пассивная система охлаждения, рассчитанная на использование в серверных платформах с контролируемым воздушным потоком, и использование компонентов серверного класса обеспечивают стабильную работу и предсказуемое тепловыделение в плотных конфигурациях. Возможность мониторинга параметров ускорителя и управления режимами работы через соответствующие программные средства помогает администраторам оптимизировать использование ресурсов и предотвращать перегрев или деградацию производительности.

Ускоритель полностью интегрируется в экосистему CUDA и поддерживает широкий спектр библиотек и инструментов для ускорения приложений — от базовой линейной алгебры и FFT до высокоуровневых фреймворков машинного обучения, адаптированных под архитектуру Kepler. Наличие зрелой программной платформы и большого количества примеров и оптимизированных библиотек упрощает портирование существующих приложений на GPU и разработку новых решений, использующих ускорение Tesla K40. Благодаря этому Tesla K40 остаётся востребованным решением в инфраструктурах, где уже развернуты кластеры на базе Kepler‑поколения, а также в сценариях, где важна проверенная временем архитектура и стабильность программной среды.