Видеокарта NVIDIA Tesla K40c 12GB GDDR5

NVIDIA Tesla K40c — это профессиональный GPU-ускоритель семейства Tesla на архитектуре Kepler, предназначенный для высокопроизводительных вычислений, сложных научных задач и работы с большими объёмами данных в составе серверных систем и рабочих станций. Ускоритель использует графический процессор GK110B с расширенным набором возможностей по сравнению с предыдущими моделями серии, включая поддержку технологии GPU Boost для динамического повышения тактовой частоты и улучшенную энергоэффективность при типичных HPC-нагрузках. Благодаря 12 ГБ высокоскоростной памяти GDDR5 с широкой 384-битной шиной Tesla K40c обеспечивает высокую пропускную способность и позволяет обрабатывать крупные массивы данных без постоянного обращения к памяти хост-системы, что особенно важно для численных методов и моделирования. Ускоритель ориентирован на вычисления и не имеет графических выходов, поэтому устанавливается в серверы и специализированные GPU-платформы, где используется как вычислительный сопроцессор для разгрузки центральных процессоров. Поддержка аппаратного ECC для памяти, возможности масштабирования в составе многогранных кластеров и тесная интеграция с экосистемой CUDA делают Tesla K40c актуальным выбором для уже развернутых решений, оптимизированных под архитектуру Kepler.

Архитектура и ключевые характеристики

В основе NVIDIA Tesla K40c лежит GPU GK110B (Kepler) с количеством транзисторов порядка 7,1 млрд и развитой архитектурой SMX, ориентированной на массовый параллелизм и эффективную работу с вычислительными ядрами CUDA. Конфигурация ускорителя включает 2880 ядер CUDA, что позволяет одновременно обрабатывать огромные массивы независимых операций и ускорять прикладные библиотеки, адаптированные под CUDA и высокопараллельные алгоритмы. В режиме одинарной точности Tesla K40c обеспечивает до 5,04 TFLOPS, а в двойной точности — до 1,68 TFLOPS, что делает этот ускоритель пригодным для задач, критичных к качеству численных расчетов и требующих высокой производительности FP64.

Ускоритель оснащён 12 ГБ памяти GDDR5, подключённой по 384-битной шине, с суммарной пропускной способностью порядка 288 ГБ/с, что позволяет эффективно загружать GPU данными и снижает узкие места при работе с крупными матрицами и сеточными моделями. Номинальная тактовая частота GPU составляет около 745 МГц с возможностью динамического разгона до приблизительно 875–876 МГц за счет технологии GPU Boost, оптимизирующей работу под заданный тепловой пакет и режим нагрузки. Заявленный теплопакет Tesla K40c находится в районе 235–245 Вт, при этом карта использует интерфейс PCI Express 3.0 x16, обеспечивающий высокую пропускную способность обмена данными между CPU и GPU. Такая конфигурация позволяет ускорителю эффективно работать в составе современных серверных платформ, ориентированных на GPU-ускорение, сохраняя баланс между производительностью и энергопотреблением.

Ключевой особенностью архитектуры Tesla K40c является поддержка функций Dynamic Parallelism и Hyper-Q, которые расширяют возможности по распараллеливанию вычислительных задач и более эффективному использованию аппаратных ресурсов GPU при обращении к нему с нескольких потоков со стороны хост-приложения. Поддержка ECC (Error Correcting Code) для памяти GDDR5 позволяет обнаруживать и исправлять одиночные ошибки, а также выявлять более сложные типы сбоев, что повышает надежность вычислений при длительных экспериментах и работе с критически важными данными. Ускоритель полностью интегрирован в программную экосистему CUDA, поддерживает актуальные версии инструментов и библиотек, предназначенных для вычислительной архитектуры Kepler, что облегчает перенос и оптимизацию существующих научных и инженерных приложений. В зависимости от варианта исполнения карта может поставляться с активной или пассивной системой охлаждения, что позволяет использовать Tesla K40c как в рабочих станциях, так и в специализированных серверных шасси с направленным воздушным потоком.

Сценарии применения

NVIDIA Tesla K40c позиционируется как универсальный ускоритель для задач научных вычислений, инженерного моделирования, анализа данных и современных методов машинного обучения, где важны высокая производительность, объём видеопамяти и поддержка двойной точности. Конструкция и архитектура ускорителя ориентированы на эксплуатацию в профессиональной среде, включая центры обработки данных, исследовательские учреждения и корпоративные HPC-кластеры.

• Идеально подходит для обучения нейросетей (Deep Learning), в том числе моделей, ориентированных на архитектуру Kepler и использующих библиотеки CUDA, cuBLAS и cuDNN, где требуются большие объёмы видеопамяти и стабильность при длительных тренировках.
• Подходит для инференса LLM моделей и других решений обработки естественного языка, оптимизированных под GPU Kepler, в том числе для серверных приложений, реализующих генерацию текста, классификацию, поиск по векторным представлениям и другие высоконагруженные сценарии.
• Ориентирована на высокопроизводительные вычисления (HPC): вычислительную гидродинамику (CFD), моделирование физических процессов, методы конечных элементов (FEM), климатическое моделирование, астрофизические расчёты и другие задачи, требующие высокой производительности FP64 и возможности работы с крупными сетками.
• Подходит для задач геофизики и сейсморазведки, включая миграцию по полному волновому полю и инверсию, где обрабатываются большие объёмы сейсмических данных, и параллелизм GPU позволяет существенно сокращать время получения результатов.
• Может использоваться в финансовых вычислениях и риск-аналитике: Монте-Карло моделирование, оценка сложных деривативов, стресс-тестирование портфелей, где важны большая вычислительная мощность и надёжность обработки данных за счёт ECC-памяти.
• Эффективна в задачах биоинформатики и вычислительной химии, включая моделирование взаимодействия молекул, динамику белков, анализ геномных данных и виртуальный скрининг, где ускорение на GPU существенно сокращает время расчётов.
• Подходит для задач визуализации результатов вычислений и постобработки научных данных, когда GPU используется как вычислительный ускоритель без вывода изображения, а подготовленные результаты передаются далее в специализированные системы визуализации.

Совместимость

Ускоритель NVIDIA Tesla K40c выполнен в форм-факторе полноразмерной двухслотовой PCI Express 3.0 карты, что обеспечивает широкую совместимость с современными серверными и рабочими платформами, предназначенными для установки GPU-ускорителей. Конструктивные и энергетические параметры соответствуют требованиям популярных серверных шасси и GPU-серверов, где предусмотрены слоты PCIe x16 и усиленная система питания для высокопроизводительных ускорителей.

• Ускоритель протестирован на совместимость с серверными платформами: Dell PowerEdge, в том числе специализированными моделями для GPU-ускорения, где предусмотрена установка нескольких карт Tesla для построения узлов высокопроизводительных кластеров.
• Поддерживается в системах HPE ProLiant, которые предлагают конфигурации с несколькими слотами PCIe x16 для GPU и ориентированы на задачи HPC, машинного обучения и визуализации научных данных.
• Совместим с серверными платформами Supermicro, включающими GPU-серверы с высокой плотностью размещения ускорителей, что позволяет собирать вычислительные узлы с несколькими картами Tesla K40 для задач моделирования, анализа данных и обучения нейросетей.
• Может устанавливаться и в другие серверные и рабочие платформы, поддерживающие полноразмерные PCIe 3.0 x16 слоты и рассчитанные на соответствующий уровень тепловыделения, что обеспечивает гибкость при интеграции в существующую инфраструктуру ЦОД.

Надёжность и эксплуатация в профессиональной среде

При разработке NVIDIA Tesla K40c особое внимание было уделено надёжности и стабильности работы при длительных непрерывных нагрузках, характерных для центров обработки данных и научных вычислительных кластеров. Поддержка ECC-памяти позволяет снижать риск ошибок при хранении и передаче данных внутри GPU, что особенно важно для многочасовых и многосуточных вычислительных задач, где недопустимо даже единичное искажение результата.

Технология GPU Boost в профессиональном исполнении даёт возможность максимально использовать доступный тепловой и энергетический бюджет без выхода за установленные пределы, обеспечивая устойчивую производительность в реальных сценариях эксплуатации. Форм-фактор и требования по охлаждению соответствуют стандартам серверного рынка, поэтому Tesla K40c легко интегрируется в стойковые решения, где предусмотрен контролируемый воздушный поток и резерв по мощности блоков питания. Наличие широкой поддержки в программной экосистеме CUDA, а также проверенная совместимость с серверными платформами ведущих производителей делает этот ускоритель надёжной основой для построения и масштабирования существующих решений на базе архитектуры Kepler.