Видеокарта NVIDIA Tesla M2070 6GB GDDR5

Tesla M2070 — это серверный GPU-ускоритель семейства NVIDIA Tesla 20‑Series на архитектуре Fermi, ориентированный на высокопроизводительные вычисления, научное моделирование и задачи инженерного анализа в центрах обработки данных. Ускоритель выполнен в форм-факторе полноразмерного двухслотового модуля PCI Express 2.0 x16 и предназначен для установки в серверные платформы, где GPU используется как вычислительный сопроцессор без каких-либо видеовыходов. Карта оснащена 448 ядрами CUDA и 6 ГБ памяти GDDR5 с шириной шины 384 бита, что обеспечивает высокую пропускную способность памяти порядка 148–150 ГБ/с и позволяет эффективно обрабатывать крупные массивы численных данных. Tesla M2070 поддерживает вычисления в одинарной и двойной точности, развивая теоретическую производительность около 1,03 TFLOPS в FP32 и порядка 515–515+ GFLOPS в FP64, что делает её пригодной для задач, критичных к качеству численных расчётов. Одной из ключевых функций серии Tesla M20 является поддержка ECC‑памяти, позволяющей обнаруживать и исправлять ошибки в данных, что особенно важно для многосуточных вычислений и моделирования.

Архитектура и ключевые характеристики

В основе Tesla M2070 лежит GPU на архитектуре Fermi, относящийся к серии Tesla M20 и выполненный по 40‑нм техпроцессу, с примерно 3,1 млрд транзисторов и 448 потоковыми процессорами CUDA. Ядро работает на частоте около 574 МГц, при этом частота шейдерного домена (CUDA‑ядер) в архитектуре Fermi синхронизирована для обеспечения стабильной производительности на задачах параллельных вычислений. Ускоритель поддерживает интерфейс PCI Express 2.0 x16, что обеспечивает достаточную пропускную способность для обмена данными между CPU и GPU в системах своего поколения. Поддержка стандартов CUDA и OpenCL (через соответствующие драйверы) позволяет интегрировать карту в широкий спектр научных и инженерных пакетов, оптимизированных под GPGPU.

Память Tesla M2070 представлена 6 ГБ GDDR5, подключённой по 384‑битному интерфейсу, что даёт пропускную способность порядка 148–150 ГБ/с в режиме с отключённым ECC. Такая конфигурация памяти позволяет эффективно работать с крупными матрицами, сеточными моделями и массивами данных, характерными для HPC‑задач. В спецификациях отмечается, что карта поддерживает ECC для памяти, обеспечивая обнаружение и коррекцию одиночных ошибок и обнаружение более сложных сбоев, что повышает надёжность вычислений. Максимальное энергопотребление (TDP) Tesla M2070 составляет около 225 Вт, при этом модуль выполнен в виде двойной по ширине полноразмерной карты PCIe с пассивным или активным (в зависимости от исполнения OEM) охлаждением, рассчитанным на использование в серверных шасси.

С точки зрения вычислительной производительности Tesla M2070 обеспечивает теоретически до 1,03–1,05 TFLOPS в одинарной точности и около 515 GFLOPS в двойной точности. Это позволяет использовать её в качестве сопроцессора для множества HPC‑приложений, включая линейную алгебру, FFT, решения дифференциальных уравнений и другие численные методы. В официальной документации на модуль M20‑Series подчёркивается, что Tesla M2070 относится к первому поколению GPU‑ускорителей, предложивших более чем десятикратный прирост производительности в FP64 по сравнению с четырёхъядерными CPU того времени, при этом обеспечивая поддержку ECC. Отсутствие видеовыходов и оптимизация под серверные условия эксплуатации делают Tesla M2070 типичным представителем вычислительных модулей для стоечных систем и кластеров.

Сценарии применения

Tesla M2070 ориентирована на задачи высокопроизводительных вычислений и научного моделирования, где критичны производительность FP32/FP64 и надёжность обработки данных. Ускоритель использовался в составе первых поколений GPU‑кластеров и серверов для научных центров, университетов и промышленности, где требовалось ускорить существующие CPU‑ориентированные коды без полного пересмотра алгоритмов.

• Идеально подходит для обучения нейросетей (Deep Learning) и экспериментов с ранними архитектурами глубинного обучения, где используются библиотеки CUDA и требуется ускорение матричных операций, свёрток и линейной алгебры на GPU архитектуры Fermi.
• Подходит для инференса LLM моделей и других задач обработки естественного языка в тех случаях, когда используются модели и фреймворки, рассчитанные на архитектуры предыдущих поколений и не требующие тензорных ядер, при этом важна поддержка вычислений в одинарной точности и достаточный объём памяти.
• Ориентирована на высокопроизводительные вычисления (HPC): численное моделирование в физике и механике, методы конечных элементов (FEM), вычислительную гидродинамику (CFD), моделирование теплообмена и других процессов, где используются библиотеки CUDA‑ускорения и требуется производительность FP64.
• Применяется в задачах геофизики и сейсморазведки, включая миграцию по полному волновому полю и инверсию, где большие объёмы данных обрабатываются методом массового параллелизма на GPU, что значительно сокращает время расчёта по сравнению с CPU‑системами.
• Может использоваться в финансовых вычислениях и риск‑аналитике (Монте‑Карло моделирование, оценка деривативов, стресс‑тестирование портфелей), где критично большое число параллельных сценариев и высокая производительность FP64 при контроле целостности данных с помощью ECC.
• Подходит для задач вычислительной химии и биоинформатики, включая моделирование молекулярной динамики, расчёт взаимодействия молекул и базовые геномные вычисления, где гибкость CUDA и поддержка двойной точности позволяют ускорять существующие научные коды.

Совместимость

Ускоритель Tesla M2070 разработан как двухслотовый модуль PCI Express 2.0 x16 и предназначен для использования в серверных платформах, поддерживающих установку полноразмерных GPU‑ускорителей с TDP до 225 Вт. В документации к модулю Tesla M20‑Series приводятся требования к питанию (дополнительные PCIe‑разъёмы питания), охлаждению и механическим размерам, которые учитываются OEM‑производителями серверов при построении типовых конфигураций.

• Ускоритель протестирован на совместимость с серверными платформами: Dell PowerEdge, где Tesla M2070 используется в конфигурациях для HPC и научных вычислений как GPU‑модуль без видеовыходов с интерфейсом PCIe 2.0 x16.
• Поддерживается в системах HPE, о чём свидетельствуют драйверы и документация для NVIDIA Tesla M2070 adapter под Linux для серверных платформ HPE с поддержкой CUDA и OpenCL.
• Совместим с серверными платформами Supermicro и другими производителями, предлагающими шасси с двухслотовыми PCIe 2.0 x16 разъёмами и достаточным резервом по питанию и охлаждению для GPU с TDP 225 Вт.
• Может использоваться и в других серверных системах, которые соответствуют механическим и электрическим требованиям Tesla M20‑Series (двухслотовый полноразмерный модуль PCIe, дополнительное питание, обеспеченный воздушный поток), что указано в официальных спецификациях NVIDIA.

Надёжность и эксплуатация в ЦОД

Tesla M2070 спроектирована с учётом требований к надёжности и круглосуточной эксплуатации в центрах обработки данных, о чём прямо говорится в документации для модулей Tesla M20‑Series. Поддержка ECC‑памяти является ключевым компонентом надёжности: обнаружение и коррекция одиночных ошибок, а также обнаружение более сложных сбоев позволяют минимизировать риск искажения данных при многосуточных вычислительных сериях. В спецификациях описаны требования к температурным режимам, допустимым уровням вибрации и характеристикам охлаждения, что позволяет OEM‑поставщикам и администраторам ЦОД корректно планировать использование ускорителя.

Модули Tesla M2070 интегрируются в системы мониторинга и управления, поддерживая удалённое наблюдение за параметрами питания и температуры, что подчёркивается в описаниях преимуществ Tesla 20‑Series для центров обработки данных. Совокупность характеристик — поддержка ECC, стабильное энергопотребление до 225 Вт, отсутствие внешних видеовыходов и ориентация на стандартные серверные шасси — делает Tesla M2070 надёжным компонентом для HPC‑кластеров своего поколения. В результате ускоритель остаётся актуальным для уже развернутых инфраструктур и специализированных вычислительных комплексов, где приложений и библиотеки оптимизированы под архитектуру Fermi и стек CUDA того времени.