Видеокарта NVIDIA Tesla M2070-Q 6GB GDDR5

Tesla M2070Q — это серверный GPU-ускоритель семейства NVIDIA Tesla M20-Series на архитектуре Fermi, объединяющий возможности высокопроизводительных вычислений и профессиональной 3D‑графики в одном модуле для центров обработки данных и удалённых рабочих мест. В официальной документации карта позиционируется как визуальная суперкомпьютерная платформа, способная обеспечивать более чем десятикратный выигрыш в производительности двойной точности по сравнению с типичными четырёхъядерными x86‑процессорами при существенно меньших затратах и энергопотреблении. Ускоритель использует 448 ядер CUDA, 6 ГБ памяти GDDR5 и 384‑битный интерфейс памяти с пропускной способностью порядка 148–150 ГБ/с, что позволяет одновременно ускорять численные расчёты и визуализацию сложных сцен. Tesla M2070Q относится к двухслотовым полноразмерным PCI Express 2.0 x16 модулям с TDP около 225 Вт, поддержкой ECC‑памяти и отсутствием физических видеовыходов — вывод изображения реализуется через виртуальные удалённые дисплеи и технологии удалённой графики. Такой набор характеристик делает Tesla M2070Q решением для тех заказчиков, которым требуется объединить HPC, продвинутую 3D‑визуализацию и удалённый доступ к графике в единой серверной инфраструктуре.

Архитектура и ключевые характеристики

В основе Tesla M2070Q лежит GPU архитектуры Fermi, реализующий 448 ядер CUDA и аппаратную поддержку вычислений в одинарной и двойной точности, а также профессиональных возможностей визуализации класса NVIDIA Quadro. Согласно официальному даташиту, карта обеспечивает до 515 GFLOPS пиковой производительности в двойной точности, что в сочетании с четырьмя такими ускорителями в сервере даёт более 1 TFLOPS/узел в FP64 при значительно меньших затратах, чем у CPU‑только систем. Тактовая частота ядра составляет порядка 574 МГц, при этом количество транзисторов достигает примерно 3,1 млрд, что характерно для 40‑нм техпроцесса Fermi. Интерфейс PCI Express 2.0 x16 обеспечивает совместимость с широким спектром серверных платформ и достаточную пропускную способность обмена данными с хост‑системой.

Память Tesla M2070Q представлена 6 ГБ GDDR5, подключённой по 384‑битному интерфейсу; в спецификации указана пропускная способность около 148 ГБ/с. Важной особенностью является поддержка ECC для всей внешней и внутренней памяти, что подчёркнуто в официальных документах по Tesla M20‑Series: ECC включено как для GDDR5, так и для внутренних буферов, что обеспечивает контроль целостности данных в вычислительных и визуальных задачах. При активированном ECC доступный объём пользовательской памяти немного снижается (около 2,625 ГБ на GPU для ряда конфигураций, по данным спецификаций), но взамен достигается повышенная надёжность. Максимальное энергопотребление модуля составляет 225 Вт, карта требует дополнительного питания через один 6‑контактный и один 8‑контактный разъём и рассчитывает на направленный воздушный поток серверного шасси.

Ключевым отличием Tesla M2070Q от «чисто вычислительных» модулей M2050/M2070 является наличие функциональности профессионального класса визуализации Quadro, что позволяет использовать её как для HPC, так и для продвинутой графики и удалённой визуализации. В даташите отмечено, что M2070Q поддерживает удалённую графику и удалённые виртуальные дисплеи (remote graphics, virtual remote displays) без физических коннекторов, что делает её подходящей для VDI‑сценариев и визуализации с помощью RemoteFX и аналогичных технологий. Поддержка системного мониторинга позволяет интегрировать подсистему GPU в стандартные средства управления инфраструктурой, контролируя температуру, энергопотребление и другие параметры. Модуль выполнен как двойной по ширине, полноразмерный (full‑height, double‑wide) PCIe‑адаптер, что учитывается при проектировании серверных платформ.

Сценарии применения

Согласно официальным материалам NVIDIA, Tesla M2070Q предназначена для сценариев «visual supercomputing», объединяющих высокопроизводительные вычисления и удалённую визуализацию, а также виртуальные графические рабочие места. Это делает ускоритель актуальным для задач, где важно одновременно быстро считать, интерактивно визуализировать результаты и предоставлять доступ к этим ресурсам удалённым пользователям по сети.

• Идеально подходит для обучения нейросетей (Deep Learning) ранних поколений и экспериментов с моделями, ориентированными на архитектуру Fermi и библиотеку CUDA, когда требуется ускорение матричных операций и свёрток в сочетании с возможностью визуализировать результаты или интерфейсы в удалённых сессиях.
• Подходит для инференса LLM моделей и других задач обработки естественного языка, использующих GPU предыдущих поколений, в средах, где инференс совмещён с визуальными интерфейсами, панелями мониторинга и другими элементами графики, выводимой через удалённые протоколы.
• Ориентирована на высокопроизводительные вычисления (HPC), включая структурный анализ, моделирование в механике, задачи инженерного проектирования и медицинской визуализации, где требуются высокая производительность FP64 и возможность интерактивной визуализации результатов на том же ускорителе.
• Применяется в медицинской визуализации и обработке изображений, включая 3D‑реконструкцию, томографию и другие виды сканирования, где важны точность расчётов, надёжность данных (ECC) и возможность удалённого доступа к визуализации для врачей и специалистов.
• Может использоваться для реализации виртуальных рабочих мест с богатыми медиа‑возможностями (rich media VDI desktops) с использованием Microsoft RemoteFX и аналогичных технологий, когда несколько пользователей получают аппаратно ускоренную графику с одного устройства Tesla M2070Q.
• Подходит для задач CAD/DCC, где требуется одновременно высокая геометрическая производительность и возможность выполнять расчётно‑интенсивные операции, при этом выдавая изображение пользователю по сети в виде удалённого рабочего стола.

Совместимость

Tesla M2070Q поставляется как двухслотовый модуль PCI Express 2.0 x16 и разработана для работы в составе серверов и рабочих станций, поддерживающих установку полноразмерных GPU‑ускорителей с TDP до 225 Вт. В документации по Tesla M20‑Series и интеграции с крупными OEM указано, что модуль может использоваться в масштабируемых конфигурациях HPC‑ и визуализационных кластеров, а также в решениях VDI.

• Ускоритель протестирован на совместимость с серверными платформами: Dell PowerEdge — в материалах NVIDIA и OEM‑партнёров Tesla M20‑Series описывается использование M2070Q в конфигурациях серверов Dell для HPC и удалённой визуализации через PCIe 2.0 x16 при TDP 225 Вт.
• Поддерживается в системах HPE ProLiant, что отражено в официальных документах HPE и NVIDIA по интеграции Tesla GPU Computing Modules с серверами ProLiant; Tesla M2070Q упоминается как модуль, применяемый в серверных платформах и рабочих станциях HPE для HPC и визуализации.
• Совместим с серверными и рабочими платформами Supermicro и других производителей, которые предоставляют полноразмерные двухслотовые PCIe 2.0 x16 разъёмы и достаточно мощную подсистему питания, позволяющую устанавливать GPU‑ускорители Tesla M20‑Series с TDP до 225 Вт.
• Может использоваться и в других PCIe‑совместимых системах, при условии соблюдения механических и электрических требований, указанных в спецификации: full‑height, double‑wide, длина около 9,75", интерфейс PCIe 2.0 x16, наличие 6‑ и 8‑контактных разъёмов питания и достаточного воздушного потока.

Надёжность и эксплуатация в визуальных кластерах и ЦОД

NVIDIA в официальных документах подчёркивает, что Tesla M2070Q, как и другие модули M20‑Series, рассчитана на круглосуточную эксплуатацию в центрах обработки данных и кластерных системах, где критичны надёжность и предсказуемое тепловое поведение. Поддержка ECC‑памяти для внутренних и внешних уровней памяти позволяет обеспечивать целостность данных при длительных вычислениях и визуализационных задачах, что особенно важно для медицинских, инженерных и научных приложений. В спецификациях описаны требования к охлаждению, диапазон рабочих температур и рекомендации по воздушному потоку, чтобы сохранять GPU в допустимых температурных пределах при TDP 225 Вт.

Дополнительно отмечаются возможности интеграции с системами мониторинга, позволяющие ИТ‑персоналу контролировать состояние подсистемы GPU по тем же каналам, что и другие критически важные компоненты сервера. Наличие функциональности удалённой графики и виртуальных дисплеев позволяет строить на базе Tesla M2070Q как вычислительные, так и визуализационные кластеры, объединяя HPC и графику в едином пуле ресурсов. В результате Tesla M2070Q выступает как комплексное решение для тех инфраструктур, где требуется совместить высокоточную вычислительную компоненту, надежность на уровне ECC и профессиональную визуализацию с удалённым доступом, опираясь на проверенную временем архитектуру Fermi и программный стек CUDA.