Видеокарта NVIDIA Tesla M2075 6GB GDDR5

TESLA M2075 — это серверный GPU-ускоритель семейства NVIDIA Tesla M‑Class на архитектуре Fermi, предназначенный для высокопроизводительных вычислений, научного моделирования и инженерного анализа в составе корпоративных серверов и кластеров. Ускоритель реализован в виде полноразмерного двухслотового PCI Express Gen2 x16 модуля и работает как вычислительный сопроцессор без каких‑либо видеоразъёмов, что подчёркивается в официальной документации NVIDIA. TESLA M2075 оснащён 448 ядрами CUDA и 6 ГБ памяти GDDR5 с 384‑битным интерфейсом и пропускной способностью около 150 ГБ/с (при отключённом ECC), что обеспечивает значительный прирост производительности при работе с крупными массивами данных и численными моделями. В спецификациях указывается, что пиковая производительность ускорителя составляет порядка 1,03 TFLOPS в одинарной точности и 515 GFLOPS в двойной, что делает TESLA M2075 подходящим для задач, требующих FP64‑вычислений и строгого контроля точности. Аппаратная поддержка ECC‑памяти, стандартная для линейки Tesla M‑Class, обеспечивает обнаружение и коррекцию ошибок в памяти, повышая надёжность вычислений при длительной эксплуатации в ЦОД.

Архитектура и ключевые характеристики

Согласно официальной плате спецификаций, TESLA M2075 основана на чипе T20A (Fermi) и использует 40‑нм техпроцесс, пакет BGA размером 42,5 × 42,5 мм и частоту графического процессора 1,15 ГГц. Архитектура Fermi реализует массовый параллелизм через 448 ядер CUDA, поддерживает иерархию кешей (L1 и L2), а также механизм NVIDIA GigaThread Engine для эффективного планирования потоков, что отражено в документации по серии Tesla M‑Class. Интерфейс PCI Express Gen2 x16 обеспечивает достаточную пропускную способность для обмена данными между CPU и GPU в системах своего поколения, а двухслотовый полноразмерный форм‑фактор позволяет устанавливать ускоритель в стандартные стоечные серверы. В характеристиках платы указано, что TESLA M2075 имеет двойной слот по ширине, физические размеры 4,376 × 9,75 дюйма и использует пассивный радиатор, рассчитанный на направленный воздушный поток в корпусе сервера.

Подсистема памяти ускорителя построена на 6 ГБ GDDR5, подключённой по 384‑битному интерфейсу, при этом используются 24 микросхемы 128M × 16 (по данным одной версии спецификации) либо 64M × 16 (по данным обновлённого описания), в обоих случаях обеспечивающие конфигурацию 6 ГБ. Частота памяти порядка 1,565–1,566 ГГц даёт суммарную пропускную способность около 150 ГБ/с (при отключённом ECC), что подтверждено в сводном даташите Tesla M‑Class. Поддержка ECC (Error Correcting Code) распространяется как на внешнюю память GDDR5, так и на часть внутренних буферов, снижая риск искажений данных при длительных вычислениях. Максимальная мощность платы по спецификации — не более 200–225 Вт (в сводном даташите указано до 200 Вт, в ряде OEM‑описаний — TDP 225 Вт), при этом карта использует 8‑контактный и 6‑контактный разъёмы PCI Express для дополнительного питания.

В сводном документе TESLA M‑Class отмечается, что TESLA M2075 обеспечивает до 515 GFLOPS в двойной точности и 1030 GFLOPS в одинарной, при этом также приводятся данные по числу ядер CUDA и пропускной способности памяти, идентичные указанным в плате‑спецификации. Такая производительность была рассчитана на то, чтобы дать более чем десятикратное ускорение по сравнению с типичными четырёхъядерными процессорами того времени для задач, чувствительных к FP64, что подчёркивается в маркетинговых материалах по Tesla для HPC. Наличие аппаратного ECC, кешей L1/L2, GigaThread Engine и систем мониторинга (упомянутых в описании продукта у OEM‑партнёров) позволяет использовать TESLA M2075 в составе надёжных вычислительных узлов и кластеров.

Сценарии применения

TESLA M2075 ориентирована на использование в высокопроизводительных вычислениях и научно‑технических приложениях, где требуется значительная производительность в FP32/FP64 и надёжность обработки данных за счёт ECC. В документации по линейке Tesla M‑Class подчёркивается применение в HPC‑кластерах, научных центрах, финансовых организациях и инженерных подразделениях, где GPU‑ускорение используется для разгрузки CPU и сокращения времени расчётов.

• Идеально подходит для обучения нейросетей (Deep Learning) ранних поколений и экспериментов с моделями, ориентированными на архитектуру Fermi и библиотеку CUDA, где требуется ускорение матричных операций, свёрток и линейной алгебры без использования тензорных ядер.
• Подходит для инференса LLM моделей и других задач обработки естественного языка в тех случаях, когда используются фреймворки и модели, рассчитанные на GPU предыдущих поколений, и необходима поддержка одинарной точности при наличии достаточного объёма видеопамяти.
• Ориентирована на высокопроизводительные вычисления (HPC): численное моделирование физических процессов, методы конечных элементов (FEM), вычислительную гидродинамику (CFD), задачи теплообмена и структурного анализа, где требуется высокая производительность FP64 и поддержка ECC для контроля целостности данных.
• Может применяться в задачах финансового моделирования и риск‑аналитики, включая Монте‑Карло моделирование, оценку деривативов и стресс‑тестирование портфелей, где важна возможность параллельной обработки большого числа сценариев и устойчивость результатов.
• Подходит для вычислительной химии и биоинформатики (моделирование молекулярной динамики, расчёт взаимодействий молекул, анализ биомолекулярных структур), где CUDA‑ускоренные коды выигрывают от высокой производительности FP64 и большого объёма видеопамяти.
• Используется в научных и инженерных приложениях, адаптированных под CUDA (линейная алгебра, FFT, обработка сигналов и изображений), где перенос вычислительных ядер на GPU Fermi даёт кратное ускорение по сравнению с CPU‑реализациями.

Совместимость

TESLA M2075 реализована как двойной по ширине, полноразмерный модуль PCI Express Gen2 x16 и рассчитана на установку в серверные платформы с поддержкой двухслотовых GPU‑ускорителей и достаточным запасом по питанию и охлаждению. В документации NVIDIA и партнёрских материалах по Tesla GPU Computing Modules для серверов ProLiant указано, что M2050, M2070/M2070Q, M2075 и M2090 предназначены для работы в составе стандартных серверов крупных OEM‑производителей.

• Ускоритель протестирован на совместимость с серверными платформами: Dell PowerEdge, что подтверждается упоминанием карт Tesla M‑Class (включая M2075) в документах NVIDIA по профессиональным серверным решениям и опытом интеграции этих GPU в PowerEdge‑конфигурации для HPC.
• Поддерживается в системах HPE ProLiant, о чём прямо сказано в документе «NVIDIA Tesla GPU Computing Modules for HP ProLiant Servers», где TESLA M2075 упоминается среди модулей, применяемых в серверных платформах ProLiant для задач GPU‑вычислений.
• Совместим с серверными платформами Supermicro и другими производителями, которые предоставляют полноразмерные двухслотовые PCIe Gen2 x16 слоты и соответствующую мощность БП; такие конфигурации описываются в линейной карте профессиональных серверных решений NVIDIA Tesla.
• Может использоваться и в других системах при соблюдении механических и электрических требований: интерфейс PCIe Gen2 x16, форм‑фактор dual‑slot full‑height (4,376 × 9,75 дюйма), наличие 8‑ и 6‑контактных разъёмов питания и обеспечение теплового режима для платы мощностью до 200–225 Вт.

Надёжность и эксплуатация в ЦОД

TESLA M2075, как часть линейки Tesla M‑Class, спроектирована с учётом круглосуточной эксплуатации в центрах обработки данных, о чём говорится в сводном даташите и материалах по серверным решениям NVIDIA. Поддержка ECC‑памяти, включая защиту внешней GDDR5 и внутренних буферов, снижает риск ошибок при многосуточных вычислениях и делает ускоритель пригодным для критически важных приложений в науке, финансовой сфере и промышленности. Пассивное охлаждение и ограничение по мощности (до 200–225 Вт) предполагают использование TESLA M2075 в серверных шасси с контролируемым воздушным потоком и соответствующим резервом по питанию, что подробно описано в плате‑спецификации.

Наличие систем мониторинга и совместимость с инфраструктурными инструментами OEM‑поставщиков позволяет администраторам контролировать состояние GPU (температура, потребляемая мощность) в составе стандартных средств управления ЦОД. В совокупности архитектура Fermi, аппаратный ECC, полноразмерный серверный форм‑фактор и наличие официальной поддержки у крупных вендоров серверов делают TESLA M2075 надёжной основой для построения HPC‑узлов и кластеров своего поколения и для эксплуатации в существующих инфраструктурах, где программный стек и приложения оптимизированы под Tesla M‑Class.