Видеокарта NVIDIA Tesla P100 12GB HBM2

NVIDIA Tesla P100 12GB — это высокопроизводительный GPU-ускоритель для дата-центров на архитектуре Pascal, ориентированный на задачи глубокого обучения, инференса, высокопроизводительных вычислений (HPC) и аналитики данных. В официальном даташите для версии Tesla P100 PCIe указано, что плата представляет собой полноразмерный двухслотовый ускоритель с одним GPU GP100, интерфейсом PCI Express Gen3 и памятью HBM2 объёмом 12 ГБ, размещённой в корпусе CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate). Модель с 12 ГБ HBM2 обеспечивает пропускную способность памяти до 549 ГБ/с, что позволяет эффективно работать с крупными моделями, тензорами и массивами данных при обучении и инференсе нейросетей. Максимальное энергопотребление для Tesla P100 PCIe составляет 250 Вт, при этом используется пассивное охлаждение и форм-фактор Full Height, Full Length (FHFL), что соответствует требованиям современных GPU-серверов. Ускоритель поддерживает вычислительные API CUDA, DirectCompute, OpenCL и OpenACC, что упрощает интеграцию в существующие программные стеки HPC и AI.

Архитектура и ключевые характеристики

Архитектура Pascal, лежащая в основе Tesla P100, реализует 3584 ядра CUDA в GPU GP100, что обеспечивает высокую плотность вычислений и поддержку современных алгоритмов глубокого обучения и научных расчётов. В спецификациях для Tesla P100 указывается, что пиковая производительность в двойной точности достигает 4,7 TFLOPS (для PCIe‑версии), в одинарной точности — 9,3 TFLOPS, а в половинной (FP16) — до 18,7 TFLOPS, что зафиксировано в официальных таблицах производительности для акселераторов Tesla P100. Это делает Tesla P100 одним из первых массовых ускорителей, предложивших значительный рост производительности в FP16 для задач глубокого обучения по сравнению с предыдущим поколением. Архитектура Pascal также включает улучшенную подсистему кешей и поддержку асинхронного выполнения, что повышает эффективность при смешанных вычислительных нагрузках.

Ключевой особенностью Tesla P100 является использование памяти HBM2, размещённой по технологии CoWoS, которая обеспечивает широкий интерфейс (3072 бита для версии 12 ГБ) и высокую пропускную способность. В даташите для PCIe‑варианта указано, что П100 доступен в конфигурациях с 16 ГБ HBM2 при 732 ГБ/с и 12 ГБ HBM2 при 549 ГБ/с; рассматриваемая модель относится ко второй конфигурации. Высокая пропускная способность памяти особенно важна при обучении и инференсе моделей, требующих интенсивного обмена данными между вычислительными блоками и памятью. Максимальное энергопотребление Tesla P100 PCIe составляет 250 Вт, используется пассивная система охлаждения, а форм-фактор — PCIe Full Height/Length, двухслотовый, с одним 8‑контактным разъёмом дополнительного питания. В спецификациях также подчёркивается наличие ECC для HBM2, что позволяет обнаруживать и исправлять ошибки в памяти и повышает надёжность при длительных расчётах.

В официальных материалах Tesla P100 называется «The Most Advanced Data Center GPU Ever Built» для своего поколения, с акцентом на поддержку смешанной точности (FP16/FP32/FP64) и высокой производительности на ватт. Ускоритель поддерживает CUDA и OpenACC, что позволяет разработчикам эффективно переносить и оптимизировать код для GPU, а также использовать существующие библиотеки и фреймворки для научных вычислений и ИИ. Совокупность 3584 ядер CUDA, HBM2‑памяти и архитектурных улучшений Pascal делает Tesla P100 12GB универсальной платформой для широкого спектра задач искусственного интеллекта и HPC.

Сценарии применения

В официальных документах NVIDIA и партнёров Tesla P100 позиционируется как ускоритель для современных центров обработки данных, предназначенный для работы с нагрузками ИИ, аналитики и высокопроизводительных вычислений. Высокая производительность в FP16 и FP32, а также большая пропускная способность HBM2 делают эту карту ориентированной на интенсивные параллельные вычисления и обучение нейросетей.

• Идеально подходит для обучения нейросетей (Deep Learning), включая сверточные, рекуррентные и гибридные архитектуры, где задействуются форматы FP16 и FP32, а память HBM2 объёмом 12 ГБ и пропускной способностью 549 ГБ/с обеспечивает эффективную работу с крупными моделями и батчами.
• Подходит для инференса LLM моделей и других задач обработки естественного языка, когда используются фреймворки и модели, оптимизированные под Pascal и HBM2, а также требуется высокая вычислительная плотность при развертывании в серверных платформах PCIe.
• Ориентирована на высокопроизводительные вычисления (HPC): численное моделирование, методы конечных элементов, вычислительную гидродинамику, моделирование климатических процессов и другие задачи, где критичны производительность FP64 (до 4,7 TFLOPS) и высокая пропускная способность памяти.
• Используется в задачах аналитики данных и машинного обучения, включая рекомендательные системы, анализ больших массивов данных и построение прогнозных моделей, где GPU ускоряет матричные операции и вычисления по сравнению с CPU‑только решениями.
• Подходит для создания гибридных кластеров CPU+GPU, в которых Tesla P100 выступает вычислительным сопроцессором для ускорения существующих приложений, перенесённых на CUDA и OpenACC, без полной переработки базовых алгоритмов.
• Применяется в исследовательских и академических проектах, где создаются и тестируются новые модели ИИ и HPC‑алгоритмы, и требуется мощный, но стандартизованный по интерфейсам PCIe ускоритель.

Совместимость

Ускоритель NVIDIA Tesla P100 12GB PCIe спроектирован как двухслотовая карта PCI Express Gen3 x16 с пассивным охлаждением и TDP 250 Вт, что требует соответствующих серверных платформ с поддержкой полноразмерных GPU‑ускорителей. В официальном документе NVIDIA «Certified OEM Platforms for EOL Products» перечислен список OEM-серверов, сертифицированных для работы с Tesla P100, включая варианты PCIe 12GB.

• Ускоритель протестирован на совместимость с серверными платформами: Dell PowerEdge, которые перечислены в разделе поддерживаемых серверов для Tesla P100 PCIe в документе по сертифицированным OEM-платформам; в таблицах указаны конкретные модели Dell, поддерживающие Tesla P100.
• Поддерживается в системах HPE, включая модели HPE Apollo XL270d Gen9 и HPE ProLiant DL580 Gen10, явно указанные как поддерживающие Tesla P100 в разделе «Supported Servers» того же документа.
• Совместим с серверными платформами Supermicro и другими OEM, перечисленными в списке сертифицированных платформ, где указаны конфигурации с PCIe‑вариантами Tesla P100 (в том числе 12GB и 16GB) и требования по размещению и охлаждению.
• Может использоваться и в других серверных системах, поддерживающих PCIe Gen3 x16, форм-фактор FHFL dual-slot, один 8‑контактный разъём питания и тепловой пакет 250 Вт, при условии соблюдения рекомендаций NVIDIA по воздушному потоку, температурному режиму и электрическим параметрам.

Надёжность и эксплуатация в ЦОД

В официальных даташитах и продуктовых описаниях отмечается, что Tesla P100 предназначена для круглосуточной эксплуатации в центрах обработки данных, где важны предсказуемое энергопотребление и высокая надёжность работы. Пассивная система охлаждения и TDP 250 Вт предполагают использование в серверных шасси с тщательно спроектированным воздушным потоком, обеспечивающим поддержание температур GPU и HBM2 в допустимых пределах. Наличие ECC для памяти HBM2 повышает устойчивость к ошибкам и делает Tesla P100 подходящей для многосуточных расчётов и критически важных приложений HPC и ИИ.

Поддержка стандартных API (CUDA, OpenCL, OpenACC, DirectCompute) и современных фреймворков глубокого обучения позволяет операторам ЦОД унифицировать программный стек и упрощает обновление инфраструктуры при переходе между поколениями GPU. Документ по сертифицированным OEM-платформам подтверждает наличие проверенных конфигураций с серверами Dell, HPE, Supermicro и другими производителями, что снижает риски при развёртывании и эксплуатации решений на базе Tesla P100 12GB. В совокупности архитектура Pascal, память HBM2, высокая производительность в смешанной точности и официальная поддержка ведущих OEM делают NVIDIA Tesla P100 12GB надёжным и масштабируемым ускорителем для задач глубокого обучения, инференса LLM и высокопроизводительных вычислений в современных центрах обработки данных.