Gp104 200 a1 какая видеокарта

Обновлено: 21.11.2024

Если вы занимаетесь исследованиями и/или разработками в области ИИ для глубокого обучения с помощью графических процессоров, велика вероятность, что вы будете использовать видеокарту NVIDIA для выполнения задач глубокого обучения. Преимущество вычислений на GPU связано с тем, что видеокарта занимает слот PCI/PCIe. С точки зрения бережливости, может быть блестящей идеей собрать неиспользуемые видеокарты из исчезающего мира ПК и выстроить их на другой неиспользуемой материнской плате для настольных ПК, чтобы создать несколько мощный вычислительный узел для задач ИИ. Может быть, нет.

С ростом популярности развертывания на основе контейнеров системный архитектор может рассмотреть возможность создания нескольких контейнеров, в каждом из которых будут выполняться разные задачи ИИ. Это означает, что базовые ресурсы графического процессора должны быть разделены между контейнерами. NVIDIA предоставляет утилиту под названием NVIDIA Docker или nvidia-docker2, которая обеспечивает контейнеризацию машины с ускорением на GPU. Как следует из названия, утилита нацелена на тип контейнера Docker.

Однако эту утилиту нельзя сразу использовать для всех моделей видеокарт NVIDIA. Только графические карты с графическими процессорами с более новой архитектурой, чем Fermi, могут воспользоваться этой функцией. В 2022 году это означает, что графические процессоры NVIDIA со следующей архитектурой поддерживают контейнеризацию ресурсов графического процессора:

Архитектура Кеплера
Архитектура Максвелла
Архитектура Паскаль
Архитектура Вольта
Архитектура Тьюринга
Архитектура Ampere

Графические процессоры с поддержкой CUDA и готовые к глубокому обучению

Важно отметить, что не все графические процессоры с поддержкой CUDA могут выполнять задачи глубокого обучения. NVIDIA представила терминологию, называемую вычислительными возможностями CUDA, которая относится к общим спецификациям и доступным функциям графического процессора с поддержкой CUDA. Графические процессоры, созданные с архитектурой Fermi, имеют максимальную вычислительную мощность 2,1, а архитектура Kepler имеет минимальную вычислительную мощность 3,0.

Средства глубокого обучения, использующие CUDA для вычислений на графическом процессоре, используют методы глубокого обучения с ускорением на графическом процессоре, специфичные для CUDA, для ускорения вычислений. Эти методы предоставляются в библиотеке cuDNN. Сама библиотека совместима с графическими процессорами с поддержкой CUDA и вычислительной мощностью не ниже 3.0. Достаточно сказать, что только графические процессоры с архитектурой Kepler или новее способны выполнять задачи глубокого обучения, или, другими словами, готовы к глубокому обучению.

Графические процессоры для настольных ПК и графические процессоры для центров обработки данных

При покупке графического процессора, особенно графического процессора NVDIA, вам может потребоваться убедиться в предполагаемом использовании графического процессора. Каждая модель графического процессора имеет определенную среду, в которой она должна работать. Настольные графические процессоры должны быть установлены только на ПК. Установка графических процессоров NVIDIA для настольных ПК (например, графических процессоров GeForce) на стоечные серверы в центре обработки данных не допускается и может привести к аннулированию гарантии на графические процессоры.

Графические процессоры для центров обработки данных имеют более высокие характеристики и, следовательно, более высокую цену по сравнению с графическими процессорами для настольных ПК. Также естественно, что графические процессоры центров обработки данных обеспечивают более высокую производительность и менее ограничены функциональными возможностями. Например, прямая совместимость CUDA и виртуальные графические процессоры поддерживаются только в графических процессорах центров обработки данных.

Если вы изучаете глубокое обучение и планируете экспериментировать с популярными алгоритмами, такими как CNN, RNN или LSTM, настольных графических процессоров должно хватить. В качестве альтернативы, если вы работаете над современной моделью компьютерного зрения, преобразователями, такими как BERT или GPT, или передачей стилей, GPU центра обработки данных может быть лучшим вариантом, особенно с точки зрения производительности.

Графические процессоры для настольных ПК для глубокого обучения

В таблице ниже представлен список моделей графических процессоров NVIDIA для настольных ПК, которые лучше всего подходят для создания системы искусственного интеллекта с глубоким обучением, особенно благодаря поддержке контейнеризации задач искусственного интеллекта. Список взят из статьи Википедии о графических процессорах NVIDIA, а также страниц продуктов и спецификаций NVIDIA.

Версия GPU и CUDA

Каждая версия набора инструментов CUDA имеет минимальные вычислительные возможности, которые она поддерживает. Если вы используете старый графический процессор, возможно, вы не сможете запустить последнюю версию CUDA. Получив вычислительные возможности выбранного графического процессора NVIDIA, вы проверите совместимость с CUDA в этой статье.

Эта запись была опубликована техническим администратором 29 марта 2018 года в Linux, Технические примечания с тегами GPU, NVIDIA.

В очередной раз просочилась информация о NVIDIA Pascal GP104 следующего поколения, но на этот раз мы рассматриваем полнофункциональную версию, которая будет установлена на самой быстрой видеокарте GeForce, которая будет доступна потребителям в ближайшие месяцы. Новейшие графические процессоры Pascal GP104 будут построены на ведущем в отрасли 16-нм техпроцессе TSMC FinFET, который позволит NVIDIA значительно увеличить количество транзисторов в своих графических процессорах, сохранив при этом небольшой и эффективный корпус кристалла.

Наконец-то просочилась информация о полнофункциональном графическом процессоре NVIDIA Pascal GP104-400-A1.

Вчера мы впервые подробно рассмотрели сам графический процессор Pascal GP104. Графический процессор Pascal GP104, который был замечен вчера, был квалификационным образцом (QS), который указывает на то, что чип больше не находится в инженерном состоянии. То же самое относится и к последнему изображению, которое также является чипом QS и означает, что видеокарты на базе обоих графических процессоров будут представлены NVIDIA и их AIB относительно скоро.

Блок-схема архитектуры NVIDIA Pascal SM (потокового мультипроцессора).

Первое, что мы отмечаем, это то, что изображенный вчера графический процессор имел кодовое имя GP104-200-A1, а графический процессор, который просочился сегодня, имеет кодовое имя GP104-400-A1. Сравнивая эти кодовые имена со списком SKU GP104, который просочился ранее, мы можем отметить, что вариант GP104-400-A1 является полностью включенным вариантом, который не поставляется с отключенными модулями SM (потоковых мультипроцессоров) и имеет полные спецификации, доступные на графический процессор GP104.

NVIDIA Pascal GP104 поддерживает память GDDR5X и GDDR5 — на фото первые чипы GDDR5X

Еще одна важная особенность этой утечки заключается в том, что мы впервые видим память GDDR5X. Да, вы поняли меня правильно. Это первая графическая плата с памятью Micron GDDR5X с кодовым названием 6GA77 Z9TXT. Карта имеет 8 таких чипов на плате, что означает, что GPU имеет тот же 256-битный интерфейс шины, что и его брат на основе GDDR5, GP104-200-A1. Это указывает на то, что графические процессоры NVIDIA Pascal будут поддерживать память GDDR5, GDDR5X и даже память HBM2 (GP100).

Память Micron GDDR5X установлена на графической плате GP104-400-A1.

На рисунках ниже видно, что память Micron, несмотря на большую сетку шариков по сравнению с GDDR5, имеет компактный дизайн. Каждая GDDR5X DRAM имеет размеры 14x10 мм по сравнению с 14x12 мм, что соответствует размеру обычной GDDR5 DRAM. Модули DRAM имеют те же логотипы и этикетки Micron в местах, где должны быть официальные маркировки. Однако кодовое название не указано в каталоге продуктов, что может быть связано с тем, что память, используемая на плате, все еще является образцом, но готова к использованию. В прошлом месяце компания Micron приступила к выборке своей памяти GDDR5X.

Мы отмечаем, что конструкция платы сильно отличается от предыдущей платы, которая использовалась для модели GP104-200, поэтому это подтверждает, что GDDR5X и GDDR5 не совместимы по выводам и требуют разных плат для быть изготовлены для их поддержки, даже если графический процессор поддерживает оба типа памяти GDDR5 и GDDR5X.

Графические процессоры NVIDIA Pascal GP104 будут оснащены более быстрыми и плотными модулями памяти GDDR5/GDDR5X!

GDDR5 DRAM использует сетку из 170 контактов, а GDDR5X DRAM использует сетку из 190 контактов. Обе карты имеют одинаковый объем видеопамяти 8 ГБ, но GTX 1080 будет иметь более высокую пропускную способность до 384 ГБ/с при сохранении 256-битной шины памяти.

Изображен чип NVIDIA Pascal GP104-200-A1 с памятью GDDR5.

GeForce GTX 1070, с другой стороны, может развивать скорость до 256 ГБ/с благодаря более быстрым чипам GDDR5, используемым на графической плате (SK Hynix 8 ГГц). Ниже приведен список SKU, которые, как сообщается, основаны на дизайне GP104:

Артикулы NVIDIA Pascal GP104:

Графическая карта Maxwell	Артикул графического процессора Maxwell	Артикул графического процессора Pascal	Платы	Наличие
NVIDIA GeForce GTX 980 Ti	GM200-310-A1	GP104-400-A1	Эталон и AIB	Начало июня
NVIDIA GeForce GTX 980	GM204-400-A1	GP104-200-A1	Ссылка и AIB	Начало июня
NVIDIA GeForce GTX 970	GM204-200-A1	GP104-150-A1	Только AIB	Середина июня< /td>

NVIDIA GP104 имеет площадь 317 мм 2 и содержит около 8 миллиардов транзисторов — на базе видеокарты GeForce GTX 1080

Что касается кристалла, то размер GP104 составляет примерно 317 мм², что меньше, чем у графических процессоров GM200 и GM204. Для сравнения: нынешний Titan X от NVIDIA имеет 8 миллиардов транзисторов на кристалле площадью 601 мм 2 .С другой стороны, GeForce GTX 980 с GM204 представляет собой кристалл размером 398 мм 2 с 5,2 млрд транзисторов.

FinFET действительно оказывается чудом, когда дело доходит до увеличения общего количества транзисторов и в то же время уменьшения размера чипа. Это позволяет производить больше чипов на 16-нм пластине, что снижает затраты NVIDIA на разработку таких графических процессоров.

Размеры SKU NVIDIA GP104 400 и GP104 200:

Графические процессоры Pascal от NVIDIA готовятся стать той же революцией, что и их графические процессоры Maxwell на момент запуска. Графические процессоры Maxwell были выпущены еще в 2014 году и позволили NVIDIA захватить до 80% доли рынка дискретной графики. Конкурентоспособные цены на карты Pascal позволят многим владельцам графических процессоров текущего и последнего поколения перейти на карты Pascal GeForce, которые обеспечат повышение производительности и эффективности, а также улучшенную техническую поддержку для игр AAA следующего поколения.

Появилось еще одно фото печатной платы с установленным графическим процессором. На этот раз это графический процессор GP104-400-A1, который станет третьим графическим процессором Pascal и, похоже, подтверждает преемника 980 Ti. Интересная находка заключается в том, что к нему привязана память gDDR5X.

Фотография графического процессора была опубликована в выходные на сайте wccftech, и на ней действительно изображена новая память GDDR5X. Во-первых, вот то, что мы показывали до сих пор в наших таблицах, графический процессор GP104-200-A1, который мы уже показывали на прошлой неделе на фотографии от Chiphell:

< td >Pascal

NVIDIA GeForce	Возможное название	Fab	Плата	Дата
GTX Titan X	>>	Подлежит уточнению	GP 100	16 нм	Ссылка -> AIB	Подлежит уточнению
GTX 980Ti	>>	GTX 1080 Ti	GP 104-400	16 нм	Reference -> AIB	Июнь/июль
GTX 980	>>	GTX 1080	GP 104-200	16 нм	Reference -> AIB	Июнь
GTX 970	>>	GTX 1070	GP 104-150	16 нм	Дизайн AIB	Июнь
GTX 960	>>	GTX 1060	GP 106	16 нм	дизайн AIB	октябрь
GTX 950	>>	GTX 1050	GP 106	16 нм	дизайн AIB	октябрь

Как вы можете видеть, остается указание на использование графического процессора GP 104-400. Остается без ответа, станет ли он GTX 1080 или GTX 1080 Ti, но фотография подтверждает, что это версия 400. Вполне может быть, что GP104-200-A1 станет GeForce GTX 1070, а графический процессор GP104-400 — GeForce GTX 1080. Обе карты получат по 8 ГБ видеопамяти. Оба графических процессора содержат около 8 миллиардов транзисторов.

Графический процессор GP 104-400, привязанный к памяти GDDR5X DRAM, интересен тем, что подтверждает наличие памяти. GDDR5X — это ваша стандартная память GDDR5, однако, в отличие от предоставления 32 байт/доступ к ячейкам памяти, это удваивается до 64 байт/доступ. И это теоретически может удвоить пропускную способность памяти видеокарты. Ранние данные, согласно презентациям, показывают цифры с памятью, способной работать со скоростью от 10 до 12 Гбит/с, а в будущем — до 16 Гбит/с. Таким образом, ваши высокопроизводительные видеокарты в наши дни колеблются, скажем, на 400 ГБ/с. С GDDR5X эта скорость может увеличиться до 800, а может и до 1000 ГБ/с, что является очень значительным улучшением.

Посмотрите на фото, это несомненно чипы Micron GDDR5X DRAM.

Партнеры NVIDIA приостанавливают производство GeForce GTX 970, 980, 980Ti, а кодовые названия GPU Pascal становятся известны — 13.04.2016, 09:25
В ожидании будущих продуктов Pascal в ближайшие месяц или два, по крайней мере, это то, что hwbattle сообщает сегодня утром. По мере приближения к фактическому запуску все больше и больше крошечных деталей.

Карта Nvidia Pascal Consumer анонсирована на выставке Computex — 11.04.2016, 14:48
Но они будут выпущены позже . Nvidia анонсирует свои видеокарты Pascal потребительского класса на выставке Computex 2016 с 31 мая по 4 июня, производители видеокарт включают Asus, Gigabyte и MSI. Они будут.

NVIDIA Pascal GP104 Die Photo — 11.04.2016, 10:39
На прошлой неделе Nvidia анонсировала графический процессор Tesla P100 для центров обработки данных, и если вы внимательно посмотрите на фотографии, то уже ясно увидите этот большой процессор Pascal 15B. используется транзисторный GPU. На этот раз новое фото.

Судья постановил, что Samsung и Qualcomm не нарушают патенты Nvidia — 12.10.2015, 09:10
Согласно постановлению судьи Комиссии по международной торговле, Samsung и Qualcomm не нарушают патенты Nvidia. Nvidia сама опубликовала эту новость в своем блоге.Nvidia обжалует это решение.

AMD и Nvidia готовятся к следующему поколению DirectX 12 — 24.03.2015, 11:19
Несколько новых наборов слайдов от AMD и Nvidia также появились в сети через сервис SlideShare. компании приложили немало усилий в отношении DirectX 12, и они действительно выглядят превосходно.

к3вст3р

Сообщений: 3578
Присоединился: 03 января 2009 г.

AlmondMan
Старший участник

Сообщений: 878
Присоединился: 03 сентября 2007 г.

Как так? Если чип 1080 Ti или что-то в этом роде, то он не использует HBM2.

Рирынз
Член

Сообщений: 80
Присоединился: 2010-09-28

Ryu5uzaku
Старший участник

Сообщений: 7147
Присоединился: 24 сентября 2006 г.

Они уже прислали образцы, так что картина имеет смысл.

Fox2232
Старший участник

Сообщений: 11809
Присоединился: 20 июля 2012 г.

Доступно только с плотностью 8 Гбит/с = 1 ГБ на чип => причина, по которой только 8 чипов = 256-битный интерфейс
Очевидно, доступно как максимум 13 Гбит/с, с 8 чипами это 416 ГБ/с.
Какой была пропускная способность на GTX 980 Ti? 337 ГБ/с. Это на 23,4% больше пропускной способности памяти, и это +- прирост производительности, который я ожидаю от этого графического процессора (немного больше, если nVidia снова улучшит сжатие).

Сравнение технических характеристик видеокарт: Nvidia GeForce GT 730 с одной стороны и Nvidia GeForce GTX 1070 с другой. Первый предназначен для настольного сектора, у него 96 шейдерных блоков, максимальная частота 0,7 ГГц, его литография 40 нм. Второй используется в десктопном сегменте, включает 1920 шейдерных блоков, максимальная частота 1,7 ГГц, его литография 16 нм. В следующей таблице также сравниваются тактовая частота разгона, количество шейдерных блоков (если указано), исполнительных блоков, объем кэш-памяти, максимальный объем памяти, ширина шины памяти, дата выпуска, количество линий PCIe, значения, полученные в различных тестах.

Эта страница содержит ссылки на продукты одного или нескольких наших рекламодателей. Мы можем получать компенсацию, когда вы переходите по ссылкам на эти продукты. Чтобы ознакомиться с нашей политикой в отношении рекламы, посетите эту страницу.

Технические характеристики:

Цена: по техническим причинам в настоящее время мы не можем отображать цену менее чем за 24 часа или цену в реальном времени. Вот почему мы предпочитаем пока не показывать цену. Актуальную цену и доступность следует уточнять в соответствующих интернет-магазинах.

Мы можем лучше сравнить технические различия между двумя видеокартами.

Выступления:

Сравнение производительности двух процессоров. Для этого мы учитываем результаты, полученные с помощью тестового программного обеспечения, такого как Geekbench 4.

Производительность FP32 в GFLOPS
Nvidia GeForce GTX 1070	6463
Nvidia GeForce GT 730	268,8

Разница составляет 2304%.

Примечание. Комиссионные могут быть получены по приведенным выше ссылкам. Эти оценки являются лишь
средними показателями производительности, полученными с этими видеокартами, вы можете получить другие результаты.

Формат одинарной точности с плавающей запятой, также известный как FP32, представляет собой числовой формат компьютера, который обычно занимает 32 бита в памяти компьютера. Это представляет собой широкий динамический диапазон числовых значений, в которых используются числа с плавающей запятой.

См. также:

Эквивалентность:

Когда вы нажимаете на ссылки различных продавцов на этом сайте и совершаете покупку, это может привести к тому, что сайт получает комиссию. Партнерские программы и членство включают, помимо прочего, партнерскую сеть eBay.

Являясь партнером Amazon, я зарабатываю на соответствующих покупках.

Мы не несем никакой ответственности за данные, отображаемые на нашем веб-сайте. Пожалуйста используйте на свой страх и риск. Некоторые или все эти данные могут быть устаревшими или неполными. Пожалуйста, обратитесь к технической странице на веб-сайте соответствующего производителя, чтобы найти последнюю актуальную информацию об особенностях этих продуктов.

Читайте также: