NVIDIA Tesla P100 16GB SXM2 (900-2H403-0000-000) — мощный ускоритель вычислений на архитектуре Pascal (GP100) для дата-центров и рабочих станций. Оснащён 16 ГБ памяти HBM2 с шиной 2048 бит и пиковой производительностью 10,6 TFLOPS (FP32) / 21,2 TFLOPS (FP16). Использует интерфейс SXM2 для максимальной пропускной способности. Идеален для задач машинного обучения, HPC, обработки видео и научных симуляций.
Высокая производительность и архитектура Pascal
GPU Tesla P100 построен на 16-нм техпроцессе и содержит 3584 ядер CUDA. Базовая частота 1328 МГц, Boost — 1480 МГц. Обеспечивает неблокирующую производительность для самых требовательных рабочих нагрузок.
Память HBM2 16 ГБ
- Пропускная способность — 720 ГБ/с благодаря 2048-битной шине.
- Ёмкость 16 ГБ — для больших моделей и наборов данных.
- Низкое энергопотребление — эффективное управление питанием.
Интерфейс SXM2
Специализированный разъём SXM 2.0 обеспечивает прямое подключение к системной плате NVLink для высокоскоростного обмена данными между GPU (до 160 ГБ/с).
Архитектура и технологии NVIDIA
Pascal GP100 включает ряд инноваций, ускоряющих вычисления.
NVLink
- Скорость связи — до 160 ГБ/с между двумя P100 в SXM2.
- Масштабирование — объединение до 4 GPU в одном узле.
Mixed Precision Training
- FP16 — 21,2 TFLOPS для тренировки нейросетей с сохранением точности.
- Поддержка Tensor Cores (в P100 программно-эмулируемые).
Высокая точность вычислений
Двойная точность (FP64) — 5,3 TFLOPS для научных расчётов.
Дополнительные возможности и технологии
ECC Memory
Защита от ошибок памяти для критически важных задач.
GPU Boost
Автоматическое повышение частоты при допустимой температуре.
Поддержка CUDA и OpenCL
Полный стек ПО NVIDIA (CUDA, cuDNN, TensorRT) и OpenCL 2.0.
Системные требования и совместимость
Для работы Tesla P100 SXM2 требуется материнская плата с разъёмом SXM2 и поддержкой NVLink, а также соответствующий блок питания и система охлаждения.
| Тип оборудования | Рекомендуемые модели / спецификации | Примечание |
|---|---|---|
| Сервер / рабочая станция | NVIDIA DGX-1, SYS-4028GR-TR (SuperMicro), Dell PowerEdge C4130 | Требуется слот SXM2, поддержка NVLink |
| Блок питания | 1200–1600 Вт (в зависимости от конфигурации) | Рекомендуется с двумя процессорами и 4 GPU |
| Охлаждение | Пассивное (требуется активный обдув корпуса) | Воздушный поток не менее 35 CFM на GPU |
| Операционная система | Linux (Ubuntu 18.04+, RHEL 7+), Windows Server 2016+ | Драйвер NVIDIA версии 410+ |
| NVLink Bridge | Поддерживается через системную плату (встроенный) | Для объединения нескольких P100 |
Аналоги NVIDIA Tesla P100 16GB SXM2
Если модель недоступна или требуется сравнение, рассмотрите следующие альтернативы.
| Производитель | Модель | Ключевые отличия / сходство |
|---|---|---|
| NVIDIA | Tesla P40 (24GB) | 24GB GDDR5, интерфейс PCIe, ниже FP64 (0,3 TFLOPS), но больше памяти |
| NVIDIA | Tesla V100 16GB SXM2 | Новое поколение Volta, 7,8 TFLOPS FP64, Tensor Cores, 16/32GB HBM2 |
| AMD | Radeon Instinct MI25 | 16GB HBM2, 12,3 TFLOPS FP32, интерфейс PCIe, поддержка ROCm |
| NVIDIA | Quadro GP100 | Аналогичный GPU (GP100), 16GB HBM2, PCIe, сертификация для CAD/3D |
| Intel | Xeon Phi 7250 | 68 ядер, 1,2 TFLOPS DP, 16GB MCDRAM, для HPC, но ниже производительность Deep Learning |
Рекомендация: Для задач Deep Learning и HPC с бюджетом среднего сегмента P100 SXM2 — отличный выбор. Если нужна более высокая производительность FP32/FP64, смотрите в сторону V100 или A100.
Кому подойдёт NVIDIA Tesla P100 16GB SXM2
Рекомендуется, если вам нужно:
- Ускорение тренировки нейросетей (ResNet, BERT, GPT).
- Высокопроизводительные вычисления (HPC) с двойной точностью.
- Обработка видео 4K/8K, кодирование, транскодинг.
- Научные расчёты (молекулярная динамика, моделирование погоды).
- Использовать CUDA и утилиты NVIDIA.
Вероятно, не подойдёт, если:
- Вы собираете игровой ПК — нет драйверов GeForce, нет видеовыходов.
- Необходим PCIe-слот — SXM2 требует специальной системной платы.
- Ограничения по бюджету — P100 может быть дороже, чем P40 с 24GB.
- Требуются настольные приложения (CAD, 3D-моделирование) — лучше Quadro.
Конструкция и условия эксплуатации
Пассивное охлаждение, модульный дизайн
Размеры 105?110?15 мм (форм-фактор SXM2). Требуется активный обдув корпуса. Энергопотребление 250–300 Вт.
Диапазон рабочих температур
- Эксплуатация: от 0°C до +50°C
- Хранение: от -20°C до +70°C
- Влажность: 5–90% (без конденсата)
Предназначен для установки в серверные стойки и кластерные системы.
Технические характеристики
| Производитель | NVIDIA |
| Серия продукции | Tesla |
| Модель | Tesla P100 |
| Артикул | 900-2H403-0000-000 |
| Графический процессор (GPU) | Tesla P100 (GP100) |
| Интерфейс | SXM 2.0 |
| Количество процессоров в модуле | 1 |
| Частота ядра, МГц | 1328 |
| Частота ядра Boost, МГц | 1480 |
| Количество универсальных процессоров (CUDA) | 3584 |
| Техпроцесс, нм | 16 |
| Объем памяти, МБ | 16384 |
| Тип памяти | HBM2 |
| Разрядность шины памяти, бит | 2048 |
| Пропускная способность памяти | 720 ГБ/с |
| Одинарная точность (FP32), TFLOPS | 10,6 |
| Двойная точность (FP64), TFLOPS | 5,3 |
| Полуточность (FP16), TFLOPS | 21,2 |
| Поддержка ECC | Да |
| NVLink | Да (160 ГБ/с) |
| CUDA Compute Capability | 6.0 |
| Тип охлаждения | Пассивное |
| Энергопотребление, Вт | 250–300 |
| Форм-фактор | SXM2 |
| Размеры, мм | 105?110?15 |
| Вес, г | ~300 |
| Диапазон рабочих температур | 0°C … +50°C |
| Диапазон температур хранения | -20°C … +70°C |
| Влажность при эксплуатации | 5–90% (без конденсата) |
Часто задаваемые вопросы
Для каких задач используется Tesla P100 SXM2?
Deep Learning (тренировка и инференс), HPC, научные расчёты, обработка видео, молекулярное моделирование, финансовая аналитика.
Чем SXM2 отличается от PCIe?
SXM2 — проприетарный разъём с поддержкой NVLink, обеспечивает прямое подключение к системе и высокую пропускную способность. PCIe-версия P100 (10,6 TFLOPS) использует слот PCIe 3.0 x16 и не поддерживает NVLink.
Можно ли использовать P100 в обычном ПК?
Нет, для SXM2 требуется материнская плата со специальным разъёмом и поддержкой NVLink. Обычные потребительские материнские платы несовместимы.
Какой объём памяти оптимален для Deep Learning?
16 ГБ HBM2 достаточно для большинства моделей (ResNet-152, BERT-Base). Для более крупных (GPT-2, ViT) может потребоваться 32 ГБ (V100) или больше.
Поддерживает ли P100 FP16 (полуточность)?
Да, 21,2 TFLOPS в режиме FP16. Это ускоряет тренировку нейросетей с сохранением точности через Mixed Precision Training.
Нужно ли специальное охлаждение?
GPU имеет пассивное охлаждение. Требуется активный обдув корпуса (вентиляторы) с потоком не менее 35 CFM на каждый ускоритель.
Какая производительность в двойной точности (FP64)?
5,3 TFLOPS. Это один из лучших показателей среди ускорителей своего поколения (P100, V100, A100).
Совместим ли P100 с Windows?
Да, доступны драйверы для Windows Server 2016/2019. Настольная Windows поддерживается, но не рекомендуется — P100 не имеет видеовыходов.
Чем отличается артикул 900-2H403-0000-000?
Это стандартный SXM2 модуль Tesla P100 16GB. Существуют варианты с другим охлаждением (с активным) или для определённых OEM-систем.
Можно ли объединить несколько P100 в кластер?
Да, через NVLink (до 4 GPU в одном узле) и сеть InfiniBand для межсерверного взаимодействия.
Основные характеристики
Нет вопросов об этом товаре.
