Tesla V100

架构：Volta架构，采用16nm工艺。 核心数量：5120个Tensor核心，3840个CUDA核心。 内存：16GB HBM2内存，带宽900 GB/s。 性能：提供高达125 TFLOPS的浮点运算性能，40 TFLOPS的深度学习运算性能。 应用场景：适用于深度学习训练和推理、高性能计算、科学计算、图像和视频处理等。

Tesla P40

架构：Pascal架构，采用16nm工艺。 核心数量：3840个CUDA核心。 内存：24GB GDDR5X内存，带宽480 GB/s。 性能：提供高达7.6 TFLOPS的浮点运算性能，21.2 TFLOPS的深度学习运算性能。 应用场景：适用于深度学习推理、高性能计算、科学计算、图像和视频处理等。

Tesla T4

架构：Turing架构，采用12nm工艺。 核心数量：2560个Tensor核心，1536个CUDA核心。 内存：16GB GDDR6内存，带宽448 GB/s。 性能：提供高达130 TFLOPS的浮点运算性能，6.4 TFLOPS的深度学习运算性能。 应用场景：适用于深度学习推理、科学计算、图像和视频处理、高性能计算等。

Tesla P4

架构：Turing架构，采用12nm工艺。 核心数量：1536个CUDA核心。 内存：8GB GDDR6内存，带宽288 GB/s。 性能：提供高达70 TFLOPS的浮点运算性能，3.2 TFLOPS的深度学习运算性能。 应用场景：适用于边缘计算、科学计算、图像和视频处理、高性能计算等。

总结

V100：适合大规模的深度学习训练和高性能计算，但成本较高。 P40：适合需要大量内存和高速运算的高端图形处理和深度学习推理。 T4：平衡了性能和成本，适合需要高性能计算和深度学习推理的中小型企业。 P4：适合边缘计算和嵌入式系统，具有较低的功耗和较高的性能。 选择GPU时，应根据实际应用场景、预算和对性能的需求来决定。例如，如果需要处理大量的深度学习推理任务，可以选择T4或P40；如果需要进行大规模的深度学习训练，可以选择V100或P40。

testla p40

今天来聊聊Tesla P40显卡！这款显卡可是我最近发现的宝藏，性能强大，特别适合深度学习和大数据分析的朋友们。快来看看它到底有多厉害吧！

Tesla P40的强大性能

Tesla P40显卡的硬件配置真的让我惊艳。它拥有24GB的GDDR5内存，这意味着在处理大型数据集时完全不需要担心内存不够用。3840个CUDA核心和12 TFLOPs的单 浮点性能，简直是深度学习的神器！😱

这款显卡基于Pascal架构，采用16nm FinFET工艺，不仅效能高，而且非常稳定。除此之外，P40还支持Error Correcting Code (ECC)内存，能够自动检测并修复数据错误，真是贴心的小细节。它的NVIDIA GPU Boost技术更是能根据实际需求自动调整GPU频率，大大提高运算速度。 在实际应用方面，Tesla P40特别适合数据中心、科研机构和企业用户。它的计算性能出色，可以轻松应对大数据分析、科学模拟、量子化学计算和神经网络训练等各种复杂任务。💡

散热改装与维护❄️ 说到P40显卡，不得不提它的散热问题。虽然这款显卡性能强大，但散热确实需要费点心思。我自己动手改装了散热系统，体验了一把DIY的乐趣。

主板BIOS要支持【Above 4G】

微星开启： https://blog.csdn.net/feifei912515863/article/details/136079221

tesla p100

购买： https://item.taobao.com/item.htm?id=831716375996&pisk=fkGtHEsfhHxGSmOOUx93nKPcq5Tn6f3ZOcu5ioqGhDnL7mIfS141hIUroOw0C11blVnhftV0f6Nj4qMD7mxwOv3rDlY2Q5DLDDiLf1YwQ-ZxbkmciVcxLs3rufYaiFPZ7SPXq3AuMVuag4jXb5cOR2aiROa_cbwaEWVXq3AvWpS8aSigM2oNsJZUkr1bhmNCArEC5GibfJsQurPbcfCfoBxJMscmiPOwxVCNbrkUWREAikCxwX1uCu_QAsCYXPe9IVZdGsGKK8ITkl9P-oPgbc4t0Q5a1-HjsWG6AINSUDhYF7pD77GZlYkj8GLYf2mZw5GJX143HlHI1JQfGVFEC-DxXhBafAmLUywCkQznqkgZ1vLVAViuX5aQKQT-R-szsbcRrKSu2rX6JeBV3RaUd-W5lg9W6Z4LqFdA3tye8yEkJeBV3RaUJuY9ktW4Le5..&skuId=5604553893777&spm=a1z10.3-c-s.w4002-25500730540.9.616260b4IWdBa9

  1. NVIDIA RTX 3070
  2. FP64 (双精度): 约为FP32性能的1/32，即大约0.5 TFLOPS。
  3. FP32 (单精度): 大约20.4 TFLOPS。
  4. FP16 (半精度): 大约40.8 TFLOPS（通过Tensor Cores）。
  5. FP8: RTX 3070不直接支持FP8，但可以通过混合精度技术和其他优化手段间接利用。
  6. NVIDIA RTX 2080 Ti
  7. FP64 (双精度): 约为FP32性能的1/32，即大约0.7 TFLOPS。
  8. FP32 (单精度): 大约13.4 TFLOPS。
  9. FP16 (半精度): 大约26.8 TFLOPS（通过Tensor Cores）。
  10. FP8: RTX 2080 Ti不直接支持FP8，但可以通过混合精度技术和其他优化手段间接利用。
  11. NVIDIA Tesla P4
  12. FP64 (双精度): 不支持。
  13. FP32 (单精度): 大约5.5 TFLOPS。
  14. FP16 (半精度): 大约11 TFLOPS（通过Tensor Cores）。
  15. FP8: Tesla P4不直接支持FP8，但可以通过混合精度技术和其他优化手段间接利用。
  16. Tesla P100旨在为计算需求较大的应用提供卓越的性能，其中包括：
  17. NVIDIA Tesla p100
  18. 双精度浮点（FP64）5.3 TFLOPS
  19. 单精度（FP32）10.6 TFLOPS
  20. 半精度（FP16）21.2 TFLOPS