在 P100 上，我们测试的是半精度（FP16）FLOPs。而在 V100 上，我们测试的是张量 FLOPs，它以混合精度的方式在 Tensor Cores 上运行：以 FP16 的精度执行矩阵乘法，而以 FP32 的精度进行累加。也许 V100 GPU 在深度学习环境下最有意思的硬件特征就是 Tensor Cores，它是能以半精度的方式计算 4×4 矩阵乘法...
对于测试过的 RNN 和 LSTM 深度学习模型,我们注意到 V100 比 P100 的相对性能随着网络的规模和复杂度(128 个隐藏单元到 1024 个隐藏单元)的提升而增加。我们的结果表明 V100 相对于 P100 在 FP16 的训练模式下最大加速比为 2.05 倍,而推断模式下实现了 1.72 倍的加速。这些数据比基于 V100 具体硬件规格的预...
QUDA等等。从图中可以看到，相比Tesla P100的GPU，Tesla V100的平均加速比是在1.5倍左右。由于这些算法都是使用双精度浮点计算，所以这个结果与Tesla V100的双精度浮点计算能力方面比Tesla P100有50%的性能提升是直接相关的。
可以看到Tesla P100在几项测试中几乎处于碾压的状态,甚至某些场景的测试中不虚上代双路显卡,这才是GP100真实的双精度性能。不过Nvidia GTX 1080的测试成绩着实令人意外,作为一款游戏显卡,在上面几项大规模的专业测试中,GTX 1080也不落后于上代的专业计算卡,看起来Nvidia大幅地增加了Pascal架构显卡的双精度浮点性能。
HBM2 Memory Speedup on V100 vs P1005.4. ECC内存容错Tesla V100的HBM2存储子系统支持单错误纠正双...
一、性能对决：TFLOPS背后的真相 首先，咱们得承认，从单精度浮点运算能力（TFLOPS）上看，Tesla P100的...
P100 12GB 16GB PCIE M10 M60 T4 P4 P40 A10 A30 A40 48G V100 32G SXM2 NVLINK A100 40G和80GSXM4 QUADRO系列 P1000 P2000 P2200 P4000 P5000 P6000 A6000 RTX4000 RTX5000 RTX6000 GP100 价格说明 价格:商品在爱采购的展示标价,具体的成交价格可能因商品参加活动等情况发生变化,也可能随着购买数量不同...
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该驱动主要为兼顾生产力和游戏的TESLA计算卡用户使用,使用该驱动可以激活P40 P100 T4等TESLA计算卡的图形渲染功能,也就是说可以用TESLA计算卡打游戏。成功安装驱动后,在桌面右击“显示设置”——“图形设置”——选择准备玩的游戏,点击“选项”,即可选择使用TESLA显卡作为该游戏的图形首选项,之后就可以愉快的使用TESLA...
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