NVIDIA Tesla P100

Tesla GPU Türleri

Tesla P100, aynı zamanda P100 olarak da bilinir, derin öğrenme ve yapay zekâyı destekleyen NVIDIA'nın paralel işlem gücü ürün serisidir. Şirketin profesyonel ve bilimsel hesaplama için GPU hızlandırıcı ürünlerini ifade ettiği terim budur.

Tesla serisi, NVIDIA A100, NVIDIA V100, NVIDIA T4 ve NVIDIA K80 dahil olmak üzere farklı Tesla grafik işlem birimi (GPU) türleri sunar. Aşağıda her birinin kısa bir açıklaması yer almaktadır:

• NVIDIA A100: NVIDIA A100 Tensor Çekirdekli GPU, makine öğrenmesi için tasarlanmış bir hızlandırılmış bilgi işlem platformudur. Büyük dil modelleri (LLM'ler), A100'ü tek bir GPU'da kullanarak sıfırdan eğitilebilir; bu, sadece çok sayıda GPU ile mümkün olan bir başarıdır.
• NVIDIA V100: Bu GPU, dünyanın ilk tensor çekirdekli teknolojisine sahip GPU'suydu ve derin öğrenmeyi hızlandırmak için yaratıldı. Tensor çekirdekleri, eğitim ve çıkarım için matrisleri mümkün olan en yüksek verimle çarpar ve toplar. NVIDIA Volta V100 sürücülü GPU, birkaç kritik derin öğrenme ağında önemli ölçüde performans artışı sağlıyor ve çok katmanlı hassasiyetli bilgi işlem sunuyor.
• NVIDIA T4: NVIDIA T4 GPU, derin öğrenme eğitimi ve karma hassasiyetli çıkarım için NVIDIA Tensor Çekirdeklerini ve ayrıca grafik işleme ve geleneksel yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) için kullanıyor. NVIDIA'nın yeni çoklu örnek GPU (MIG) teknolojisinin yardımıyla T4, GPU kaynaklarını daha küçük, daha yönetilebilir parçalarda kullanılabilir hale getiriyor.
• NVIDIA K80: NVIDIA K80 Çift GPU, büyük hesaplamaların daha kolay gerçekleştirilmesini sağlıyor, bu da daha önce hiç olmadığı kadar hızlı bir şekilde simüle etme, örnek alma ve derin öğrenme yapma olanağı tanıyor. Dünyanın en yüksek performanslı bilgi işlem mimarisi olan, en yüksek ham performansa ve herhangi bir GPU'nun sahip olabileceği en yüksek çift hassasiyetli kayan noktalı sayıya sahip.

Farklı GPU türlerini anlamak, hangi belirli türlerin lojistik ve otomasyonda kullanılacağını veya bilimsel hesaplama ve derin öğrenme için hangisinin kullanılacağını belirlemede yardımcı olabilir. Sinir ağlarını eğitmek için hangisinin kullanılacağına ve çıkarım için hangisinin kullanılacağına rehberlik edebilir vb.

NVIDIA Tesla P100'ün Fonksiyonları ve Özellikleri

• Fonksiyon: Karmaşık Bilgi İşlem Görevleri

  NVIDIA Tesla P100, bilimsel araştırma ve modern mühendislikten otonom araç geliştirmeye ve derin öğrenmeye kadar çok çeşitli sektörlerde kritik amaçlara hizmet ediyor. Bilim insanlarına, mühendislere ve AI araştırmacılarına hitap ediyor. API'lerden ve kütüphanelerden optimize edilmiş matematiksel rutinlere kadar, hesaplamaları hızlandırmak ve paralel programlamayı basitleştirmek için araçlar içeriyor. Ayrıntılı bir ekosistem, geliştiricilerin bilgi işlem gücünden yararlanmasını ve paralel işlem için kodları optimize etmesini sağlıyor.

• Özel GPU Mimarisi

  NVIDIA Tesla P100 ekran kartı, paralel işlemeyi kullanarak normal GPU'ları daha da ileri taşıyor. Bu grafik işlem birimi P100, simülasyonlar, derin öğrenme algoritmaları veya grafik oluşturma çalıştırmak için GPU'lara ihtiyaç duyan uygulamalar için muazzam performans sunuyor. Birçok hesaplamayı aynı anda çalıştırma yeteneği, daha sıkı zaman dilimlerine ihtiyaç duyan görevler için uygundur.

• FP64 ile FP16 Oranı

  Her GPU'nun, çekirdek başına kayan noktalı işlemler gerçekleştirebilen sabit sayıda çekirdeği vardır. FP64 ile FP16 oranı, tesla'nın her FP16 (yarı hassasiyetli) kayan noktalı işlem için kaç FP64 (tek hassasiyetli) kayan noktalı işlem yapabileceğini gösterir. Oran 1:64'tür, yani FP64 işlemleri için optimize edilmiştir ve her FP64 işlem için 64 FP16 işlem vardır. Çekirdek sayısı ve oranının bu entegrasyonu, FP64'e ihtiyaç duyan uygulamaların yarısı sürede verimli bir şekilde çalışmasını sağlar.

• ECC Belleği

  Hata düzeltme kodu (ECC) belleği, tespit edilemeyen hataların uzun, karmaşık hesaplamaları durdurmasını veya bozmasını önler. Uzun bilgi işlem oturumlarında veri bütünlüğünü korumada önemli bir rol oynar. Normal bellek, bu hataları tespit edilemeyen şekilde geçmesine izin verebilir. Bu hatalar, bilimsel hesaplamalar gibi görevler için kötü olan yanlış sonuçlara veya veri kaybına neden olabilir.

• Entegre NVLink

  NVLink, GPU'ya entegre edilmiş yüksek hızlı bir bağlantıdır. Veri bağlantısı, birden fazla GPU'nun bilgiyi hızlı bir şekilde paylaşmasını sağlar, bu da birden fazla GPU içeren kurulumlar için önemlidir. Görevler GPU'lar arasında bölünebilir veya aralarında kolayca veri paylaşılabilir, bu da daha senkronize bilgi işlem olanağı sağlar. Performans, hesaplama yoğunluğuna sahip uygulamalar için daha fazla GPU eklendikçe doğrusal olarak ölçeklenir.

• Yüksek Verim

  P100 modelinin mimarisi, çok sayıda işlemi aynı anda yürütme yeteneğine sahiptir. Verim, zaman birimi başına her giriş/çıkış işleminin gerçekleştirilmesi anlamına gelir. Özellikle çok sayıda sanal makine çalıştıran veritabanları, veri analizi görevleri veya sanallaştırılmış ortamlar gibi I/O (giriş ve çıkış) işlemlerine bağlı uygulamalar yüksek verim gerektirir.

NVIDIA Tesla P100 Senaryoları

NVIDIA Tesla P100, paralel işleme gerektiren iş yükleri için tasarlanmıştır. NVIDIA Tesla P100 GPU'sunu kullanan GPU bilgi işleminde yaşanan gelişmelerle, karmaşık uygulamalar artık hızlandırılabilir. Aşağıda, GPU'ların uygulandığı uygulamalar veya sektörler yer almaktadır;

• Yapay Zeka: AI, makineler ve bilgisayarlar kullanarak insan zekâsını simüle etmeyi içerir; bu, makine öğrenmesini, sinirsel bilgi işlem ve AI destekli uygulamaları içerir. AI yeniliği, sinirsel ilham almış bilişsel sistemleri ve büyük veri kümelerini kullanarak verilerdeki kalıpları analiz eden algoritmalar aracılığıyla sonuçlar elde eden derin öğrenme tarafından yönlendiriliyor. Süper bilgi işlem, çeşitli sorunları çözmek için güçlü AI modelleri eğitmek ve dağıtmak için çok önemlidir.
• Genomik ve Moleküler Bilim: Tesla GPU'lar kullanılarak moleküller modelleniyor ve görselleştiriliyor, bu da ilaçların pazara sunulması için gereken süreyi önemli ölçüde kısaltıyor. GPU hızlandırılmış yazılımları kullanan araştırmacılar, protein yapısı, dinamikleri ve etkileşimleri hakkında karmaşık ayrıntıları ortaya çıkarabilir ve bu da yeni biyomedikal atılımlara yol açar.
• Gelişmiş Üretim: Ürün tasarımlarını optimize etmek, fiziksel davranışları simüle etmek ve üretim süreçlerini hızlandırmak için NVIDIA GPU'lar kullanılıyor. GPU bilgi işlem gücüyle desteklenen dijital ikizler, gerçek zamanlı sistem izleme ve simülasyonu sağlayarak, çeşitli sektörlerde karar vermeyi geliştiriyor ve yeniliği teşvik ediyor.
• Simülasyon ve Derin Öğrenme: Simülasyon ve derin öğrenme, karmaşık sistemleri ele alır: Simülasyon dinamik davranışı yakalar ve derin öğrenme verilerden çıkarım yapar. Simülasyon, bir sistemin süreçlerini taklit etmek için hesaplamalı modellere dayanırken, derin öğrenme, sinir ağları gibi algoritmalar kullanarak büyük veri kümelerinden kalıpları çıkarır. Senkronizasyonları, veri odaklı bir zihniyet ve doğrulanmış tahmini modeller aracılığıyla sektörler arasında değerli içgörüler sağlar.
• Veri Merkezi Uygulamaları: Tesla GPU'lar, AI, derin öğrenme, makine öğrenmesi, veri analitiği, yüksek performanslı bilgi işlem ve hızlandırılmış sanallaştırmada mükemmellik gösteren modern veri merkezleri için çok önemlidir. VDI gibi veri merkezi görevleri, barındırılan sanal iş yükleri için performans hızlandırması sağlayan NVIDIA RTX teknolojisi sayesinde sanallaştırma için daha verimli ve optimize edilmiştir.
• Enerji ve İdari Hizmetler: NVIDIA GPU'lar, enerji ve kamu hizmeti şirketlerinin, tedarik zincirlerini güvenli ve verimli bir şekilde çalıştırmalarına yardımcı olmak için görselleştirme ve analitik kullanarak topladıkları verilerden içgörüler üretmelerini sağlar.
• Sağlık Hizmetleri ve Yaşam Bilimleri: NVIDIA GPU'lar, sağlık hizmetleri kuruluşlarının, NVIDIA RTX teknolojisinin paralel işleme yeteneklerini kullanarak, elektronik tıbbi kayıtların alınması ve depolanması sırasında üretilen verileri analiz etmelerine yardımcı olur.
• Mimarlık Mühendisliği ve İnşaat (AEC): GPU destekli tasarım ve simülasyon uygulamak, AEC'nin mümkün olanı yeniden düşünmesini sağlayarak, proje zaman çizelgelerini hızlandırarak ve iş birliğini artırarak yenilikçi, sürdürülebilir ve yüksek performanslı inşa edilmiş ortamların oluşturulmasını sağlar.
• Otomotiv: NVIDIA Omnicore, otonom araçlar, robotlar ve insansız hava araçları dahil olmak üzere akıllı makineler için tanımlanmış yazılımlar oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için merkezi bir merkezdir. Omnicore, derin öğrenme tabanlı algılama, sensör füzyonu, haritalama ve konumlandırma, yol planlama, simülasyon ve çalışma zamanı güvenlik mekanizmaları gibi çeşitli yetenekleri entegre eder.
• Üretim: NVIDIA Nsight, NVIDIA üretim platformunda uygulamaları hata ayıklamak, profil oluşturmak ve optimize etmek için bir araç seti sunar. Bu araçlar, özellikle üretimle ilgili iş akışları bağlamında NVIDIA P100 GPU'sunda uygulamalarının performansını ve verimliliğini artırmak isteyen geliştiriciler için çok önemlidir.

Nvidia Tesla P100 Nasıl Seçilir

Derin öğrenme veya diğer hesaplama yoğunluğuna sahip iş yükleri için NVIDIA GPU'ları seçerken, belirli performans ihtiyaçlarını ve gereksinimlerini karşılayacaklarından emin olmak için dikkate alınması gereken birkaç faktör vardır.

• Doğru Mimarisi Seçin: NVIDIA'nın en son GPU mimarileri, genellikle odaklanılması gerekenlerdir. Tesla V100 ve T4, NVIDIA'nın en son Volta ve Turing mimarisi tabanlı Tesla GPU'larıdır. Bu GPU'lar, hassasiyetli tensor çekirdekleri ve akıllı zamanlama gibi performans iyileştirmeleri ve daha yeni özellikler sunar.
• İş Yükü Gereksinimleri: Tesla GPU'ları seçerken, en sık çalıştırılacak iş yükleri dikkate alınmalıdır. Ağ eğitimi ve büyük modeller ağır FP16 veya FP32 hesaplama gerektiriyorsa, V100 uygundur. Modellerin hızlı bir şekilde eğitilmesi gerekiyorsa, Çoklu Model çıkarımı tek bir GPU'da çalıştırılması gerekiyorsa veya sınırlı bir güç bütçesi varsa, T4 doğru GPU olabilir.
• Birleştirilmiş Belleği Kullanma: Birden fazla GPU kullanıldığında, Birleştirilmiş Belleğin akıllı bellek yönetimi ve çoklu GPU desteği, bellek kullanımını ve uygulama performansını optimize etmeye yardımcı olabilir.
• GPU Bellek Boyutu: Büyük veri kümeleri işlenmesi veya sinir ağlarının eğitilmesi gerekiyorsa, daha büyük GPU bellek boyutları dikkate alınmalıdır. Aksi takdirde, daha küçük bellek boyutları daha küçük veri kümeleri ve modeller için yeterli olacaktır.
• Bellek Bant Genişliği: Büyük veri çıkışına ihtiyaç duyan uygulamalar, bellek bant genişliğine uyacak şekilde odaklanmalıdır.
• FP64 Performansı: Çift hassasiyetli kayan noktalı hesaplamalar birincil bir kullanım durumu ise, GPU'nun FP64 performansını ve özelliklerini değerlendirdiğinizden emin olun.
• Toplam Grafik İşleme Gücünü Dikkate Alın: İş yükleri, zaman çizelgeleri ve bütçeler temelinde toplam sistem GPU ihtiyaçlarını değerlendirin. Gerekirse küçük başlayın ve zamanla gerektiği gibi ölçekleyin.
• Fiyat/Performans: Fiyatı ve uygulama performansını da değerlendirin. Bütçeler ve iş yükleri için verimliliği en üst düzeye çıkarmak için ikisini de dengeleyen GPU'lar seçin.
• Desteklenen Arabirimler: Ana sistemde güç kablolarının, PCIe şeritlerinin ve bağlantıların (NVLink/Fusion) mevcut olduğundan emin olun. İstenen yuvalar desteklenmiyorsa, harici GPU muhafazaları kullanmayı düşünün.
• Dikey Entegre Sistemleri Dikkate Alın: İstenen iş yükleri için ölçeklenebilir şekilde tasarlanmış ve önceden ayarlanmış, seçili iş ortaklarından NVIDIA'nın optimize edilmiş sistemlerini düşünün. Ancak, esneklik ve tercih gereksinimlerine göre gerektiğinde özel sistemler oluşturmaya açık olun.
• İşletim Sistemi Uyumluluğu: Seçilen işletim sisteminin nvidia tesla p100'ü desteklediğinden ve amaçlanan uygulamalar için ilgili sürücü yazılımını sunduğundan emin olun. Amaçlanan ortamda test etmek, uyumluluğu sağlamaya yardımcı olabilir.

Nvidia tesla p100 S&C

S1: P100 GPU hangi sistemleri ve yazılımları destekliyor?

C1: P100 GPU, NVIDIA CUDA, Microsoft DirectX, OpenCL ve Vulkan gibi önemli bilgi işlem araçlarıyla çalışır. Ayrıca TensorFlow, Caffe, Theano ve Torch gibi yaygın olarak kullanılan makine öğrenmesi çerçevelerini de destekler. GPU, Ubuntu, CentOS, Red Hat Enterprise, SUSE ve Scientific Linux dahil olmak üzere çeşitli Linux dağıtımlarıyla uyumludur. Windows kullananlar için P100, Windows 10 ve Windows Server 2016 ile çalışır. NVIDIA sürücü desteği içinde, hem Linux hem de Windows ortamları için NVIDIA sürücü sürümlerinde Tesla P100 için destek bulunmaktadır.

S2: Tesla P100'ün maksimum bellek bant genişliği ve gecikmesi nedir?

C2: Maksimum teorik bellek bant genişliği 732 GB/s'dir ve gecikme yaklaşık 300 ns'dir.

S3: P100'ün hesaplama yeteneği 6.0 ile 6.1 arasındaki fark nedir?

C3: Fark, GPU'nun HyperBus bellek arabirimini desteklemesinde yatmaktadır. Hesaplama yeteneği 6.1 olan P100, DDR ve DDR-III bellekler tarafından kullanılan bir arabirim olan HyperBus bellek arabirimini destekler. Bu bellek arabirimini desteklemek, CPU ve bellek arasında daha hızlı iletişim sağlar ve böylece tesla GPU performansını artırır.

S4: P100 GPU ile programlama için belge ve kaynakları nereden bulabilirim?

C4: NVIDIA, geliştiricilerin çeşitli uygulamalar için P100 GPU'nun gücünden yararlanmalarına yardımcı olmak için belge, programlama kılavuzları, örnek kod ve eğitim materyalleri dahil olmak üzere kapsamlı kaynaklar sağlar.