NVIDIA® Tesla ® GPU를 사용하여 과학 기술 컴퓨팅 가속화시키십시오. 이제 개발자와 연구자들은 세계에서 가장 빠르고 가장 효율적인 고성능 컴퓨팅 아키텍처인 케플러 기반 최신 Tesla GPU를 통해 최대 3 배 이상의 성능과 다양한 접근성을 만끽할 수 있습니다. 지진 처리뿐만 아니라 신호, 이미지 분석과 같이 대규모의 단일 정밀 워크로드의 높은 처리를 요하는 작업을 진행하는 경우에는 초고효율 케플러 기반의 GPU인 Tesla K10 GPU 컴퓨팅 엑셀레이터를 확인하십시오.
| Features | Tesla K10 | Tesla M2090 | Tesla M2075 | Tesla M2070-Q |
| Tesla 페르미 제품군 개요 | 2케플러 GK104s | 최고 성능 | 미드레인지 성능 | 미드레인지 성능 |
| GPU 컴퓨팅 어플리케이션 | 지진 처리, 신호 및 이미지 처리, 비디오 분석 | 지진파 처리, CFD, CAE, 금융 공학, 전산 화학 및 물리학, 데이터 분석, 위성 이미징, 날씨 모델링 | ||
| 시각화 어플리케이션 | 해당 없음 | 해당 없음 | 해당 없음 | CAD, CAM, CAE 전처리/후처리 원격 데스크탑 |
| 최고의 배정도 부동 소수점 성능 | 190 기가플롭 (GPU당 96 기가플롭) |
665 기가플롭 | 515 기가플롭 | 515 기가플롭 |
| 최고의 단정도 부동 소수점 성능 | 4577 기가플롭 (GPU당 2288 기가플롭) |
1331 기가플롭 | 1030 기가플롭 | 1030 기가플롭 |
| 메모리 대역폭(ECC 해제) | 320 GB/초 (GPU당 160GB/초) |
초당 177GBytes | 초당 150GBytes | 초당 150GBytes |
| 메모리 크기(GDDR5) | 8GB (GPU당 4GB) |
6GB | 6GB | 6GB |
| CUDA 코어 | 3072 (GPU당 1536) |
512 | 448 | 448 |
* 참고: ECC 설정시 GPU 메모리의 12.5%가 ECC bit로 사용됩니다. 예를 들어, 총 3 GB의 메모리가 있고 ECC를 설정했다면 사용 가능한 메모리는 2.625 GB입니다.
NVIDIA는 시스템 OEM이 제공하는 M-클래스 제품용 드라이버 사용을 권장합니다. M 클래스 드라이버는 NVIDIA 드라이버 다운로드 페이지 에서 다운로드할 수 있습니다.
Tesla 제품은 다음 환경에서 지원됩니다.
지식 기반
지식 기반은 365일 24시간 제공되는 서비스이며 가장 자주 묻는 질문과 문제점에 대한 답변을 찾을 수 있습니다.
사용자 포럼
CUDA 토론 포럼에서 Tesla 제품에 대해 토론하고 CUDA 개발에 대한 의견을 나누며 다른 NVIDIA Tesla 사용자와 관심사, 유용한 정보 및 해결책을 공유할 수 있습니다.
RMA 요청
NVIDIA 기반 제품과 관련된 RMA 요청, 부품 교체 및 보증 문제에 대해서는 구입하신 OEM 또는 대리점으로 문의해주십시오.
| Tesla 20시리즈 GPU: | Tesla 10시리즈 GPU: | Tesla 8시리즈 GPU: |
Tesla M2070 GPU 모듈  |
Tesla S1070-400 시스템 (PDF 258 KB) |
Tesla S870 1U 시스템 (PDF 13.4 MB) |
| Tesla M2050 GPU 모듈 |
Tesla S1070-500 1U 시스템 |
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| Tesla M1060 GPU 모듈 |
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