Сколько майнит tesla a100

Nvidia Tesla V100 — текущий рекордсмен в майнинге Ethereum

С выходом AMD RADEON RX VEGA в сети не утихают слухи, что именно эта карта может выдавать 70-100 мегахешей при майнинге Ethereum, однако на текущий момент эти сведения не подтверждаются тестами на последних доступных драйверах. Поэтому позиции текущего лидера Nvidia Tesla V100 в майнинге Ethereum с результатом в 80Mh/s остаются на первом месте.

Nvidia Tesla V100 это профессиональное устройство для расчетов, построенное на основе GPU Volta, которую ждут в потребительском сегменте не ранее 2018 года.

Основные особенности Nvidia Tesla V100 и ее предшественников:

Модель ускорителя	Tesla K40	Tesla M40	Tesla P100	Tesla V100
Модель GPU	GK180	GM200	GP100	GV100
Архитектура	Kepler	Maxwell	Pascal	Volta
Техпроцесс	28 нм	28 нм	16 нм FinFET+	12 нм FFN
Кол-во транзисторов, млрд	7,1	8,0	15,3	21,1
Размер ядра, мм²	551	601	610	815
Кол-во SM	15	24	56	80
Кол-во TPC	15	24	28	40
Ядер FP32 на SM	192	128	64	64
Ядер FP32 всего	2880	3072	3584	5120
Ядер FP64 на SM	64	4	32	32
Ядер FP64 всего	960	96	1792	2560
Тензорные ядра всего	—	—	—	640
Турбо-частота GPU, МГц	810/875	1114	1480	1455
Пиковая пр-сть FP32, терафлопс	5,0	6,8	10,6	15,0
Пиковая пр-сть FP64, терафлопс	1,7	2,1	5,3	7,5
Пиковая пр-сть тензор, терафлопс	—	—	—	120
Кол-во TMU	240	192	224	320
Шина памяти, бит	384	384	4096	4096
Тип памяти	GDDR5	GDDR5	HBM2	HBM2
Объем памяти, ГБ	До 12 ГБ	До 24 ГБ	16 ГБ	16 ГБ
Объем L2-кэша, КБ	1536	3072	4096	6144
Объем разделяемой памяти на SM, КБ	16/32/48	96	64	До 96 КБ
Объем регистрового файла, КБ	3840	6144	14336	20480
TDP, Вт	235	250	300	300

Из особенностей следует отметить использование памяти HBM2 как это сделала AMD в своей Веге, правда ширина памяти здесь полноценная в 4096 Бит. Сам чип GV100 выполнен по нормам 12нм и содержит 5120 ядер FP32 (аналог CUDA ядер в потребительских видеокартах) и 2560 ядер для расчетов FP64. Производительность в расчетах FP32 15 Терафлопс и 7,5 Терафлопс для FP64, что на 50% больше чем у чипов предыдущего поколения.

К слову сказать предыдущее поколение Nvidia Tesla P100 выдает на алгоритме Dagger Hashimoto (Ethereum) 69-72 Mh/s, с использованием исходных кодов майнера Genoil/cpp-ethereum c компилированием под архитектуру ppc64el. Другими словами Теслы не совместимы с кодом х86 для обычных компьютеров и на них нельзя запустить более производительные в майнинге майнеры от Claymores, т.к. код майнера закрыт и скомпилировать под архитектуру ppc64el может только сам автор этих майнеров.

Обсуждение по использованию в одной связке 4-х Nvidia Tesla P100 с общим хешрейтом 275Mh/s и энергопотреблением в 1кВт можно прочесть на этой ветке Reddit.

Что на счет новичка, то иноформации по производительности Nvidia Tesla V100 еще меньше, но мельком проскакивают сообщения на профильных форумах, что эти карты выдают не менее 80 Mh/s при майнинге эфира и энергопотреблении в районе 150Вт.

Учитывая эти показатели Nvidia Tesla V100 это самый производительный для майнинга Ethereum инструмент как в натуральном выражении так и по энергоэффективности (менее 2Вт на Mh/s), однако все впечатление портит его цена ( от 5.000$ за Nvidia Tesla P100 ) и плохая доступность в розничной продаже.

Подпишись на наш Telegram канал @cryptoage и Вконтакте, узнавай новости про криптовалюты первым.

Общайся с криптоэнтузиастами и майнерами в Telegram чате @CryptoChat

Источник

Для чего нужны видеокарты Tesla и Quadro, и почему они такие дорогие

Всем привет дорогие друзья. Рад вас видеть! Сегодня на повестке дня пара моделей профессиональных видеокарт, на которых, несмотря на их стоимость, нельзя поиграть в игры. Начнем!

Чем вообще проф. карты отличаются от «не проф.»

Во-первых, эти карты созданы для других задач. Я косвенно затронул эту тему в одной из первых статей на канале, но все же и здесь объясню.

В играх нагрузка на видеокарту подается движком игры: это прорисовка текстур, затенение, динамическое освещение, сглаживание и т.д. Это все требует просчетов одного характера.

То есть игровые карты — карты, оптимизированные под работу с играми — они умеют быстро строить много несложных кадров.

НО если мы зайдем в проф. программу (какой-нибудь CAD), то здесь все переворачивается. В играх не так важна точность полигонов, потому на одну сцену их не будет очень много. В то же время, на эти полигоны нужно натянуть текстуры, просчитать освещение, и сделать все то, о чем я говорил — эффекты.

В проф. задачах эффекты не нужны, но вот количество полигонов в тысячи раз больше. Проф. картам, соответственно, нужна высокая производительность ГП при обработке геометрии.

Nvidia Quadro.

. Собственно и была создана для этих целей. Базируются «Квадры», как правило, на тех же чипах, что и топовые игровые видеокарты. Однако с некоторыми отличиями:

• Больший объем памяти
• Сертификация от разработчиков ПО
• Длительная гарантия, оперативная поддержка
• Полная стандартизация — вендоров нет, созданием занимается компания PNY

Стандартизация — это очень хорошо, когда речь заходит о нишевом продукте. Это позволяет очень быстро выяснить причину поломки карты, и, как следствие, ее устранить. Собственно, все вышеперечисленное предполагает и увеличение цены видеокарты: такие стоят порядка 300-350 тысяч рублей, а то и все 600! За карту нового поколения, разумеется, но даже карты предыдущих поколений могут стоить как половина почки.

Nvidia Tesla

Формально, Теслы — самые дорогие видеокарты, которые вы можете просто взять и купить в магазине. Одна такая Tesla V100 стоит как 6 новых 2080Ti. Откуда такая цена и для чего нужна эта карта?

Начнем с того, что видеовыхода у нее нет. Совсем. Эти карты не предназначены для вывода изображения, они занимаются альтруизмом (за такие деньги они даже не умеют готовить, позор), то есть — даруют мощь своих GPU для любого рода вычислений.

Tesla, по сути, была маленьким переносным сервером — обладая мощью 1-го, 2-х, или даже 4-х GPU, она подходит для ускорения искусственного интеллекта, как говорит нам сама Nvidia. В действительности же, Tesla может использоваться где угодно, где требуется проводить вычисления. Цена выше чем у Quadro, в среднем — в полтора раза.

Tesla V100 обзавелась новыми тензорными ядрами — эту фичу нельзя использовать для игр (пока), однако в режиме глубинного обучения, Tesla V100 превосходит Теслу на Паскале в 12 раз.

Подведем краткий итог. Профессиональные карты очень дорогие, и не подойдут для игр, поскольку рассчитаны на абсолютно другие задачи, а значит и для игр не оптимизированы. С другой стороны, стоимость их вполне оправдана: производство карт силами Nvidia, поддержка 24/7, а также чипы, используемые в этих картах (отбираются только лучшие).

Кстати, не забудь подписаться на нашу группу ВК со статьями, смешными картинками, а также обсуждениями и криворуким оператором.

Ну и на этом, пожалуй, все. Спасибо за внимание. Если статья понравилась — не забудь поставить лайк и подписаться на канал. До скорого!

Источник

Сколько майнит видеокарта за миллион рублей? Майнинг на Nvidia Tesla V100

Всем привет, дорогие друзья. Рад вас видеть! Сегодня ответим на один довольно интересный вопрос.

Вот смотрите, есть такие видеокарты, называются Tesla, только это не совсем видеокарты, а, скорее, графические ускорители. То есть, если сказать максимально просто, они занимаются какими-нибудь расчетами (знаю, что не только ими, но мы тут все упрощаем).

Так вот — а сколько будет майнить самая дорогая видеокарта, которая есть на рынке? Давайте узнаем!

Nvidia Tesla V100

И так, это видеоускоритель, который был выпущен еще в 2017 году на архитектуре Volta.

Что по характеристикам, и где ее купить ?

• ГП: V100 на 12-нм техпроцессе с частотой 1380-1455 МГц.
• Память: 32 гигабайт HBM2 с пропускной способностью в 900 ГБ/с (эффективная частота 876 МГц, шина 4096 бит)
• Система охлаждения: пассивная
• Максимальное энергопотребление: 250 ватт
• Дизайн: только референсный, от PNY
• Гарантия (самое главное): 36 месяцев.

Актуальную цену на Tesla V100 вы можете узнать на Я.Маркете ниже :

Карта эта предназначена для вычислений 24/7, а значит — майнить на ней можно без опаски (естественно, при грамотной реализации охлаждения). Цена — кусается, но при этом в данный момент такая карта выдает 130 Mh/s на «лире».

Если говорить про эфир, мы получаем около 85-95 Mh/s, что уже не так впечатляет, если брать во внимание цену данной видеокарты. Если говорить о доходности, то это примерно 9 долларов в день по курсу и сложности на 03.04.21.

Какие выводы?

Майнить на профессиональных графических ускорителях, предназначенных для расчетов — можно, однако Tesla V100, не смотря на свою высокую стоимость, проигрывает по доходности гораздо более дешевым RTX 3080 и RTX 3090. Первая выдает что-то около 96 Mh/s, вторая — около 120 Mh/s.

Источник

NVIDIA удваивает ставки: анонс A100 80GB, самого мощного GPU для супервычислений в области искусственного интеллекта

16 ноября 2020 NVIDIA представила графический процессор NVIDIA® A100 80GB для супервычислительной платформы NVIDIA HGX™ AI, с вдвое большей памятью, чем у предшественника, обеспечивая исследователям и инженерам беспрецедентную скорость работы и производительность, которая позволит совершать новые открытия в области искусственного интеллекта и науки.

Новый процессор A100 с технологией HBM2e обладает удвоенным объемом высокоскоростной памяти до 80 ГБ по сравнению с A100 40GB и обеспечивает полосу пропускания более 2 терабайт в секунду. Это позволяет быстро передавать данные на A100, самый быстрый в мире GPU для центров обработки данных, и еще больше ускорять приложения и использовать еще более крупные модели и наборы данных.

«Для достижения высоких результатов в исследованиях высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта необходимо создавать самые большие модели, но для этого требуется больше объема памяти и пропускной способности, чем когда бы то ни было, — сказал Брайан Катанзаро (Bryan Catanzaro), вице-президент NVIDIA по прикладным исследованиям в области глубокого обучения. — Графический процессор A100 80GB обеспечивает вдвое больший объем памяти, чем его предшественник, который был представлен всего полгода назад, и преодолевает барьер в 2 ТБ/с, позволяя исследователям решать самые важные мировые задачи науки и больших данных».

GPU NVIDIA A100 80GB доступен в системах NVIDIA DGXTM A100 и NVIDIA DGX StationTM A100, которые также анонсированы сегодня и появятся в продаже уже в этом квартале.

Ведущие поставщики систем Atos, Dell Technologies, Fujitsu, GIGABYTE, Hewlett Packard Enterprise, Inspur, Lenovo, Quanta и Supermicro начнут поставки систем, построенных на интегрированных базовых платах HGX A100 в конфигурациях с четырьмя или восемью GPU A100 80 ГБ, в первом полугодии 2021 года.

Работа с ресурсоемкими нагрузками

80ГБ модель, обладающая широкими возможностями A100 40GB, идеально подходит для широкого спектра приложений с высокими требованиями к памяти.

Для обучения ИИ в моделях рекомендательных систем, таких, как DLRM, есть огромные таблицы, представляющие миллиарды пользователей и миллиарды продуктов. A100 80GB обеспечивает ускорение до 3-х раз, поэтому компании могут быстро переобучать эти модели для создания более точных рекомендаций.

A100 80GB также позволяет обучать самые большие модели с большим количеством параметров, подходящих для одного сервера на базе HGX, такого как GPT-2, модель обработки естественного языка со сверхчеловеческой способностью генерировать текст. Это устраняет необходимость в параллельных архитектурах данных или моделей, которые могут занимать много времени при создании и медленно работать на множестве узлов.

Благодаря технологии MIG (multi-instance GPU) процессор A100 можно разделить на инстансы, до семи, каждый с 10 ГБ памяти. Это обеспечивает безопасную аппаратную изоляцию и максимально увеличивает использование GPU для множества небольших рабочих задач. Для инференса моделей автоматического распознавания речи, таких как RNN-T, один инстанс MIG A100 80GB может работать с пакетами гораздо большего размера, обеспечивая в 1,25 раза более высокую скорость инференса в работе.

В тесте аналитики больших данных для розничной торговли в терабайтном диапазоне A100 80GB повышает производительность до 2 раз, что делает его идеальной платформой для быстрого получения аналитических данных по самым большим наборам данных. Компании могут принимать ключевые решения в реальном времени по мере динамического обновления данных.

A100 80GB может обеспечить огромное ускорение и в научных приложениях, таких, как прогнозирование погоды и квантовая химия. Quantum Espresso, приложение имитации материалов, увеличило пропускную способность почти в 2 раза с одним узлом A100 80 ГБ.

«Высокая пропускная способность и большая емкость памяти критически важны для достижения высокой производительности в суперкомпьютерных приложениях, — говорит Сатоши Мацуока (Satoshi Matsuoka), директор Центра вычислительных наук RIKEN. — NVIDIA A100 с 80 ГБ памяти HBM2e, обеспечивающей высочайшую пропускную способность в 2 ТБ в секунду, поможет значительно повысить производительность приложений».

Ключевые характеристики A100 80GB

A100 80GB включает в себя множество потрясающих функций архитектуры NVIDIA Ampere:

• Тензорные ядра третьего поколения: до 20 раз выше скорость в ИИ по сравнению с предыдущим поколением Volta с новым форматом TF32, а также в 2.5 раза выше в вычислениях FP64 для HPC, в 20 раз выше в вычислениях INT8 для инференса и поддержка формата BF16.
• Больше и быстрее память HBM2e: удвоение пропускной способности памяти и впервые в индустрии полоса пропускания свыше 2 ТБ/с.
• Технология MIG: удвоение памяти на изолированный инстанс, до семи MIG-систем с 10ГБ памяти каждая.
• Структурная разреженность: ускорение до 2 раз в инференсе разреженных моделей.
• NVLink и NVSwitch третьего поколения: удвоение полосы пропускания между GPU по сравнению с предыдущей технологией связи ускоряет передачу данных на GPU для ресурсоемких задач до 600 ГБ/с.

Супервычислительная платформа NVIDIA HGX AI

Графический процессор A100 80 ГБ – это ключевой элемент супервычислительной платформы NVIDIA HGX AI, которая объединяет всю мощь графических процессоров NVIDIA, технологий NVIDIA NVLink®, NVIDIA InfiniBand и полностью оптимизированного программного стека NVIDIA AI и HPC для высочайшей производительности приложений. Это позволяет исследователям и ученым сочетать высокопроизводительные вычисления, аналитику данных и глубокое обучение для продвижения научного прогресса.

Подробнее о NVIDIA A100 80GB смотрите в выступлении NVIDIA на конференции SC20 в 2:00 по московскому времени.

Источник