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NVIDIA Tesla P40


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體驗更大的推理吞吐量


在人工智能和智能機器新時代,深度學習正以與歷史上其他計算模型截然不同的方式改變 著世界。采用革命性的 NVIDIA Pascal? 架構的 GPU 是人工智能新時代的計算引擎,可加快 大規模深度學習應用程序的速度,提供卓越的用戶體驗。 打造 NVIDIA Tesla P40 的主要目的是為深度學習部署提供更大的吞吐量。每個 GPU 可帶來 47 TOPS(萬億次運算/秒)的推理性能和 INT8 運算能力,使得一臺配備 8 個 Tesla P40 的 服務器可提供相當于超過 140 臺 CPU 服務器的性能。 隨著模型的準確性和復雜性越來越高,CPU 已經無法再提供互動用戶體驗。Tesla P40 可在 極其復雜的模型中實現實時響應,能夠降低延遲,將性能提升為 CPU 的 30 倍以上。


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NVIDIA TESLA P40 加速器的特性和利益點

打造 Tesla P40 的主要目的是為深度學習工作負載提供更大的吞吐量。

提供 140 倍的吞吐量以應對爆炸性數據的挑戰

Tesla P40 配備新的 Pascal 架構,可帶來超過 47 TOPS 的深度學習推理性能。在處理深度學習 工作負載方面,一臺使用 8 個 Tesla P40 的服務 器最多可替代 140 臺只使用 CPU 的服務器,因而 可以大幅提升吞吐量并降低購買成本。

實時推理

Tesla P40 具備 INT8 運算能力,可在極其復雜的 深度學習模型中實現實時響應,能將推理性能 速度提升高達 30 倍。

通過單一的訓練和推理平臺簡化了操作

目前,深度學習模型在 GPU 服務器上接受訓練, 但在 CPU 服務器上部署,以便進行推理。Tesla P40 提供極簡工作流程,因此組織可以使用相同 的服務器進行迭代和部署。

使用 NVIDIA 深度學習 SDK 加快了部署速度

通過 NVIDIA 深度學習 SDK 中所包含的 TensorRT 以及 Deep Stream SDK,客戶可以輕松順暢地 利用新 INT8 運算能力和視頻轉碼等推理功能。


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