Оценка производительности
GPU от NVIDIA на процессоре GT200B. NVIDIA Tesla C1080 содержит 4 Гб видеопамяти GDDR3. Шина 512 бит, пропускная способность 102.4 GB/s. NVIDIA Tesla C1080 имеет 240 CUDA ядер. 55 nm техпроцесс в TSMC.
Содержание:
Память ML-производительность Вычислительная мощность Архитектура и совместимость Программная поддержка ML Частоты и производительность Энергопотребление Рендеринг ДополнительноПамять
Объем памяти
Тип памяти
Пропускная способность памяти
Ширина шины памяти
ML-производительность
FP16 (half)
BF16
TF32
Вычислительная мощность
FP32 (float)
FP64 (double)
CUDA ядра
RT ядра
Архитектура и совместимость
Архитектура GPU
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe версия
Программная поддержка ML
CUDA версия
Частоты и производительность
Base Clock
Boost Clock
Memory Clock
Энергопотребление
Рекомендуемый БП
Разъём питания
TDP/TGP
Рендеринг
Текстурные блоки (TMU)
ROP
L2 Cache
Дополнительно
Слоты
Дата выпуска
Дисплейные порты
Часто задаваемые вопросы
NVIDIA Tesla C1080 подходит для научных вычислений, машинного обучения, искусственного интеллекта и рендеринга. Она обеспечивает достаточную производительность для выполнения сложных вычислительных задач, но ее производительность в FP32 значительно ниже современных GPU, поэтому для игровых задач или требовательных к GPU задач, таких как гейминг, она не подойдет.
NVIDIA Tesla C1080 можно сравнить с более старыми моделями Tesla серии, такими как Tesla S или Tesla M10. Она также может быть сравнима с некоторыми моделями GeForce GTX 700 или даже более ранних серий. Главное отличие заключается в архитектуре и оптимизации для вычислительной работы, что делает ее менее подходящей для игр и более подходящей для вычислительных задач.
Для NVIDIA Tesla C1080 достаточно стандартного питания и охлаждения. Она потребляет всего 188 Вт, что соответствует стандартным требованиям для большинства систем. Однако для эффективного охлаждения рекомендуется использовать систему с хорошим потоком воздуха или жидкостным охлаждением, чтобы предотвратить перегрев.
NVIDIA Tesla C1080 не стоит покупать в 2025-2026 году для новых вычислительных задач. Она устарела и не имеет достаточной производительности для современных задач машинного обучения, AI или рендеринга. Рекомендуется рассмотреть более новые модели, такие как Tesla V100, A100 или аналогичные, которые обеспечивают гораздо лучшую производительность и совместимость с современными требованиями.
Рекомендации
Эта видеокарта хорошо подходит для вычислительной обработки, машинного обучения и анализа данных благодаря высокой пропускной способности и количеству ядер. Она не предназначена для гейминга или интенсивной работы в офисных приложениях.
Арендовать дешевле, чем покупать