Оценка производительности
GPU от NVIDIA на процессоре G80. NVIDIA Tesla D870 содержит 1536 Гб ×2 (3072 Гб) видеопамяти GDDR3. Шина 384 бит ×2 (768 бит), пропускная способность 76.80 GB/s ×2. NVIDIA Tesla D870 имеет 128 ×2 (256) CUDA ядер.
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 D870 подходит для вычислений в области машинного обучения и искусственного интеллекта (ML/AI), научных вычислений и параллельных задач. Однако его производительность значительно ниже современных GPU, поэтому он не подходит для гейминга или современного рендеринга.
NVIDIA Tesla D870 можно сравнить с более ранними моделями GPU от NVIDIA, такими как GeForce 8800 GTX или Quadro FX 5800. Он отличается более высоким TDP и большим объемом памяти, но значительно уступает современным решениям по производительности.
Для NVIDIA Tesla D870 достаточно стандартного питания и охлаждения. Она потребляет 520 Вт, что соответствует мощности большинства современных систем. Однако эффективное охлаждение важно для предотвращения перегрева при длительной нагрузке.
NVIDIA Tesla D870 не рекомендуется к покупке в 2025-2026 годах. Она устарела и не соответствует современным требованиям производительности и энергоэффективности. Лучше обратить внимание на более новые модели, такие как A100 или H100.
Рекомендации
Эта видеокарта NVIDIA Tesla D870 предназначена для научных вычислений, машинного обучения и искусственного интеллекта благодаря высокой пропускной способности и большому объему памяти. Она не подходит для гейминга из-за низкого количества ядер и не требуется для офисных задач.
Арендовать дешевле, чем покупать
H200 (141GB)
NVIDIA
Первая GPU с памятью HBM3e (141 ГБ) на архитектуре Hopper. Создана для генеративного ИИ и HPC задач. До 2X быстрее для LLM inference по сравнению с H100. Поддерживает FP8, FP16, TF32 и другие форматы точности.
от 375,0 руб/час
H100 80Gb PCIe (80GB)
NVIDIA
Флагманская GPU на архитектуре Hopper с 80 ГБ памяти HBM3. Создана для обучения и инференса больших языковых моделей, HPC задач. Поддерживает FP64, FP32, TF32, FP16, BF16, FP8 и INT8 вычисления с Tensor Cores 4-го поколения.
от 299,11 руб/час
H100 80Gb SXM (80GB)
NVIDIA
Флагманская GPU на архитектуре Hopper с 80 ГБ памяти HBM3 в форм-факторе SXM. Создана для обучения и инференса больших языковых моделей, HPC задач. Поддерживает FP64, FP32, TF32, FP16, BF16, FP8 и INT8 вычисления с Tensor Cores 4-го поколения.
от 299,11 руб/час
Tesla A100 (80GB)
NVIDIA
Видеокарта для исследований на пике современных алгоритмов LLM, CV и пр. Создана специально для ML вычислений.
от 200,89 руб/час
RTX 4090 (48GB)
NVIDIA
Десктопная карта с аппаратной поддержкой Ray Tracing, DLSS 3.5, кодеками H.264/H.265/AV1 и увеличенной видеопамятью 48 ГБ GDDR6X.
от 81,85 руб/час
RTX 3090 (24GB)
NVIDIA
Десктопная карта с аппаратной поддержкой Ray Tracing, DLSS, H.264, H.265
от 34,23 руб/час
RTX A5000 (24GB)
NVIDIA
Создана для обработки видеопотоков, готова к виртуализации. Профессиональная карта с аппаратной поддержкой Ray Tracing, DLSS, H.264, H.265
от 31,25 руб/час
Tesla A10 (24GB)
NVIDIA
Видеокарта идеальная для инференса ИИ, обработки видео, CAD и BIM проектирования, CAE исследований, поддерживающих вычисления на GPU.
от 26,79 руб/час
