Оценка производительности
GPU от NVIDIA на процессоре GF110. NVIDIA Tesla M2090 содержит 6 Гб видеопамяти GDDR5. Шина 384 бит, пропускная способность 177.4 GB/s. NVIDIA Tesla M2090 имеет 512 CUDA ядер. Начиная с CUDA Toolkit версии 9, поддержка видеокарты удалена.
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
TDP/TGP
Рекомендуемый БП
Разъём питания
Дополнительно
Слоты
Дата выпуска
Дисплейные порты
Часто задаваемые вопросы
NVIDIA Tesla M2090 предназначен для вычислительных задач, таких как машинное обучение, искусственный интеллект и научные вычисления. Он также может быть использован для геймплея, но производительность будет ниже современных игровых видеокарт.
NVIDIA Tesla M2090 можно сравнить с современными GPU для вычислений, такими как NVIDIA Tesla V100 или A100. Основное отличие заключается в более старой архитектуре и меньшей пропускной способности, хотя он все еще предлагает хорошие вычислительные возможности для своих целей.
Для NVIDIA Tesla M2090 достаточно мощного блока питания с выходом не менее 250 Вт для обеспечения TDP карты. Охлаждение также должно быть эффективным, чтобы справиться с тепловыделением в 250 Вт, особенно при нагрузках. Рекомендуется использовать систему охлаждения с достаточной мощностью для предотвращения перегрева.
NVIDIA Tesla M2090 не рекомендуется для покупки в 2025-2026 годах, так как современные GPU значительно превосходят его по производительности и энергоэффективности. Лучше рассмотреть более новые модели, такие как NVIDIA A100 или H100, которые предлагают гораздо лучшие вычислительные возможности и совместимость с современными требованиями.
Рекомендации
Эта видеокарта лучше всего подходит для задач в области машинного обучения и искусственного интеллекта, а также для наукоемких вычислений. Ее мощные вычислительные возможности делают ее неплохим выбором для научных симуляций и рендеринга, но она не будет оптимальным решением для гейминга или офисных задач.
Арендовать дешевле, чем покупать