- Sterowniki
- Produkty
- Procesory
- Technologie
- Obliczenia w chmurze
- 3D Vision
- Platformy
- Gry
- Pomoc
- Sklep
- O firmie NVIDIA
![]() |
Tesla M2090 | Tesla M2075 | Tesla M2070-Q |
| Dane dotyczące produktu
pobierz (412 KB PDF) |
|||
| Wydajność procesora GPGPU. | Najwyższa wydajność | Wydajność klasy mid-range | Wydajność klasy mid-range |
| Aplikacje wykonujące obliczenia na GPU | Przetwarzanie danych sejsmicznych, CFD, CAE, obliczenia finansowe, chemia i fizyka obliczeniowa, dane analityczne, obrazowanie satelitarne, modelowanie pogody | ||
| Aplikacje do wizualizacji | N/A | N/A | CAD, CAM, CAE, przetwarzanie pre/post Zdalne komputery PC typu desktop |
| Szczytowa wydajność obliczeń zmiennoprzecinkowych o podwójnej precyzji | 665 Gigaflops | 515 Gigaflops | 515 Gigaflops |
| Szczytowa wydajność obliczeń zmiennoprzecinkowych o pojedynczej precyzji | 1331 Gigaflops | 1030 Gigaflops | 1030 Gigaflops |
| Przepustowość pamięci (wyłączone mechanizmy ECC) | 177 GB/s | 150 GB/s | 150 GB/s |
| Pojemność pamięci (GDDR5) | 6 GB | 6 GB | 6 GB |
| Liczba rdzeni CUDA | 512 | 448 | 448 |
* Note: With ECC on, 12.5% of the GPU memory is used for ECC bits. For example, 3 GB total memory yields 2.625 GB of user available memory with ECC on.
NVIDIA rekomenduje, aby sterowniki dla produktów klasy M pobierać od producentów OEM poszczególnych systemów. Aby zaopatrzyć się w najnowsze sterowniki dla rozwiązania Tesla serii M, prosimy o udanie się na stronę pobierania sterowników NVIDIA.
Produkty Tesla klasy M są obsługiwane w następujących systemachKliknij tutaj, aby dowiedzieć się więcej na temat sterowników oraz narzędzi programowych do administrowania klastrami, obsługujących produkty Tesla dla centrów przetwarzania danych.
Kliknij tutaj, aby dowiedzieć się więcej na temat narzędzi programistycznych dla C, C++, Fortran i OpenCL, obsługujących jednostki GPU Tesla.