¿Qué es Nvidia Tesla??

Cuando escuchamos la palabra nvidia, juegos, tarjetas gráficas y GPU inmediatamente vienen a la mente. De hecho, la compañía está detrás de las GPU más populares y poderosas que dominan el mercado de juegos hoy en día. Sin embargo, Nvidia no solo sobresale en los juegos; También alimentan las supercomputadoras que realizan cálculos a gran escala y procesan imágenes de alta gama, como las utilizadas en AI y Máquinas de aprendizaje profundo. Esta línea de productos Nvidia se marca como Tesla, llamado así por el ingeniero eléctrico Nikola Tesla, y se introdujo por primera vez en mayo de 2007. Tesla se usa típicamente en sistemas acelerados con GPU y es programable utilizando la propia plataforma informática paralela de NVIDIA e interfaz de programación de aplicaciones (API), CUDA, pero también se puede programar utilizando API OPENCL. Para comprender mejor a Tesla, sepamos más sobre la aceleración de GPU y por qué se usa en la informática de alta escala.

Aceleración de GPU

La aceleración de la GPU es el uso de GPU como componente complementario de la CPU para procesar grandes volúmenes de datos. La CPU es el cerebro de cualquier sistema, y ​​puede manejar la multitarea y el procesamiento de datos utilizando uno o más núcleos que manejan la ejecución de datos. La CPU es lo suficientemente potente como para manejar operaciones complejas, pero lucha con el procesamiento de alto volumen; Así vino la GPU. La GPU también está compuesta de núcleos para la ejecución de datos, pero contiene un enorme número de núcleos, aunque sus núcleos son más simples y no tan poderosos como los núcleos de la CPU. A diferencia de la CPU, que se basa en su potencia informática, las GPU se basan en el número de núcleos para procesar datos. Mientras que las CPU ejecutan el procesamiento en serie de datos, las GPU se utilizan para el procesamiento paralelo, lo que los hace excelentes para cálculos simples y repetitivos.

Las GPU de alto rendimiento se aprovechan en los juegos y la representación de imágenes, que requieren el cálculo rápido de un pequeño conjunto de ecuaciones. Dos conceptos importantes utilizados en la aceleración de GPU son el overclocking de CPU y la aceleración de hardware. La CPU no es lo suficientemente potente como para manejar tareas altamente computacionales, y necesita descargar el cálculo de alto volumen en la GPU. Aquí es donde entra la aceleración de hardware, donde las aplicaciones están configuradas para descargar tareas a la GPU. Por otro lado, el overclocking es la práctica de empujar el ciclo de reloj de la CPU más allá de la recomendación del fabricante para mejorar su rendimiento.

Los sistemas acelerados con GPU generalmente se encuentran en centros de datos donde se procesan grandes volúmenes de datos. Estos sistemas requieren GPU específicamente diseñadas para manejar aplicaciones computacionalmente intensivas. Como fabricante principal de GPU, NVIDIA extendió sus brazos a los sistemas de centros de datos con NVIDIA Tesla.

Nvidia tesla

La ciencia, la investigación, la ingeniería y muchos otros campos a menudo requieren una alta computación para grandes volúmenes de datos, pero estos eran imposibles en los enfoques disponibles previamente. Nvidia allanó el camino para que los científicos e ingenieros realicen la computación de alto rendimiento en sus estaciones de trabajo con el poder de las GPU de Tesla.

NVIDIA desarrolló una arquitectura paralela para las GPU de Tesla y diseñó productos TESLA para cumplir con los requisitos de HPC. NVIDIA Tesla presenta el administrador de ejecución de subprocesos y el caché de datos paralelo. El primero maneja la ejecución de miles de hilos informáticos, mientras que el segundo permite un intercambio más rápido de datos y la entrega de resultados. Las GPU de NVIDIA Tesla optimizan la productividad de los centros de datos que dependen en gran medida del alto rendimiento.

El uso de las GPU de NVIDIA TESLA no solo mejora significativamente el rendimiento del sistema, sino que también ayuda a reducir el costo operativo de las infraestructuras al reducir la cantidad de nodos del servidor, lo que, en consecuencia, resulta en una reducción del presupuesto para el software y los servicios. El costo operativo también es significativamente menor con los productos Tesla implementados, ya que deberá instalarse menos equipos y reducir el consumo de energía en gran medida.

Nvidia Tesla GPU

NVIDIA se dirige al mercado informático de alto rendimiento con la línea de productos Tesla. La primera generación de GPU de Nvidia Tesla fue lanzada en mayo de 2007. Estas GPU se basaron en el chip G80 y la microarquitectura Tesla de la compañía y usaron memoria GDDR3. El extremo inferior C870 era un módulo PCIe interno con un chip G80 y 76.8 GB/s ancho de banda. El D870 de nivel medio tenía dos chips G80 y el doble del ancho de banda del C870 y fue diseñado para computadoras de escritorio. El S870 de gama alta fue diseñada para computadoras servidores con cuatro chips G80 y cuatro veces el ancho de banda del C870.

Las generaciones sucesivas utilizaron la microarquitectura actual de Nvidia en el momento de su lanzamiento y tenían un mayor ancho de banda que la generación anterior. La última generación antes de que la marca se retirara fue el acelerador de GPU Tesla V100 y T4, que se lanzaron en 2018.

Tesla V100 se basa en la microarquitectura Volta y usa el chip GV100, que combina núcleos CUDA con núcleos de tensor. El V100 está equipado con 5120 núcleos CUDA y 640 núcleos tensor y ofrece 125 teraflops de rendimiento de aprendizaje profundo. El V100 puede reemplazar cientos de servidores solo CPU y excede los requisitos de HPC y el aprendizaje profundo. Está disponible en configuraciones de 32 GB y 16 GB.

T4 GPU Acelerator es el único Tesla GPU basado en Turing y fue el último en ser lanzado bajo la marca Tesla. La GPU TESLA G4 combina los núcleos de rastreo de rayos y la tecnología NVIDIA RTX para el renderizado de imágenes mejorados. Se compone de 2560 núcleos CUDA y 320 núcleos tensores y admite hasta 16 GB de memoria GDDR6. La GPU T4 también es eficiente en energía, utilizando solo 70 vatios.

Jubilación de marca y cambio de marca

Tesla no es un nombre poco común. No solo es famoso por Nikola Tesla, sino también por la popular marca de autos. Para evitar confusiones con la marca de automóviles, Nvidia decidió retirar la marca Tesla para sus aceleradores de GPU en 2019. A partir de las versiones 2021, Nvidia Tesla ha sido renombrado como GPU del Centro de datos NVIDIA.

Tesla ha obtenido un gran éxito en la industria de los centros de datos, lo que hace que lo imposible sea posible con su rendimiento superior y tecnología rentable. A pesar del cambio de marca, Nvidia inculca las características de Tesla en sus aceleradores de GPU. Las nuevas generaciones son concurrentes con la microarquitectura de Nvidia y usan el último chip y memoria para un mejor rendimiento y un mayor ancho de banda mientras mantiene el consumo de energía bajo. Tesla ha tallado el nombre de Nvidia en los sistemas de centros de datos, lo que hace que Nvidia no solo sea una marca confiable en los juegos sino también en el mercado de HPC.