Tesla K20X बनाम Tesla T40 24 GB
प्राथमिक विवरण
प्रकार (डेस्कटॉप या लैपटॉप), Tesla K20X और Tesla T40 24 GB, के कंप्यूटर स्थापत्य कला के साथ-साथ, उनकी बिक्री कब शुरू हुई और उस समय की लागत आदी के बारे में जानकारी।
| प्रदर्शन के आधार पर बने रैंकिंग में स्थान | को रेट नहीं किया गया है | को रेट नहीं किया गया है |
| लोकप्रियता के आधार पर मिले स्थान | टॉप-100 में नहीं | टॉप-100 में नहीं |
| कंप्यूटर स्थापत्य कला | Kepler (2012−2018) | Turing (2018−2022) |
| GPU का कोड नाम | GK110 | TU102 |
| बाजार क्षेत्र | वर्कस्टेशन के लिए | वर्कस्टेशन के लिए |
| प्रकाशन की तारीख | 12 नवंबर 2012 (11 वर्ष पहले) | इस पर कोई डेटा नहीं है (2024 वर्ष पहले) |
| लॉन्च के समय की कीमत (विनिर्माता द्वारा अनुशंसित फ़ुटकर कीमत) | $7,699 | इस पर कोई डेटा नहीं है |
विस्तृत विनिर्देश
Tesla K20X और Tesla T40 24 GB के सामान्य प्रदर्शन पैरामीटर जैसे कि शेडर्स की संख्या, GPU बेस क्लॉक, निर्माण प्रक्रिया, बनावट और गणना की गति। ये पैरामीटर अप्रत्यक्ष रूप से Tesla K20X और Tesla T40 24 GB के प्रदर्शन के बारे मे बताते है, लेकिन सटीक आकलन के लिए, आपको इसके बेंचमार्क और गेमिंग परीक्षण परिणामों पर विचार करना होगा।
| पाइपलाइनों / CUDA कोर्स की संख्या | 2688 | 4608 |
| कोर का क्लॉक स्पीड | 732 MHz | 1305 MHz |
| बूस्ट मोड में क्लॉक स्पीड | इस पर कोई डेटा नहीं है | 1560 MHz |
| ट्रांजिस्टरों की संख्या | 7,080 million | 18,600 million |
| विनिर्माण प्रक्रिया की प्रौद्योगिकी | 28 nm | 12 nm |
| थर्मल डिजाइन पावर (TDP) | 235 Watt | 260 Watt |
| टेक्सचर फिल रेट | 164.0 | 449.3 |
| फ़्लोटिंग-पॉइंट का निष्पादन | 3.935 TFLOPS | 14.38 TFLOPS |
| ROPs | 48 | 96 |
| TMUs | 224 | 288 |
| Tensor Cores | इस पर कोई डेटा नहीं है | 576 |
| Ray Tracing Cores | इस पर कोई डेटा नहीं है | 72 |
फॉर्म फैक्टर और अनुकूलता
अन्य कंप्यूटर घटकों के साथ Tesla K20X और Tesla T40 24 GB की संगतता के लिए जिम्मेदार पैरामीटर यहां प्रस्तुत किए गए हैं। ये ऐसे कुछ परिस्थितियों में उपयोगी हो सकते हैं, उदाहरण के लिए, जैसे भविष्य के कंप्यूटर का कॉन्फ़िगरेशन चुनते समय या किसी मौजूदा कंप्यूटर को अपग्रेड करते समय। डेस्कटॉप वीडियो कार्ड के लिए, ये, इंटरफ़ेस और कनेक्शन बस (मदरबोर्ड के साथ संगतता), वीडियो कार्ड के भौतिक आयाम (मदरबोर्ड और केस के साथ संगतता) और अतिरिक्त पावर कनेक्टरस (बिजली आपूर्ति के साथ संगतता) हैं।
| इंटरफ़ेस | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x16 |
| लंबाई | 267 mm | 267 mm |
| चौड़ाई | 2-slot | 2-slot |
| बिजली के अनुपूरक कनेकटर्स | 1x 6-pin + 1x 8-pin | 1x 6-pin + 1x 8-pin |
VRAM क्षमता और प्रकार
यहाँ Tesla K20X और Tesla T40 24 GB पर स्थापित मेमोरी के पैरामीटर दिए हुए हैं: जैसे उसका प्रकार, आकार, बस, क्लॉकसपीड़ और परिणामी बैंडविड्थ। ध्यान दें कि प्रोसेसर में एकीकृत GPU में समर्पित मेमोरी नहीं होती है और वह सिस्टम RAM के साझा हिस्से का उपयोग करता हैं।
| मेमोरी के प्रकार | GDDR5 | GDDR6 |
| अधिकतम समर्थित RAM आकार | 6 GB | 24 GB |
| मेमोरी बस की चौड़ाई | 384 Bit | 384 Bit |
| RAM आवृत्ति | 1300 MHz | 1625 MHz |
| मेमरी बैंडविड्थ | 249.6 GB/s | 624.0 GB/s |
कनेक्टिविटी और आउटपुट
Tesla K20X और Tesla T40 24 GB पर मौजूद वीडियो कनेक्टर के प्रकार और संख्या. एक नियम के रूप में, यह खंड केवल डेस्कटॉप संदर्भ वीडियो कार्ड (तथाकथित NVIDIA चिप्स के संस्थापक संस्करण) के लिए प्रासंगिक है। OEM निर्माता आउटपुट पोर्ट की संख्या और प्रकार बदल सकते हैं, इस लिए नोटबुक वालों के लिए कुछ वीडियो आउटपुट की उपलब्धता लैपटॉप मॉडल पर निर्भर करती है।
| कनेक्टर्स प्रदर्शित करें | No outputs | No outputs |
एपीआई संगतता
API जो Tesla K20X और Tesla T40 24 GB के एकीकृत GPU द्वारा समर्थित हैं, और उन API के विशेष संस्करण जो समर्थित हैं।
| DirectX | 12 (11_0) | 12 Ultimate (12_2) |
| शेडर मॉडल | 5.1 | 6.7 |
| OpenGL | 4.6 | 4.6 |
| OpenCL | 1.2 | 3.0 |
| Vulkan | 1.1.126 | 1.3 |
| CUDA | 3.5 | 7.5 |
पक्ष और विपक्ष सारांश
| अधिकतम समर्थित RAM आकार | 6 GB | 24 GB |
| चिप लिथोग्राफी | 28 nm | 12 nm |
| थर्मल डिजाइन पावर (TDP) | 235 वाट | 260 वाट |
Tesla K20X में 10.6% कम बिजली खपत है।
दूसरी ओर, Tesla T40 24 GB में 300% अधिक अधिकतम VRAM मात्रा है, तथा में 133.3% अधिक उन्नत लिथोग्राफी प्रक्रिया है।
हम Tesla K20X और Tesla T40 24 GB के बीच फैसला नहीं कर सकते विजेता चुनने के लिए हमारे पास परीक्षा परिणाम डेटा नहीं है।
अगर आपके पास अभी भी समीक्षा किए गए Tesla K20X और Tesla T40 24 GB GPUs के बीच चुनाव से संबंधित प्रश्न हैं, तो उन्हें टिप्पणी अनुभाग में पूछें, और हम उनका उत्तर ज़रूर देंगे।
समान GPU के साथ तुलना
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