고성능 컴퓨팅용 GPU를 구입하고 싶습니다. 제가 아는 한, Quadro GV100과 Tesla V100의 연산 능력 Tflops는 매우 유사하며, Quadro GV100은 훨씬 더 높습니다.
쿼드로 GV100의 사양:
Tesla v100의 사양:
하지만 몇 가지 분명한 차이점이 있는데, Quadro GV100에는 VR, 그래픽 등의 기능이 더 많은 것 같습니다. 하지만 "컴퓨터 API"에서 Quadro GV100에는 openacc 지원이 부족하다는 것을 알 수 있습니다.
Quadro GV100과 Tesla v100의 핵심은 동일하므로(즉, GV100) 이해가 안 됩니다. 왜 Quadro GV100에서는 openacc를 지원하지 않습니까? Quadro GV100과 Tesla V100 사이에 중요한 구조적 차이가 있어서 Quadro GV100이 openacc를 지원할 수 없나요? Quadro GV100의 향후 드라이버 업데이트에서 openacc를 지원할 수 있습니까? openacc는 GPU 계산에 중요합니까? 특히 vasp 소프트웨어와 같은 첫 번째 원리 계산에 사용해야 합니까? Quadro GV100에 많은 추가 기능이 추가되었다는 점을 고려하면 Quadro GV100의 고성능 컴퓨팅 성능은 실제로 Tesla V100과 동일합니까?
답변1
가격 차이가 커서 V100 대신 GV100을 구매했습니다(대량으로 구매하면 V100이 훨씬 경제적이지만, 소량 구매하면 그 반대라고 합니다).
재료 과학에 사용하고 있으며 VASP, LAMMPS 및 홈 브루 코드와 잘 작동하며 HPC 클러스터의 V100 장착 노드와 큰 차이가 없음을 확인했습니다.
카드를 상호 연결하여 GPU 주소 지정 가능 메모리를 두 배로 늘리는 기능이 가장 중요하다고 생각하며 GV100에 존재합니다.
이 방정식에서는 CPU 메모리와 PCI 기능이 매우 중요합니다. PCI를 통해 시스템 메모리에서 GPU 메모리로 데이터를 효율적으로 전송할 수 있다는 아이디어인데, 특히 소비자 수준 CPU는 이에 적합하지 않습니다.