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买了俩特斯拉，

不过不是开的那个，是算的那个。 没错，开的那个和算的那个都叫tesla，算的那个是英伟达家的，不少人都没听过。

但是他们都用一样的名字，这个名字很多科技公司都喜欢，这个名字的故事背后还有段野史，说的是大神特斯拉、爱迪生、摩根大通三个男人一生相爱相杀的三角关系，有兴趣可以搜索一下。

大家好，这里是极客买，这一期我们买了两张英伟达计算卡特斯拉P100-16G回来玩玩。

先介绍一下特斯拉计算卡，这个是英伟达用于科学计算解决方案的GPU，基本都是没有显示输出接口的，纯粹用来做计算，相对普通的RTX游戏显卡来说特斯拉计算卡配备ECC纠错并且显存一般也更大。因为一般放在无尘机房服务器里面做计算，所以是没有散热器的，我们给配上散热器以及电源转接线才能在普通的PC平台使用，当然还得配一张输出显卡。

当然也有朋友魔改过用来玩游戏，譬如特别热门的P40。现在最火的特斯拉计算卡是禁售给中国的A100和H100，以及针对中国特供缩水版的A800和H800，注意数字虽然大了，但是在带宽速率方面是缩水了的。

我们先看看这个特斯拉P100，P100是2016年推出的，实际应用在2017年开始，有点年头了，不过当年可是天价旗舰，和后面的V100、A100、H100一样100基本是全能旗舰，我们再看看英伟达官网是如何介绍P100的：

相当霸气，世界首款AI超级计算数据中心GPU，以加速HPC（高性能计算）和AI发展，那至少是能用于AI计算的，当年老黄可是送了一套以8张P100做基础的DXG给OPENAI搞大名鼎鼎的GPT，那么P100算力如何呢？我们先上个图对比一下。

还是从英伟达的官网找到最新的资料，可以看到在特斯拉显卡P100的排名还是比较高的，仅次于目前很多云服务器厂商都会提供的V100计算卡，要知道V100的云服务器一年也要近10万元，A10就更贵了，A100那些就别想了。

A系列就算了，我们在网上找了张图片横向对比一下其他显卡，其实P100除了不支持Tensor外整体还行，毕竟是当年的旗舰。不过要说一下P100是不支持INT8和INT4加速的，所以人脸识别那类就没法做。

AI计算方面，浮点数是计算机上最常用的数据类型之一，常用的浮点数有双精度（FP64）和单精度（FP32）。除此之外，Nvidia还提出的为了降低数据传输和存储成本的半精度（FP16）的浮点数。

双精度和单精度是为了计算，而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。很多场景对于精度要求也没那么高，例如分布式深度学习里面，如果用半精度的话，比起单精度来可以节省一半传输成本。当然，前提条件是精度的降低对训练的结果没有影响，毕竟浮点精度的降低必然导致模型训练精度的损失。

那么，我们就上机测试吧！两张P100放在一起还是挺大的，考虑到对比，我们用一张GTX1050作为输出卡替换掉原来的绘图专业卡。

另外说一下，如果PC平台要安装特斯拉计算卡，需要在BIOS做一些设置，先不要插计算卡，打开Above 4GB MMIO，然后再插入计算卡再开机，否则会黑屏哦。如图我们已识别到两张特斯拉计算卡并正常运作。

通过GPU-Z我们可以看到详细的参数，接下来我们先进行单张P100对比RTX1050的跑分，然后再三张显卡对比双CPU E5-2683 V3的跑分。

前面给大家说过单精度和双精度算力的影响，我们回来看看跑分测试。在单精度和双精度算力以及涉及到OpenCL算力的AES和SHA中P100的算力都很强，而对比CPU的话就更是按倍数超越，而且1+1接近等于2的结果也可以让我们放心堆卡。

然后我们还测了一下功耗，在X99平台搭配双2683 V3 CPU以及三张显卡满负载的功耗基本接近700瓦，耗电量不算低。

到最后，还是要说一下，Tensor Core（张量计算核心）是由NVIDIA研发的新型处理核心，Tensor Core（张量计算核心） [4] 可实现混合精度计算，并能根据精度的降低动态调整算力，在保持准确性的同时提高吞吐量。V100是首款搭载Tensor核心的特斯拉计算卡，P100是没有的。

NVIDIA Tensor Core GPU 支持多精度和混合精度技术，能够让开发者优化计算资源并加快 AI 应用程序及其推理功能的训练。NVIDIA Tensor Core 技术助力 AI 实现了大幅加速，将训练时间从数周缩短到几小时，显著加快了推理速度。研究人员和公司依靠 NVIDIA GPU 的混合精度功能来支持科学模拟、AI 和自然语言处理工作负载

所以没有Tensor核的P100在新的AI计算需求中是比较吃亏的。但是并不代表P100就没用，毕竟咸鱼价格也才一千多元，还配备16G的显存，作为数据中心以及处理一些轻度的AI工作还是没问题的

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