【转载】 NVIDIA Tesla/Quadro和GeForce GPU比较
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英伟达gtx不仅可以用来玩游戏，就深度学习任务而言，gtx具备的算力并不亚于tesla专业显卡。并且，游戏卡的价格相比专业卡要便宜不少。那么二者之间的差异是什么呢？
首先，gtx的单卡计算性能和tesla差别不大。虽然英伟达大幅削减了gtx的FP16性能，使其聊胜于无。但gtx的INT8性能并未受到影响。
然而，由于互联特性的缺失，gtx在多卡计算时会有性能损失，集群组网方面更是难堪重任。
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以下内容节选自Comparison of NVIDIA Tesla/Quadro and NVIDIA GeForce GPUs，完整内容可查看原文。
FP16 16位（半精度）浮点计算
英伟达Pascal架构GPU引入了对FP16操作的支持。虽然所有Pascal以及之后架构的GPU产品都支持FP16，但消费级GeForce GPU的性能要低得多。以下是GeForce和Tesla/Quadro GPU之间的半精度浮点计算性能比较：
* 具体值取决于PCI-Express或SXM2 SKU
GPU显存性能
计算密集型应用程序需要高性能计算单元，但快速访问数据也非常重要。对于许多HPC应用程序来说，除非内存性能得到改善，否则计算性能的提高将无济于事。出于这个原因，Tesla GPU比GeForce GPU具有更好的实际性能：
这种性能差距的主要原因是，GeForce GPU使用GDDR5内存，而最新的Tesla GPU使用HBM2内存。
GPU显存大小
一般来说，内存越多，系统运行速度越快。一些HPC应用程序需要足够的内存才能运行起来。Tesla GPU提供了两倍于GeForce GPU的内存：
* 请注意，Tesla/Quadro Pascal Unified Memory允许GPU共享彼此的内存来加载更大的数据集。
PCI-E vs NVLink - Device-to-Host和Device-to-Device的吞吐量
程序运行中最大的潜在瓶颈之一是等待数据传输到GPU。当多个GPU并行工作时，会出现更多的瓶颈。加速数据传输可以直接提升应用程序的性能。
GeForce GPU通过PCI-Express连接，理论峰值吞吐量为16GB/s。带有NVLink的NVIDIA Tesla/Quadro GPU可以实现更快的连接。NVIDIA Pascal架构中的NVLink允许每个GPU以高达80GB/s（双向160GB/s）的速度进行通信。NVIDIA Volta中的NVLink 2.0允许每个GPU以150GB/s（300GB/s双向）进行通信。 GPU之间以及支持OpenPOWER平台上的CPU和GPU之间支持NVLink连接。只有Tesla和Quadro系列的GPU支持NVLink。
DMA引擎
GPU的直接内存访问（DMA）引擎允许在系统内存和GPU内存之间快速传输数据。由于这种传输是实际应用程序的一部分，因此其性能对于GPU加速非常重要。慢速传输会导致GPU内核空闲，直至数据到达GPU内存。同样，返回缓慢也会导致CPU等待GPU返回结果。
*GeForce产品具有1个DMA引擎，可以单向传输数据。**如果数据正在上传到GPU，则在上传完成之前无法返回由GPU计算的任何结果。同样，从GPU返回结果将阻止任何新数据上传到GPU。
* 一个GeForce GPU型号，GeForce GTX Titan X，具有双DMA引擎
Tesla GPU产品采用双DMA引擎来缓解这一瓶颈。数据可以同时传入和传出GPU。
GPU Direct RDMA
NVIDIA的GPU-Direct技术可以显着改善GPU之间的数据传输速度。很多功能都属于GPU-Direct的范畴，但是RDMA能力保证了最大的性能提升。
传统上，在集群的GPU之间发送数据需要3个内存拷贝（一次到GPU的系统内存，一次到CPU的系统内存，一次到InfiniBand驱动程序的内存）。GPU Direct RDMA消除系统内存拷贝，允许GPU通过InfiniBand直接将数据发送到远端系统。实际上，对于小的MPI消息，这将导致延迟降低67％，带宽增加430％1.
在CUDA 8.0版本中，NVIDIA推出了GPU Direct RDMA ASYNC，它允许GPU在不与CPU进行任何交互的情况下启动RDMA传输。
GeForce GPU不支持GPU-Direct RDMA。虽然MPI调用会返回成功，但传输将通过标准的内存复制路径执行。GPU Direct-to-Peer（P2P）是唯一支持GeForce显卡的GPU-Direct。这允许在单个计算机内进行快速传输，但对于跨多个服务器/计算节点运行的应用程序没有任何作用。
Tesla GPU完全支持GPU Direct RDMA和各种其他GPU Direct功能。它们是这些能力的主要目标，因此在该领域测试和使用最多。
Hyper-Q
用于MPI和CUDA流的Hyper-Q代理允许多个CPU线程或进程在单个GPU上启动工作。这对于使用MPI编写的现有并行应用程序尤为重要，因为这些代码旨在利用多个CPU核心。允许GPU接受来自系统上运行的每个MPI线程的工作，可以显着提升性能。它还可以减少将GPU加速添加到现有应用程序所需重构源代码的数量。
但是，GeForce GPU上支持的Hyper-Q的唯一形式是针对CUDA Streams的Hyper-Q。这使GeForce能够有效地接受和运行来自不同CPU核心的并行计算，但在多台计算机上运行的应用程序将无法在GPU上高效地开展工作。
GPU健康监控和管理功能
许多健康监控和GPU管理功能（这对维护多GPU系统至关重要）只在专业的Tesla GPU上得到支持。GeForce GPU不支持的健康功能包括：
- NVML/nvidia-smi 用于监视和管理每个GPU的状态和功能。这使得Ganglia等许多第三方应用程序和工具能够支持GPU。Perl和Python绑定也是可用的。
- OOB （通过IPMI进行带外监控），系统可监控GPU运行状况，调节风扇速度以适当冷却设备，并在出现问题时发出警报
- InfoROM （持久性配置和状态数据）为系统提供有关每个GPU的附加数据
- NVHealthmon 实用程序为集群管理员提供了一个随时可用的GPU运行状况工具
- TCC 允许将GPU专门设置为仅显示模式或仅计算模式
- ECC （内存错误检测和纠正）
集群工具依赖NVIDIA NVML所提供的功能。大约60％的功能在GeForce上不可用——这张表更详细地比较了Tesla和GeForce GPU中支持的NVML功能：
* 系统平台没有温度读数，这意味着风扇速度无法调整。
^ 在双精度计算中，GPU Boost被禁用。此外，在某些情况下，GeForce时钟速率将自动降低。
错误检测和纠正
Titan X GPU不包括纠错或错误检测功能。如果发生错误，GPU和系统都不能提醒用户。用户可以检测错误（无论是导致应用程序崩溃、显然数据不正确还是数据错误）。这样的问题并不罕见——我们的技术人员经常在消费类游戏GPU上遇到内存错误。
英伟达Tesla GPU能够纠正单比特错误，并检测并警示双位错误。在最新的Tesla P100和Quadro GP100 GPU上，最主要的HBM2内存、寄存器文件、共享内存、L1缓存和L2缓存中都包含ECC支持。
GPU Boost
对于Geforce，显卡将根据GPU的温度自动确定时钟速率和电压。温度是合适的自变量，因为发热影响风扇速度。
而对于Tesla，GPU boost等级可由系统管理员或计算用户指定——将时钟速率设置为特定的频率。除非达到功耗阈值（TDP），可以静态地维持期望的时钟速率，而不是在各级别间浮动。这是一个重要的考虑因素，因为HPC环境中的加速器通常需要彼此同步。Tesla GPU boost的确定性允许系统管理员确定最佳时钟速率并将其锁定在所有GPU中。
对于需要额外性能的应用，最新的Tesla GPU包括同步增强组内的自动增强。启用Auto Boost功能后，每个GPU组在有余量时都会提高时钟速率。该组将保持时钟同步，以确保整个组的性能匹配。
能效
GeForce GPU旨在用于消费类游戏，并且通常没有节能考量。相比之下，Tesla GPU则是专为大规模部署而设计的，其能效非常重要。这使得Tesla GPU更适合大量部署。
操作系统支持
GeForce驱动程序不适用于Windows Server操作系统；不过，Linux驱动程序支持所有NVIDIA GPU。
保修
NVIDIA对GeForce GPU产品的保修条款明确规定，GeForce产品不适用于安装在服务器上。在服务器系统中运行GeForce GPU将使保修失效。
posted on 2020-02-28 14:24 Angry_Panda 阅读(1932) 评论(1) 编辑 收藏 举报
