Diskussion:Nvidia Tesla

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Letzter Kommentar: vor 12 Jahren von 194.45.48.253 in Abschnitt Tesla ist ein Streamprozessor der Firma Nvidia.
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Anzahl Streamprozessoren in der Tabelle[Quelltext bearbeiten]

Warum werden bei der S1070 die SP der vier GPUs zusammengezählt, bei den Fermi-Karten (S2050/70) aber nicht? Hat das einen bestimmten Grund oder wurde da einfach was verschlampt ^^ --17:53, 6. Jul. 2010 (CEST) (ohne Benutzername signierter Beitrag von 87.171.220.248 (Diskussion) )

ist ein copy-paste Fehler, also einfach verschlampt. Siehst du ja an der theoretischen Leistung. --Juri S. 18:32, 6. Jul. 2010 (CEST)Beantworten

Tesla ist ein Streamprozessor der Firma Nvidia.[Quelltext bearbeiten]

Der erste Satz wiederspricht dem kompletten Artikel. Der Prozessorkern ist Fermi und Tesla ist nur Architektur, die mehrere Kerne bundelt. (nicht signierter Beitrag von 194.45.48.253 (Diskussion) 12:18, 2. Sep. 2011 (CEST)) Beantworten

Nein, Tesla ist nur der Marketingbegriff für das von Nvidia gelieferte Produkt und dieses gelieferte Produkt ist ein Streamprozessor und der basiert je nach Generation auf der Fermi-Architketur oder auf der Architektur des GT200 oder auf der Architektur des G80. Wenn du im Artikel irgendwo etwas anderes gelesen hast, dann zitiere bitte diese Zeilen. Ich habe zum Bespiel nirgendwo im Artikel finden können, wo "Tesla" als "Architektur" bezeichnet worden ist.
Aber ich habe jetzt noch einmal darüber nachgedacht, wie du zu dieser verwirrten Schlussfolgerung kommen konntest. Der Grund hierfür ist wohl darin zu suchen, dass als Streamprozessor einmal die kleinen "Verarbeitungseinheiten" bezeichnet werden, also das was du "Prozessorkerne" nennst, und einmal der komplette Prozessor als Ganzes, wenn das Prozessordesign stark parallelisiert ist. Im ersten Satz ist "Streamprozessor" eben als Ganzes gemeint, also ein Prozessor mit stark parallelisiertem Design und nicht als "Prozessorkerne". Das es diese beide Bedeutungen gibt, hättest du raus finden können, in dem du auf den blauunterlegten Streamprozessor geklickt hättest und damit zu einem Artikel gelangt hättest, der dir das erläutert. Aus dem Zusammenhang hätte man eigentlich herausfinden können, welche der beiden Bedeutungen im ersten Satz gemeint sind, oder? Aber ich bin auch schon am Überlegen, wie man das eindeutiger schreiben kann, so dass auch wirklich jeder, auch ohne auf den Zusammenhang zu achten, das ganze richtig zuordnet. --Juri S. 13:12, 3. Sep. 2011 (CEST)Beantworten
Danke für deine erläuternden Worte Juri. Wenn ich deinem Rat folge und dem blau unterlegten Link auf "Streamprozessor" folge, dann steht da "Als Streamprozessor wird eine spezielle Art des Koprozessors bezeichnet und gleichzeitig auch eine kleine skalare Recheneinheit, die in solchen Koprozessoren auftreten kann.". Ich verstehe natürlich deine Argumentation, dass man die Tesla in einem Cluster oder einem anderen größeren System natürlich als Stream-/Koprozessor bezeichnen kann. Nun hat aber der jeweilige Grafikchip auf der Tesla-Karte wiederum selbst mindestens 128 Streamprozessoren (siehe Tabelle). Deswegen finde ich die Aussage, dass Tesla ein Streamprozessor ist einfach falsch. Liest man den Artikel quer, ist die Tesla S2070 ein Streamprozessor mit 4 Fermi-Grafikchips und 1792 Streamprozessoren. (nicht signierter Beitrag von 194.45.48.253 (Diskussion) 15:16, 5. Sep. 2011 (CEST)) Beantworten
"Liest man den Artikel quer, ist die Tesla S2070 ein Streamprozessor mit 4 Fermi-Grafikchips und 1792 Streamprozessoren." Und genau dies ist korrekt, wenn man die unterschiedlichen Bedeutungen für das gleiche Wort einfügt. Also: Tesla S2070 ist ein Streamprozessor (Bedeutung 1: stark parallelisierter Prozessor) mit 4 Fermi-Grafikchips und 1792 Streamprozessoren (Bedeutung 2: Stream-Verarbeitungseinheit."). Wenn man das ganze ohne verwirrender Doppelbelegung des einen Wortes ausdrücken wollte, dann: "Tesla S2070 ist ein Streamprozessor mit 4 Fermi-Grafikchips und 1792 Streamverarbeitungseinheiten. <- So wäre der Satz nicht nur korrekt, sondern auch für jeden Außenstehenden verständlich und in der Tat nennt oder nannte auch AMD diese kleinen Einheiten im Prozessor "streaming processing units" kurz "SPU" was eben übersetzt bedeutet "Streamverabeitungseinheiten". Dies ist auch aus technischer Sicht der Sache näher oder "richtiger", denn diese Einheiten im Prozessor sind keine "Prozessoren" sondern relativ dumme Recheneinheiten, aka ALUs, die multiplizieren und addieren können und vielleicht auch noch einen Sinus berechnen können. Erst das Zusammenschalten dieser Einheiten mit entsprechender Steuerlogik macht das Ganze zu einem Prozessor, einem Streamprozessor. Das einzige Problem an der Sache: Nvidias Marketingmitarbeitern war wohl "streaming processing Unit" zu lang, also haben sie es in "Streamprocessor" zu deutsch: Streamprozessor" abgekürzt und nun nennt man in aller Welt diese dummen "Streamverabeitungseinheiten" "Streamprozessoren", die eigentlich keine Prozessoren sind.
Lösungen für das Problem: Entweder bezeichnen wir die Einheiten mit dem die Sache näher beschreibendem Namen "Streamverarbeitungseinheiten", sind aber dann nicht mit der Sprechweise des Herstellers kongruent, oder wir bezeichnen die weiterhin so wie der Hersteller und kämpfen mit der Doppelbelegung eines Wortes mit unterschiedlichen Bedeutungen. Oder jemand schlägt noch eine dritte Möglichkeit vor. Wir sind hier offen für Vorschläge und Meinungen, wie man es besser und leichter verständlicher und dennoch richtig machen kann.... --Juri S. 18:31, 5. Sep. 2011 (CEST)Beantworten
Okay, ich geb mich geschlagen :-). Natürlich ist die Bedeutung Streamprozessor in jeweiligen Kontext richtig. Ich beschäftige mich seit letzter Woche mit Grafikprozessoren, daher kam mir die Aussage mit meinem Hintergrund falsch vor. Um den Satz nochmal zu korrigieren "Tesla S2070 ist ein Streamprozessor mit 4 Fermi-Grafikprozessoren und 1792 Streamprozessoren" :-) (nicht signierter Beitrag von 194.45.48.253 (Diskussion) 11:32, 6. Sep. 2011 (CEST)) Beantworten

Volta im Anmarsch[Quelltext bearbeiten]

GV100 angekündigt mit Volta.

Spalte FP16 half Precision fehlt[Quelltext bearbeiten]

Besonders bei KI wird FP16 genutzt.