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news 2025/10/27 19:40:44

网站内容优化怎么去优化呢,石家庄网页设计培训班,wordpress禁止标题关键词,数控编程培训L40S 1 产品形态构建NVIDIA OVX服务器#xff0c;面向数据中心#xff0c;用于加速AI训练和推理、3D设计和可视化、视频处理和工业数字化等复杂的计算密集型应用每个OVX服务器上8个L40S GPU#xff0c;每个GPU配备48GB GDDR6超快内存 2 产品发展具有许多与之前的 NVID…L40S 1 产品形态构建NVIDIA OVX服务器面向数据中心用于加速AI训练和推理、3D设计和可视化、视频处理和工业数字化等复杂的计算密集型应用每个OVX服务器上8个L40S GPU每个GPU配备48GB GDDR6超快内存 2 产品发展具有许多与之前的 NVIDIA L40 相同的规格。NVIDIA L40 和 L40S 在很多方面都是 A40 的后继者。设计用于装入 PCIe 服务器中通过机箱气流冷却 GPU。 3 产品架构、规格基于Ada架构内置第四代Tensor Core和FP8 Transformer Engine算力提供超过1.45PFLOPS的张量处理能力包含18176个CUDA内核提供近5倍于A100 GPU的单精度浮点FP32性能以加速复杂的计算和数据密集型分析支持对于工程和科学模拟等计算要求苛刻的工作流程。渲染为了支持实时渲染、产品设计和3D内容创建等高保真的专业可视化工作流程L40S GPU内置有142个第三代RT核心可提供212TFLOPS的光追性能。发展与性能优势对于具有数十亿参数和多种数据模式如文本和视频的复杂AI工作负载与A100 GPU相比L40S可实现快1.2倍的AI推理性能、快1.7倍的训练性能、快3.5倍的渲染速度启用DLSS3时Omniverse渲染速度更是能高到近4倍。 4 主要规格图类别详细规格Architecture架构NVIDIA Ada Lovelace ArchitectureFoundry代工厂TSMC台积电Process Size制造工艺4 nm NVIDIA Custom ProcessTransistors晶体管数量76.3 billionDie SizeDie面积608.44 mmCUDA Parallel Processing CoresCude 核数量18176NVIDIA Tensor Cores (4th Gen)568NVIDIA RT Cores (3rd Gen)142Peak FP32 TFLOPS (non-Tensor)91.6Peak FP16 Tensor TFLOPS with FP16 Accumulate366.5 | 733*Peak FP8 Tensor TFLOPs with FP16 Accumulate733 | 1466*Peak TF32 Tensor TFLOPS183 | 366*Peak BF16 Tensor TFLOPS with FP32 Accumulate366.5 | 733*Peak INT8 Tensor TOPS733 | 1466*Peak INT4 Tensor TOPS733 | 1466*RT Core Performance TFLOPS212GPU Memory内存48 GB GDDR6 with ECCMemory Interface内存位宽384-bitMemory Bandwidth内存带宽864 GB/sInterconnect通信接口x16 PCIe Gen4 (no NVLink)Max Power Consumption功耗350 WGraphics Bus图形总线PCI Express 4.0 X16Display Connectors显示接口DP 1.4a, Supports NVIDIA Mosaic and Quadro SyncDisplay Max Resolution / Quantity显示分辨率/质量four 5K Monitors 60Hz per cardor dual 8K displays 60Hz per cardEach display port can support 4K 120Hz with 30 -bit colorForm Factor物理尺寸和形状标准4.4 H × \times × 10.5 L Dual Slot 5 一些名词解释 5.1 CUDA Parallel Processing Cores 在 NVIDIA GPU 架构中用于并行计算的核心单元。这些核心是专门设计用于执行并行计算任务的处理单元可以同时处理多个计算任务从而提高计算性能。采用了SIMDSingle Instruction Multiple Data架构即单指令多数据流架构。它允许对不同的数据进行操作同时执行相同的指令但从而实现高效的并行计算。每个CUDA 核心都包含多个处理单元每个处理单元可以同时执行一个线程这些线程可以同时访问共享的内存和寄存器。 CUDA Parallel Processing Cores 在各种计算密集型应用中发挥着重要作用包括科学计算、深度学习、机器学习、图形渲染等。通过利用并行计算能力CUDA 核心可以加速计算任务的执行提高系统的性能和效率。在 NVIDIA GPU 中CUDA Parallel Processing Cores 的数量通常是评估其计算能力和性能的重要指标之一。更多的 CUDA 核心意味着更大的并行计算能力和更快的计算速度对于需要大规模并行计算的应用来说拥有更多的 CUDA 核心可以显著提升计算性能。 5.2 NVIDIA RT Cores (3rd Gen) 是指 NVIDIA英伟达显卡中的专门硬件单元用于加速光线追踪Ray Tracing和其他与光线相关的计算任务。光线追踪是一种计算密集型的渲染技术用于模拟光线在场景中的传播和交互以生成逼真的图像。传统的图形渲染技术通常使用光栅化Rasterization方法但光线追踪可以更准确地模拟光的行为从而产生更真实的光照效果。为了加速光线追踪和相关计算NVIDIA 在其显卡中引入了 RT Cores。第三代 RT Cores 是 NVIDIA 最新一代的光线追踪加速硬件相比前代有更高的性能和效率。 RT Cores 使用专门的硬件电路和算法来加速光线追踪计算。它们能够高效地计算光线与场景中的物体的交点并模拟光线的反射、折射和阴影等效果。通过使用 RT Cores显卡可以更快地进行光线追踪计算从而提供更高的渲染性能和更逼真的图像效果。除了光线追踪RT Cores 还可以用于其他与光线相关的计算任务如全局光照Global Illumination和实时阴影生成。它们在计算机图形和游戏领域中发挥着重要的作用提供更高质量的图像渲染和更真实的视觉效果。 5.3 NVIDIA Tensor Cores (4th Gen) NVIDIA Tensor Cores 是 NVIDIA英伟达显卡中的专门硬件单元用于加速深度学习计算。深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法可以用于图像处理、自然语言处理、语音识别等多个领域。深度学习计算通常涉及大量的矩阵和张量运算需要进行大量的浮点数计算。为了加速这些计算NVIDIA 在其显卡中引入了 Tensor Cores。 Tensor Cores 使用专门的硬件电路和算法来加速深度学习计算。它们能够高效地执行矩阵乘法和卷积等深度学习计算中常见的操作从而提高计算速度和效率。相比传统的计算方法使用 Tensor Cores 可以显著减少深度学习计算的时间和能源消耗。 Tensor Cores 还支持混合精度计算即同时使用半精度浮点数FP16和单精度浮点数FP32进行计算。这种方法可以在保持计算精度的同时提高计算速度和效率。NVIDIA 的深度学习框架和库如 TensorFlow 和 PyTorch都支持 Tensor Cores 的使用。 Tensor Cores 在深度学习、人工智能和科学计算等领域中发挥着重要的作用可以加速许多复杂的计算任务。它们在加速深度学习训练和推理方面具有独特的优势是 NVIDIA 显卡的重要特性之一。 5.5 Peak X Tensor TFLOPS with X Accumulate 是指在使用不同的数据精度例如 FP16半精度浮点数进行计算时硬件设备可以达到的峰值浮点运算速度。 TFLOPS 是浮点运算每秒的计算能力单位表示每秒可以执行的十亿次浮点运算。在这种情况下“Peak FP16 Tensor TFLOPS” 指的是硬件设备在使用 FP16 数据类型进行张量运算时每秒可以执行的浮点运算次数。 FP16 Accumulate 意味着在计算过程中使用 FP16 累加结果。累加是指将多个浮点数相加以得到最终的结果。在这种情况下“FP16 Accumulate” 表示在计算过程中使用 FP16 累加操作。这个指标通常用于衡量硬件设备在进行机器学习和深度学习任务时的计算性能。由于深度学习模型通常具有大量的张量运算硬件设备的峰值 FP16 Tensor TFLOPS 可以提供参考以评估其在处理这些任务时的计算速度。然而实际性能可能受到多种因素的影响包括算法、数据集和内存带宽等。因此这个指标应该视为硬件设备的潜力而不是实际应用中的绝对性能。关于后面数字的理解在 “Peak FP16 Tensor TFLOPS with FP16 Accumulate” 中后面的数字 “366.5|733” 可以这样理解 366.5这是指在 FP16半精度浮点数计算下Tensor Cores 的峰值计算性能。TFLOPS 是一个衡量计算性能的单位表示每秒可以执行的万亿次浮点数计算。因此366.5 TFLOPS 表示在 FP16 计算下Tensor Cores 每秒可以执行约 366.5 万亿次浮点数计算。 733这是指在 FP16 累积accumulate计算下Tensor Cores 的峰值计算性能。累积计算是指在计算过程中将结果累加到一个累加器中而不是每次计算都写回到内存中。这样可以减少内存访问的次数提高计算效率。因此733 表示在 FP16 累积计算下Tensor Cores 每秒可以执行约 733 万亿次浮点数计算。这两个数字表示了在不同计算模式下Tensor Cores 的峰值计算性能。需要注意的是这些数字是理论上的峰值性能并不代表实际应用中的性能。实际性能受到多个因素的影响包括算法、数据访问模式、显卡的功耗和散热等。因此在实际应用中实际性能可能会有所不同。 5.6 RT Core Performance “RT Core Performance” 是指显卡中用于加速光线追踪计算的硬件单元的性能。RT Core 是 NVIDIA 显卡中的硬件单元用于加速光线追踪计算从而提高游戏和图形应用的视觉效果和真实感。 RT Core Performance 可以通过不同的指标来衡量例如每秒光线追踪操作的数量、每秒光线追踪操作的速度等。这些指标通常以 TFLOPS (每秒浮点运算次数) 或 GRays/s (每秒光线追踪操作次数) 为单位进行衡量。 RT Core Performance 是显卡性能的一个方面它对于实现更高的图形质量和更真实的光线追踪效果至关重要。然而其他因素如显存类型、显存容量、GPU 核心数等也会对显卡的性能产生影响。因此在选择显卡时需要综合考虑多个因素来满足您的需求。 5.7 Memory Interface “Memory Interface” 是指显卡与其显存之间的数据传输通道或接口。它决定了显存与图形处理器 (GPU) 之间的数据传输速度和带宽。 Memory Interface 通常以位数来表示例如 256-bit 或 384-bit。位数表示显存与 GPU 之间每次传输的数据位数。较高的位数通常意味着更大的带宽和更高的数据传输速度。 Memory Interface 的大小对于显卡的性能和图形处理能力至关重要。较大的 Memory Interface 可以更快地传输数据提供更高的带宽从而支持更高的分辨率、更复杂的图形效果和更高的帧率。然而Memory Interface 仅仅是显卡性能的一个方面。其他因素如显存类型、显存容量、GPU 核心数等也会对显卡的性能产生影响。因此在选择显卡时需要综合考虑多个因素来满足您的需求。 5.8 Interconnect “Interconnect” 是指用于连接不同组件或设备之间的通信接口或通道。在计算机系统中Interconnect 用于传输数据和信号以实现不同组件之间的通信和协作。 Interconnect 可以是硬件接口如总线、电缆或线缆也可以是软件协议或网络协议如以太网、PCIe、USB 等。在计算机系统中Interconnect 扮演着重要的角色它决定了组件之间的数据传输速度、带宽和延迟。较快的 Interconnect 可以提供更高的数据传输速度和更低的延迟从而提高系统的整体性能。 Interconnect 在不同的领域和应用中有不同的含义。例如在超级计算机中Interconnect 是用于连接计算节点的高速网络在数据中心中Interconnect 是用于连接服务器和存储设备的网络在芯片级别Interconnect 是用于连接芯片内部的总线和互连网络。总之Interconnect 是指连接不同组件或设备之间的通信接口或通道它对于计算机系统的性能和功能至关重要。 5.9 ECC ECC 是 “Error Correction Code” 的缩写指的是一种用于检测和纠正内存错误的技术。它是一种在计算机系统中使用的机制旨在提高内存的可靠性和数据完整性。在计算机内存中由于各种原因如硬件故障、电磁干扰或位翻转等可能会发生数据错误。这些错误可能会导致程序崩溃、数据损坏或系统不稳定。 ECC 技术通过在内存中添加冗余的校验位来检测和纠正这些错误。当数据被写入内存时ECC 会计算校验位并将其存储在内存中。当数据被读取时ECC 会重新计算校验位并与存储的校验位进行比较。如果发现错误ECC 将尝试纠正错误并修复数据。 ECC 技术通常用于对于数据完整性要求较高的应用如服务器、工作站和科学计算等。然而ECC 内存通常比非ECC内存更昂贵因为它需要额外的硬件支持和计算资源。总之ECC 是一种用于检测和纠正内存错误的技术它提高了计算机系统的可靠性和数据完整性。 5.10 NVLink NVLINK 是 NVIDIA 推出的一种高速互连技术用于连接多个 NVIDIA GPU 以实现更高的性能和更大的内存容量。 NVLINK 提供了一种直接的、点对点的连接方式可以在多个 NVIDIA GPU 之间传输数据。相比传统的 PCIe 总线NVLINK 具有更高的带宽、更低的延迟和更高的可扩展性。 NVLINK 技术可以用于多种应用场景包括高性能计算、人工智能、深度学习等。通过连接多个 GPU可以实现并行计算和加速大规模数据处理从而提高计算性能和数据处理能力。 NVLINK 还支持高速 GPU 间的内存共享使多个 GPU 可以共享大容量的显存从而扩展了显存的可用空间。这对于需要处理大型数据集或者进行大规模模型训练的任务非常有用。总之NVLINK 是一种高速互连技术用于连接多个 NVIDIA GPU提供更高的性能、更大的内存容量和更低的延迟适用于高性能计算、人工智能和深度学习等领域。 5.11 Graphics Bus Graphics Bus图形总线是指用于连接图形卡显卡和计算机主板之间的物理接口。它是数据传输和通信的通道允许图形卡与主板之间进行数据交换和通信。在过去常见的图形总线包括 PCIPeripheral Component Interconnect和 AGPAccelerated Graphics Port。然而随着技术的发展现代计算机主板通常采用 PCIePeripheral Component Interconnect Express作为主要的图形总线接口。 PCIe 是一种高速串行总线接口它提供了更高的带宽和更低的延迟适用于连接图形卡、扩展卡和其他高性能设备。PCIe 接口分为不同的版本如 PCIe 3.0、PCIe 4.0 和 PCIe 5.0每个版本都提供了不同的带宽和性能。通过图形总线图形卡可以与计算机主板进行数据传输从主板获取数据并将渲染后的图像传送回显示器。图形总线的带宽和性能对于图形处理能力和显示效果至关重要因此选择适合的图形总线对于构建高性能图形系统至关重要。总之图形总线是用于连接图形卡和计算机主板之间的物理接口允许数据传输和通信。PCIe 是现代计算机主板中常见的图形总线接口。通过图形总线图形卡可以与主板进行数据交换并将渲染后的图像传送到显示器上显示。 5.12 Display Connectors 显示连接器是用于将计算机或其他设备连接到显示器或显示屏的物理接口。它们提供了视频信号和音频信号传输的通道使用户可以将计算机或其他设备的图像和声音显示在显示器上。以下是一些常见的显示连接器 HDMIHigh-Definition Multimedia InterfaceHDMI 是一种数字化的高清多媒体接口广泛用于连接计算机、电视、投影仪和其他设备。它支持高清视频和多声道音频传输并提供了高质量的图像和声音输出。 DisplayPortDisplayPort 是一种数字化的视频和音频接口用于连接计算机、显示器和其他设备。它支持高分辨率、高刷新率和多显示器配置并提供了高质量的图像和音频传输。 VGAVideo Graphics ArrayVGA 是一种模拟视频接口曾经是最常见的显示连接器之一。它可以连接计算机、显示器和投影仪但不支持高分辨率和高质量的图像传输。 DVIDigital Visual InterfaceDVI 是一种数字化的视频接口用于连接计算机、显示器和其他设备。它支持高分辨率和高质量的图像传输但不支持音频传输。 ThunderboltThunderbolt 是一种高速数据传输和视频接口可以连接计算机、显示器和其他外部设备。它支持高速数据传输、高分辨率视频和音频传输并提供了高质量的图像和声音输出。除了上述常见的显示连接器还有一些其他类型的连接器如USB-C支持DisplayPort和Thunderbolt、DVI-D仅支持数字信号等。总之显示连接器是用于将计算机或其他设备连接到显示器或显示屏的物理接口。常见的显示连接器包括HDMI、DisplayPort、VGA、DVI和Thunderbolt等它们提供了视频和音频信号传输的通道使用户可以将图像和声音显示在显示器上。 5.13 Dual Slot Dual Slot 是指硬件设备占用主板上两个相邻插槽的宽度。在计算机领域插槽是用于安装各种扩展卡的接口如显卡、声卡、网卡等。每个插槽通常有固定的宽度以容纳特定类型的扩展卡。当一个硬件设备被描述为 Dual Slot 时它意味着该设备需要占用两个相邻的插槽空间。这通常是由于设备尺寸较大或需要更多的散热空间。这种设计可以提供更好的散热效果以确保设备在高负载下的稳定运行并防止过热。由于 Dual Slot 设备占用了两个插槽的空间用户在安装这样的设备时需要确保主板上有足够的空间来容纳它并且需要相应的插槽来连接它。此外由于设备占用了相邻的插槽用户还需要确保其他设备不会与之冲突。总的来说Dual Slot 设备通常具有更大的尺寸和散热需求以满足更高的性能和功耗要求。这种设计可以提供更好的散热和稳定性但也需要用户在选择和安装设备时注意相应的硬件兼容性和插槽空间。 6 参考文献 [浅谈NVIDIA L40S用于数据中心可视化的GPU - 知乎](
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