Nvidia Tesla là gì?

Khi chúng ta nghe đến từ Nvidia, ngay lập tức chúng ta nghĩ đến game, card đồ họa và GPU mạnh nhất mà hãng này sở hữu, và nó đang thống trị thị trường game hiện nay. Tuy nhiên, Nvidia không chỉ xuất sắc trong lĩnh vực game; họ còn cung cấp công nghệ cho siêu máy tính thực hiện tính toán quy mô lớn và xử lý hình ảnh chất lượng cao như những gì được sử dụng trong máy học và học sâu.

Dòng sản phẩm của Nvidia trong lĩnh vực này được gọi là Tesla, được đặt theo tên của kỹ sư điện Nikola Tesla và được giới thiệu lần đầu vào tháng 5 năm 2007. Tesla thường được sử dụng trong các hệ thống tăng tốc GPU và có thể lập trình bằng nền tảng tính toán song song và Giao diện Lập trình Ứng dụng (API) của riêng Nvidia, CUDA, nhưng cũng có thể được lập trình bằng OpenCL API. Để hiểu rõ hơn về Tesla, hãy tìm hiểu thêm về việc tăng tốc GPU và tại sao nó được sử dụng trong tính toán quy mô lớn.

Tăng tốc GPU

Tăng tốc GPU là việc sử dụng GPU như một thành phần bổ sung cho CPU để xử lý lượng dữ liệu lớn. CPU là bộ não của bất kỳ hệ thống nào, và nó có thể xử lý đa nhiệm và xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng một hoặc nhiều lõi để thực hiện việc thực thi dữ liệu. CPU đủ mạnh để xử lý các phép toán phức tạp, nhưng gặp khó khăn khi xử lý lượng dữ liệu lớn; do đó GPU đã xuất hiện.

GPU cũng bao gồm các lõi để thực thi dữ liệu, nhưng nó chứa một số lượng lõi khổng lồ, mặc dù các lõi của nó đơn giản hơn và không mạnh như các lõi của CPU. Khác với CPU, dựa vào sức mạnh tính toán của mình, GPU dựa vào số lượng lõi để xử lý dữ liệu. Trong khi CPU thực thi việc xử lý tuần tự dữ liệu, GPU được sử dụng để xử lý song song, điều này làm cho chúng trở nên tuyệt vời cho các phép tính đơn giản và lặp đi lặp lại.

GPU có hiệu năng cao được khai thác trong việc chơi game và kỹ thuật dựng hình hình ảnh, yêu cầu tính toán nhanh của một số phương trình nhỏ. Hai khái niệm quan trọng được sử dụng trong việc tăng tốc GPU là tăng tốc CPU và tăng tốc phần cứng. CPU không đủ mạnh để xử lý các nhiệm vụ tính toán phức tạp, và cần chuyển giao việc tính toán lượng dữ liệu lớn cho GPU. Đây là nơi tăng tốc phần cứng xuất hiện, trong đó ứng dụng được cấu hình để chuyển giao nhiệm vụ cho GPU. Trong khi đó, tăng tốc CPU là việc tăng chu kỳ đồng hồ của CPU vượt quá khuyến nghị của nhà sản xuất để cải thiện hiệu suất.

Các hệ thống tăng tốc GPU thường được tìm thấy trong trung tâm dữ liệu nơi xử lý lượng dữ liệu lớn. Những hệ thống này yêu cầu GPU được thiết kế đặc biệt để xử lý các ứng dụng tính toán trọng lượng. Là nhà sản xuất hàng đầu về GPU, Nvidia đã mở rộng hoạt động của mình vào các hệ thống trung tâm dữ liệu với Nvidia Tesla.

Nvidia Tesla

Các lĩnh vực như khoa học, nghiên cứu, kỹ thuật và nhiều lĩnh vực khác thường đòi hỏi tính toán cao cho lượng dữ liệu lớn, nhưng điều này là không thể với các phương pháp có sẵn trước đây. Nvidia đã mở đường cho các nhà khoa học và kỹ sư thực hiện tính toán hiệu năng cao trên các máy trạm của họ với sức mạnh của GPU Tesla.

Nvidia đã phát triển một kiến trúc song song cho GPU Tesla và thiết kế các sản phẩm Tesla để đáp ứng yêu cầu HPC. Nvidia Tesla có các tính năng Quản lý Thực thi Luồng và Bộ nhớ đệm Dữ liệu Song song. Phần quản lý thực thi luồng xử lý hàng ngàn luồng tính toán trong khi phần bộ nhớ đệm dữ liệu song song cho phép chia sẻ dữ liệu và giao kết quả nhanh hơn. GPU Tesla của Nvidia tối ưu hóa năng suất của trung tâm dữ liệu phụ thuộc nặng vào khả năng thông qua cao.

Việc sử dụng GPU Tesla của Nvidia không chỉ cải thiện đáng kể hiệu suất hệ thống mà còn giúp giảm chi phí vận hành cơ sở hạ tầng bằng cách giảm số lượng nút máy chủ, từ đó dẫn đến giảm ngân sách cho phần mềm và dịch vụ. Chi phí vận hành cũng giảm đáng kể với việc triển khai sản phẩm Tesla, vì ít thiết bị sẽ cần được cài đặt và tiêu thụ năng lượng cũng giảm đi đáng kể.

GPU Tesla của Nvidia

Nvidia hướng đến thị trường tính toán hiệu năng cao với dòng sản phẩm Nvidia Tesla. Thế hệ đầu tiên của GPU Nvidia Tesla được ra mắt vào tháng 5 năm 2007. Các GPU này dựa trên chip G80 và kiến trúc Tesla của công ty và sử dụng bộ nhớ GDDR3. Phiên bản C870 dùng cho máy tính cá nhân có một chip G80 và băng thông 76,8 GB/s. Phiên bản D870 có hai chip G80 và băng thông gấp đôi so với phiên bản C870, dùng cho máy tính để bàn. Phiên bản cao cấp S870 dùng cho máy chủ tính toán với bốn chip G80 và băng thông gấp bốn lần so với phiên bản C870.

Các thế hệ kế tiếp sử dụng kiến trúc hiện tại của Nvidia tại thời điểm ra mắt và có băng thông cao hơn so với thế hệ trước đó. Thế hệ mới nhất trước khi thương hiệu bị đổi tên là Tesla V100 và T4 GPU Accelerator, được ra mắt vào năm 2018.

Tesla V100 dựa trên kiến trúc Volta và sử dụng chip GV100, kết hợp các lõi CUDA với lõi Tensor. V100 được trang bị 5120 lõi CUDA và 640 lõi Tensor và cung cấp hiệu suất học sâu 125 teraFLOPS. V100 có thể thay thế hàng trăm máy chủ chỉ có CPU và vượt qua yêu cầu của tính toán hiệu năng cao và học sâu. Có hai cấu hình 32GB và 16GB.

T4 GPU Accelerator là duy nhất một GPU Tesla dựa trên kiến trúc Turing và là phiên bản cuối cùng được ra mắt dưới thương hiệu Tesla. GPU Tesla T4 kết hợp các lõi ray-tracing và công nghệ Nvidia RTX để cải thiện việc hiển thị hình ảnh. Nó bao gồm 2560 lõi CUDA và 320 lõi Tensor và hỗ trợ lên đến 16GB bộ nhớ GDDR6. GPU T4 cũng tiết kiệm năng lượng, chỉ sử dụng 70 watts.

Việc dừng thương hiệu và đổi tên

Tesla không phải là một cái tên xa lạ. Không chỉ nổi tiếng vì Nikola Tesla mà còn vì thương hiệu xe hơi phổ biến. Để tránh nhầm lẫn với thương hiệu ô tô, Nvidia quyết định dừng thương hiệu Tesla cho các GPU gia tăng của mình vào năm 2019. Bắt đầu từ các phiên bản ra mắt từ năm 2021, Nvidia Tesla đã được đổi tên thành Nvidia Data Center GPUs.

Tesla đã đạt được thành công lớn trong ngành trung tâm dữ liệu, biến những điều không thể thành có thể với hiệu suất vượt trội và công nghệ tiết kiệm chi phí. Mặc dù có sự thay đổi tên, Nvidia vẫn gắn liền các đặc điểm của Tesla vào GPU gia tăng của mình. Các thế hệ mới tương thích với kiến trúc của Nvidia và sử dụng chip và bộ nhớ mới nhất để cải thiện hiệu suất và băng thông trong khi tiêu thụ điện năng thấp. Tesla đã khắc sâu tên tuổi của Nvidia trong hệ thống trung tâm dữ liệu, biến Nvidia trở thành một thương hiệu đáng tin cậy không chỉ trong lĩnh vực chơi game mà còn trong thị trường tính toán hiệu năng cao (HPC).

Kết Luận

Nvidia Tesla là dòng sản phẩm GPU của Nvidia được thiết kế để cung cấp tính toán hiệu năng cao cho các ứng dụng khoa học, nghiên cứu, kỹ thuật và các lĩnh vực khác. Với hiệu suất mạnh mẽ và khả năng xử lý song song, GPU Tesla giúp tăng cường hiệu suất tính toán và giảm chi phí vận hành trong các hệ thống trung tâm dữ liệu và máy trạm tính toán.