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1. 개요
2020년 5월까지 사용되던 상표는 Tesla2007년 5월부터 내놓은 상표로, GPU가 게임용 연산에만 사용되는 것이 아닌 범용 연산(GPGPU)용으로 확대되면서 고성능 연산 작업을 목적으로 하는 곳을 공략하기 위한 제품군이다. Tesla도 알맹이는 지포스와 같지만 대체로 디스플레이 출력 단자가 없는데다 연산에 주로 사용되기 때문에 GPU 내부에 있는 텍스처 유닛과 ROP이 쓸 일은 없다. 게임 그래픽과는 거리가 먼 분야에 사용되기 때문. 물론 페르미 아키텍처 기반의 일부 제품 한정으로 DVI 단자 1개가 탑재되기도 했지만 케플러 아키텍처부터는 디스플레이 단자가 다시 빠지면서 지금까지 이어져오고 있다. 명색이 전문가를 넘어선 데이터 센터를 주로 공략하는 시장인만큼 가격도 매우 비싼 편인데 지포스와 같은 GPU라 훨씬 저렴한 지포스로 연산 작업을 하면 되지 않겠냐고 반문할 수도 있지만, 쿼드로와 마찬가지로 Tesla용 드라이버가 따로 있고 단일 GPU인 제품은 주로 하위 라인에나 해당되는 제품이지 최상위로 올라가면 GPU가 2개는 물론이고 4개를 한 기판에 탑재된 쿼드 GPU 타입 제품도 있다. GPU를 복수로 붙이면서 전력 소모량, 발열, 부피를 감안해서라도 당대 최고의 고성능 연산을 구현하는 것을 추구하는 방향이기 때문이다. 테슬라는 탑재 대상 컴퓨터들이 최소 워크스테이션에서 최대로는 슈퍼 컴퓨터와 데이터 센터급이며 소비 전력이 엄청 나기 때문에 모바일 제품군이 없다.
2020년 5월에 브랜드가 폐지되었는데. 모 자동차 회사와의 혼동 때문이라는게 공식적인 설명이다. 엔비디아 역시 자율주행 자동차 사업에 진출해 있고 여기에 사용되는 연산용 GPGPU의 명칭이 가장 큰 경쟁사의 명칭과 겹친다는게 좀 아니라고 생각했는듯. 이후 출시된 RTX A100부터는 데이터 센터 GPU라는 명칭으로 불리고 있다.(
특이하게 최근 나오는 데이터센터 GPU 제품군에는 쿨러가 없이 방열판과 제품 덮개만 딱 있는데, 이는 절대로 칩의 온도가 낮아서 그런게 아니다. 데이터센터 gpu는 열이 심한 vram을 덕지덕지 붙이고 나오기 때문에 일반 게이밍용 gpu보다 온도가 높으면 높았지 절대 낮지 않다. 이렇게 발열량이 높은 gpu를 수백, 수천개씩 닭장처럼 꽂아놓고, GPU 외에도 발열량이 엄청난 부품들을 수백, 수천개 단위로 쑤셔넣은 것이 데이터센터이므로, 최적화된 쿨링 솔루션을 갖추는 것이야말로 데이터센터의 가장 중요한 요소 중 하나다. 이런 상황에서 개별 GPU에 어줍잖은 공랭식 쿨러를 장착할 경우 데이터센터 자체의 쿨링 솔루션에 방해가 되어 없느니만 못할 수 있기 때문에 이를 포함하지 않는 것이다.
2. 제품군
2.1. G80(Tesla) 마이크로아키텍처
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
| <rowcolor=white> 칩셋명 (공정) (면적) | CUDA:TMU:ROP (TPC, SM) | 클럭 (MHz) | 버스 (bit) | 규격 | 클럭 (전송률) (MHz) (Mbps) | 용량 (MB) | |||
| <colbgcolor=black><colcolor=#76b900> S870 | G80 (90㎚) (484㎟) | 128:32:24 x4 (8 x4, 16 x4) | 600 (코어) 1350 (셰이더) | 384 x4 | GDDR3 | 800 (1600) | 1536 x4 | 800 | 11999 |
| D870 | 128:32:24 x2 (8 x2, 16 x2) | 384 x2 | 1536 x2 | 520 | 7499 | ||||
| C870 | 128:32:24 (8, 16) | 384 | 1536 | 171 | 1499 | ||||
| S1075 | G200B (55㎚) (470㎟) | 240:80:32 x4 (10 x4, 30 x4) | 610 (코어) 1296 (셰이더) | 512 x4 | 4096 x4 | 800 | ? | ||
| S1070 | 7999 | ||||||||
| C1060 | 240:80:32 (10, 30) | 512 | 4096 | 188 | ? | ||||
| M1060 | 2048 | 1699 | |||||||
| T10 | 4096 | ? | |||||||
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2.2. Fermi 마이크로아키텍처
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
| <rowcolor=white> 칩셋명 (공정) (면적) | CUDA:TMU:ROP (GPC, SM) | 클럭 (MHz) | L2 캐시 (KB) | 버스 (bit) | 규격 | 클럭 (전송률) (MHz) (Mbps) | 용량 (GB) | |||
| <colbgcolor=black><colcolor=#76b900> S2050 | GF100 (40㎚) (529㎟) | 448:56:48 x4 (4 x4, 14 x4) | 574 (코어) 1147 (셰이더) | 768 x4 | 384 x4 | GDDR5 | 773 (3092) | 3 x4 | 900 | 11999 |
| M2050 | 448:56:48 (4, 14) | 575 (코어) 1150 (셰이더) | 768 | 384 | 3 | 225 | 2699 | |||
| M2070 | 574 (코어) 1150 (셰이더) | 783 (3132) | 6 | 225 | 3099 | |||||
| M2070-Q | 5489 | |||||||||
| C2050 | 575 (코어) 1150 (셰이더) | 750 (3000) | 3 | 238 | ? | |||||
| C2070 | 6 | ? | ||||||||
| X2090 | GF110 (40㎚) (520㎟) | 512:64:48 (4, 16) | 650 (코어) 1300 (셰이더) | 925 (3700) | 225 | ? | ||||
| X2070 | ? | |||||||||
| M2090 | 250 | ? | ||||||||
| C2090 | ? | |||||||||
| M2075 | 448:56:48 (4, 14) | 574 (코어) 1147 (셰이더) | 783 (3132) | 225 | 2399 | |||||
| C2075 | 575 (코어) 1150 (셰이더) | 750 (3000) | 247 | ? | ||||||
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2.3. Kepler 마이크로아키텍처
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<-2> 최대 연산 성능 ||<|2> TDP ||<|2> 지원
API ||
API ||
| <rowcolor=white> 칩셋명 | CUDA 코어 | 클럭 | 버스 | 규격 | 클럭 | 용량 | 단정밀도 (FP32) (GFLOPS) | 배정밀도 (FP64) (GFLOPS) | |||
| <colbgcolor=black><colcolor=#76b900>K10 | 2×GK104 | 2×1536 | 745MHz | 2×256bit | GDDR5 | 2500MHz (5000MT/s) | 2×4GB | 4577 | 190.7 | 225W | CUDA 3.0 |
| K20 | GK110 | 2496 | 706MHz | 320bit | 2600MHz (5200MT/s) | 5GB | 3524 | 1175 | CUDA 3.5 | ||
| K20X | GK110 | 2688 | 732MHz | 384bit | 2600MHz (5200MT/s) | 6GB | 3935 | 1312 | 235W | ||
| K40 | GK110B | 2880 | 745MHz (기본) 875MHz (부스트) | 384bit | 2500MHz (5000MT/s) | 12GB | 5040 | 1680 | |||
| K80 | 2×GK210 | 2×2496 | 560MHz (기본) 875MHz (부스트) | 2×384bit | 2750MHz (5500MT/s) | 2×12GB | 8736 | 2912 | 300W | CUDA 3.7 |
2.4. Maxwell 마이크로아키텍처
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> 단정밀도(FP32)
최대 연산 성능
(GFLOPS) ||<|2> TDP ||<|2> 지원
API ||
최대 연산 성능
(GFLOPS) ||<|2> TDP ||<|2> 지원
API ||
| <rowcolor=white> 칩셋명 | CUDA 코어 | 클럭 | 버스 | 규격 | 클럭 | 용량 | ||||
| <colbgcolor=black><colcolor=#76b900>M4 | GM206 | 1024 | 872MHz (기본) 1072MHz (부스트) | 128bit | GDDR5 | 2750MHz (5500MT/s) | 4GB | 2195 | 50~75W | CUDA 5.2 |
| M6 | GM204 | 1536 | 722MHz (기본) 1051MHz (부스트) | 256bit | 2300MHz (4600MT/s) | 8GB | 3229 | 75~100W | ||
| M10 | 4×GM107 | 4×512 | 1033MHz | 4×128bit | 2099MHz (5188MT/s) | 4×8GB | 5289 | 225W | ||
| M40 | GM200 | 3072 | 948MHz (기본) 1114MHz (부스트) | 384bit | 3000MHz (6000MT/s) | 12GB | 6844 | 250W | ||
| M60 | 2×GM204 | 2×2048 | 899MHz (기본) 1178MHz (부스트) | 2×256bit | 2500MHz (5000MT/s) | 2×8GB | 9650 | 225~300W |
2.5. Pascal 마이크로아키텍처
P100은 GP100 컷칩이면서 HBM2 규격을 채택한 모델로 FP64 연산이 5.3 TFLOPS다. P40과 P4는 각각 GP102 풀칩과 GP104 풀칩을 기반으로 개발된 모델이다.||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<-4> 최대 연산 성능 ||<|2> TDP ||<|2> 지원
API ||
API ||
| <rowcolor=white> 칩셋명 | CUDA 코어 | 클럭 | 버스 | 규격 | 클럭 | 용량 | 바이트 정수형 (INT8) (TOPS) | 반정밀도 (FP16) (GFLOPS) | 단정밀도 (FP32) (GFLOPS) | 배정밀도 (FP64) (GFLOPS) | |||
| <colbgcolor=black><colcolor=#76b900>P4 | GP104 | 2560 | 810MHz (기본) 1063MHz (부스트) | 256bit | GDDR5 | 1500MHz (6000MT/s) | 8GB | 22 | 42.5 | 5443 | 170.1 | 50~75W | CUDA 6.1 |
| P40 | GP102 | 3840 | 1303MHz (기본) 1531MHz (부스트) | 384bit | 1800MHz (7200MT/s) | 24GB | 47 | 91.9 | 11758 | 367.4 | 250W | ||
| P100 (PCIe) | GP100 | 3584 | 1126MHz (기본) 1303MHz (부스트) | 3072bit | HBM2 | 703MHz (1406MT/s) | 12GB | - | 18680 | 9340 | 4670 | 250W | CUDA 6.0 |
| 4096bit | 16GB | CUDA 6.0 | |||||||||||
| P100 (NVLink) | 1380MHz (기본) 1480MHz (부스트) | 21218 | 10609 | 5340 | 300W | CUDA 6.0 |
2.6. Volta 마이크로아키텍처
일부 잘못된 내용이 있을 수 있으니 주의할 것.||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<-2> 최대 연산 성능 ||<|2> TDP ||<|2> 지원
API ||
API ||
| <rowcolor=white> 칩셋명 | CUDA 코어 | 클럭 | 버스 | 규격 | 클럭 | 용량 | 단정밀도 (FP32) (TFLOPS) | 배정밀도 (FP64) (TFLOPS) | |||
| <colbgcolor=black><colcolor=#76b900>V100 (PCIe) | GV100 | 5120 | 1245MHz (기본) 1380MHz (부스트) | 4096bit | HBM2 | 877MHz (1754MT/s) | 16GB | 14 | 7 | 250W | ? |
| V100 (NVlink) | ?MHz (기본) 1533MHz (부스트) | 32GB | 15.7 | 7.8 | 300W | ? | |||||
| V100S (PCIe) | ?MHz (기본) 1600MHz (부스트) | 1107MHz (2214MT/s) | 32GB | 16.4 | 8.2 | 300W | ? |
2.7. Turing 마이크로아키텍처
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<-4> 최대 연산 성능 ||<|2> TDP ||<|2> 지원
API ||
API ||
| <rowcolor=white> 칩셋명 | CUDA 코어 | 클럭 | 버스 | 규격 | 클럭 | 용량 | 4비트 정수형 (INT4) (TOPS) | 바이트 정수형 (INT8) (TOPS) | 반정밀도 (FP16) (TFLOPS) | 단정밀도 (FP32) (TFLOPS) | |||
| T4 | TU104 | 2560 | 585 MHz (기본) 1590 MHz (부스트) | 256 bit | GDDR6 | 1250 MHz (10000 MT/s) | 16GB | 260.504 | 130.252 | 65.126 | 8.141 | 70 W | ? |
2.8. Ampere 마이크로아키텍처
- A10
- A16
- A40
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<-4> 최대 연산 성능 ||<|2> TDP ||<|2> 지원
API ||
API ||
| <rowcolor=white> 칩셋명 | CUDA 코어 | 클럭 | 버스 | 규격 | 클럭 | 용량 | 4비트 정수형 (INT4) (TOPS) | 바이트 정수형 (INT8) (TOPS) | 반정밀도 (FP16) (TFLOPS) | 단정밀도 (FP32) (TFLOPS) | |||
| <colbgcolor=black><colcolor=#76b900>A16 | GA??? x4 | ???? x4 | ? | ? bit | GDDR6 | ? | 16GB x4 | ? | ? | ? | ? | 250W | ? |
| A10 | GA??? x4 | ???? x4 | ? | ? bit | GDDR6 | ? | 24GB | ? | ? | ? | ? | 150W | ? |