特斯拉是Tesla GPU的20系列产品家族基于代号为“Fermi”的下一代CUDA架构，支持技术与企业计算所“必备”的诸多特性，其中包括C++支持、可实现极高精度与可扩展性的ECC存储器以及7倍于Tesla 10系列GPU的双精度性能。
- 中文名
- 特斯拉
- 外文名
- Tesla
- 所属公司
- 英伟达
Tesla? C2050与C2070 GPU旨在重新定义高性能计算并实现超级计算的平民化。
与最新的四核CPU相比，Tesla C2050与C2070计算处理器以十分之一的成本和二十分之一的功耗即可实现同等超级计算性能。
基于新一代Fermi CUDA架构的GPU | 与基于最新四核CPU的纯CPU系统相比，该GPU以十分之一的成本和二十分之一的功耗即可实现同等的集群性能。 |
448个CUDA核心 | 每颗GPU最高可实现515 Gigaflop双精度峰值性能，从而让一台工作站即可实现Teraflop级甚至更高的性能。每颗GPU的单精度峰值性能超过1 Teraflop。 |
ECC存储器 | 能够满足工作站计算精度与可靠性方面的关键需求。能够为存储器中的数据提供保护功能，从而为应用程序增强数据完整性和可靠性。寄存器文件、L1/L2高速缓存、共享存储器以及DRAM均受ECC的保护。 |
台式机上的集群性能 | 与一个小型服务器集群相比，配备多颗GPU的单台工作站能够更快地解决大型难题。 |
每颗GPU最多配备6GB GDDR5存储器 | 更大的数据集能够保存在直接附属于GPU的本地存储器上，从而实现了性能的最大化并减少了数据传输的情况。 |
NVIDIA®（英伟达）并行DataCache | 能够为物理效果解算器、光线追踪以及稀疏矩阵乘法等诸多算法加速，在这些算法中，数据地址事先都是未知的。每个流式多处理器模块均包含一个可配置的L1高速缓存，所有处理器核心使用统一的L2高速缓存。 |
NVIDIA®（英伟达）GigaThread引擎 | 通过多项技术实现了吞吐量的最大化，其中包括10倍于上一代架构的高速上下文切换、并发内核执行以及改良的线程块调度。 |
异步传输 | 计算核心在PCIe总线上传输数据的同时还能够处理其它数据，因而增强了系统性能。即便是地震处理这类需要大量数据传输的应用程序，也能够通过事先将数据传输至本地存储器的方法来最大限度提升计算效率。 |
CUDA编程环境受到各种编程语言与API的广泛支持 | 开发人员无论选择C语言、C++、OpenCL、DirectCompute还是选择Fortran语言，都能够实现应用程序的并行机制，进而利用“Fermi”GPU的创新架构。Microsoft Visual Studio开发人员可以使用NVIDIA®（英伟达）Parallel Nsight工具。 |
高速PCIe Gen 2.0数据传输率 | 实现了主系统与Tesla处理器之间带宽的最大化。让Tesla系统能够应用于几乎所有具备一条开放式PCIe x16插槽且符合PCIe规范的主系统。 |
尺寸规格 | 9.75英寸PCIe x16规格 |
Tesla GPU的数量 | 1 |
CUDA核心数量 | 448 |
CUDA核心频率 | 1.15 GHz |
双精度浮点性能（峰值） | 515 Gflops |
单精度浮点性能（峰值） | 1.03 Tflops |
专用存储器总容量* Tesla C2050 Tesla C2070 | 3GB GDDR5 6GB GDDR5 |
存储器频率 | 1.5 GHz |
存储器接口 | 384位 |
存储器带宽 | 144 GB/秒 |
功耗 | 247W热设计功耗 |
系统接口 | PCIe x16 Gen2 |
散热解决方案 | 主动式风扇散热器 |
软件开发工具 | CUDA C/C++/Fortran、OpenCL以及DirectCompute工具包。 针对Visual Studio的NVIDIA®（英伟达）Parallel Nsight? |
