NVIDIA Tesla T4

NVIDIA Tesla T4

NVIDIA Tesla T4 は、NVIDIA の Professional ビデオ カードです。 September 2018 でリリースを開始しました。 GPU のブースト周波数は 1590MHz です。 また、メモリ周波数は 1250MHz です。 その特性とベンチマーク結果については、以下で詳しく説明します。

基本

レーベル名
NVIDIA
プラットホーム
Professional
発売日
September 2018
モデル名
Tesla T4
世代
Tesla
ベースクロック
585MHz
ブーストクロック
1590MHz
シェーディングユニット
?
最も基本的な処理単位はストリーミングプロセッサ(SP)で、特定の指示とタスクが実行されます。GPUは並行計算を行い、複数のSPが同時にタスクを処理します。
2560
SM数
?
ストリーミングプロセッサ(SP)は他のリソースとともに、ストリーミングマルチプロセッサ(SM)を形成し、これはGPUの主要コアとも呼ばれます。これらの追加リソースには、ワープスケジューラ、レジスタ、共有メモリなどのコンポーネントが含まれます。SMは、レジスタや共有メモリが希少なリソースであるGPUの中心部と考えることができます。
40
トランジスタ
13,600 million
RTコア
40
テンソルコア
?
テンソルコアは深層学習専用に設計された特化型プロセッサで、FP32トレーニングと比較して高いトレーニングと推論性能を提供します。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、テキストから音声への変換、個別の推奨などの領域で迅速な計算を可能にします。テンソルコアの最も注目すべき応用は、DLSS(Deep Learning Super Sampling)とAI Denoiserのノイズリダクションです。
320
TMU
?
テクスチャマッピングユニット(TMUs)は、二進画像を回転、スケーリング、歪曲して、それを3Dモデルの任意の平面にテクスチャとして配置することができるGPUのコンポーネントです。このプロセスはテクスチャマッピングと呼ばれます。
160
L1キャッシュ
64 KB (per SM)
L2キャッシュ
4MB
バスインターフェース
PCIe 3.0 x16
ファウンドリ
TSMC
プロセスサイズ
12 nm
アーキテクチャ
Turing
TDP
70W

メモリ仕様

メモリサイズ
16GB
メモリタイプ
GDDR6
メモリバス
?
メモリバス幅とは、1クロックサイクル内にビデオメモリが転送できるデータのビット数を指します。バス幅が大きいほど、一度に転送できるデータ量が多くなります。メモリバンド幅の計算式は次の通りです:メモリバンド幅 = メモリ周波数 x メモリバス幅 / 8。
256bit
メモリクロック
1250MHz
帯域幅
?
メモリバンド幅は、グラフィックチップとビデオメモリ間のデータ転送速度を指します。単位はバイト/秒で、計算式は次の通りです:メモリバンド幅 = 動作周波数 × メモリバス幅 / 8ビット。
320.0 GB/s

理論上の性能

ピクセルレート
?
ピクセル塗りつぶし率は、グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)が1秒あたりにレンダリングできるピクセル数を指します。これは、MPixels/s(百万ピクセル/秒)またはGPixels/s(十億ピクセル/秒)で測定されます。これはグラフィックスカードのピクセル処理性能を評価するために最も一般的に使用される指標です。
101.8 GPixel/s
テクスチャレート
?
テクスチャ塗りつぶし率は、GPUが1秒間にピクセルにマッピングできるテクスチャマップ要素(テクセル)の数を指します。
254.4 GTexel/s
FP16 (半精度)
?
GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。半精度浮動小数点数(16ビット)は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。単精度浮動小数点数(32ビット)は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用され、倍精度浮動小数点数(64ビット)は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。
65.13 TFLOPS
FP64 (倍精度)
?
GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。倍精度浮動小数点数(64ビット)は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。単精度浮動小数点数(32ビット)は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用されます。半精度浮動小数点数(16ビット)は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。
254.4 GFLOPS
FP32 (浮動小数点)
?
GPU のパフォーマンスを測定するための重要な指標は、浮動小数点コンピューティング能力です。 単精度浮動小数点数 (32 ビット) は一般的なマルチメディアおよびグラフィックス処理タスクに使用されますが、倍精度浮動小数点数 (64 ビット) は広い数値範囲と高精度が要求される科学計算に必要です。 半精度浮動小数点数 (16 ビット) は、精度が低くても許容される機械学習などのアプリケーションに使用されます。
8.303 TFlops

その他

Vulkanのバージョン
?
Vulkanは、Khronos Groupによるクロスプラットフォームのグラフィックスおよび計算APIで、高性能と低CPU負荷を提供します。開発者がGPUを直接制御し、レンダリングのオーバーヘッドを減らし、マルチスレッドとマルチコアプロセッサをサポートします。
1.3
OpenCLのバージョン
3.0
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
CUDA
7.5
電源コネクタ
None
ROP
?
ラスタオペレーションパイプライン(ROPs)は、ゲーム内の照明や反射計算を主に取り扱い、アンチエイリアシング(AA)、高解像度、煙、火などの効果を管理します。ゲームのAAと照明効果が高いほど、ROPsの性能要求が高くなります。
64
シェーダモデル
6.6
推奨PSU
250W

FP32 (浮動小数点)

8.303 TFlops

Blender

1727

OctaneBench

155

OpenCL

61276

他のGPUとの比較

SiliconCat ランキング

341
当サイトの GPU ランキング 341 位
FP32 (浮動小数点)
GeForce RTX 3050 8 GB GA107
NVIDIA, January 2022
8.915 TFlops
Radeon RX 6600
AMD, October 2021
8.748 TFlops
Tesla T4
NVIDIA, September 2018
8.303 TFlops
GeForce RTX 3050 OEM
NVIDIA, January 2022
8.084 TFlops
Radeon Pro 5700 XT
AMD, August 2020
7.52 TFlops
Blender
GeForce RTX 4090
NVIDIA, September 2022
12577
2912
Tesla T4
NVIDIA, September 2018
1727
Tesla M40 24 GB
NVIDIA, November 2015
589
Tesla K80
NVIDIA, November 2014
258
OctaneBench
GeForce RTX 4070 Mobile
NVIDIA, January 2023
343
Tesla T4
NVIDIA, September 2018
155
Quadro P4000
NVIDIA, February 2017
84
GeForce GTX 1050 Ti Max Q
NVIDIA, January 2018
45
OpenCL
RTX A4000
NVIDIA, April 2021
122331
Radeon Pro W5700X
AMD, December 2019
79060
Tesla T4
NVIDIA, September 2018
61276
T1000
NVIDIA, May 2021
37494
P106 090
NVIDIA, July 2017
20338