NVIDIA Tesla

NVIDIA Teslaは、NVIDIAがデータセンター向けに開発したGPU製品シリーズです。GeForceやQuadroをベースにしていますが、Teslaは特に高性能計算市場での利用を想定しており、スーパーコンピュータにも多数採用されています。このシリーズは、汎用CPUと比較して浮動小数点演算性能が非常に高く、機械学習のディープラーニング、科学技術計算、大規模なシミュレーション、高品質の画像生成など、高度な演算処理が求められる分野で広く利用されています。APIとしては、CUDA、OpenCL、DirectComputeなどが利用可能です。

Teslaシリーズの大きな特徴は、同社のグラフィックス製品であるGeForceやQuadroとは異なり、一部の例外を除いてディスプレイ出力を持たないことです。これは、Teslaが純粋に演算用途に特化しているためです。競合製品としては、AMDのAMD FireStream（AMD FirePro Sシリーズ）が挙げられます。

マイクロアーキテクチャの進化と共に、Teslaシリーズも進化を遂げてきました。初期のTeslaは、2007年に発表されたG80ベースのx870シリーズで、単精度浮動小数点演算のみに対応していました。その後、2009年にはFermiマイクロアーキテクチャが発表され、倍精度演算性能が導入されましたが、倍精度の演算性能は単精度の場合の半分でした。

2012年に発表されたKeplerマイクロアーキテクチャでは、Tesla K10が登場しました。K10は単精度の演算性能は高いものの、倍精度の演算性能は極端に低く、科学技術計算ではなく信号処理や画像処理向けのソリューションとして位置づけられました。その後、K20、K40、K80が登場し、倍精度演算性能は改善されました。

Keplerアーキテクチャでは、ストリーミングマルチプロセッサ(SM)がSMXという名称に変更されました。各SMXには、192個のCUDAコア、64KBのL1キャッシュ、48KBの読み取り専用キャッシュ、32個の特殊関数ユニットが搭載されています。また、ワープ単位でスレッドが動作し、ワープ内のスレッドは同期して同じ命令を実行します。Kepler世代では、ワープ内で共有メモリを介することなくデータ交換を可能にするシャッフル命令が実装されました。

Maxwellマイクロアーキテクチャでは、倍精度サポートがさらに削減されました。M4/M40は主に機械学習やディープラーニング向けのソリューションとして提供されています。Pascalマイクロアーキテクチャでは、Tesla P100が登場し、ハーフレートの倍精度対応に加え、ダブルレートの半精度対応が実現されました。メモリにはHBM2を採用し、NVLinkにも対応しています。P40やP4では、倍精度の演算性能は単精度の場合の1/32となっています。

Voltaマイクロアーキテクチャでは、Tesla V100が登場し、行列演算専用プロセッサであるTensor Coreを搭載しました。その後のTuring、Ampere、Hopperマイクロアーキテクチャでも、高性能なTesla製品がリリースされ続けています。

このように、NVIDIA Teslaシリーズは、マイクロアーキテクチャの進化と共に、高性能計算分野でのニーズに応える製品として進化してきました。それぞれのマイクロアーキテクチャには、異なる特徴があり、特定の用途に最適化された製品が提供されています。

これらの製品は、AI、科学シミュレーション、データ分析など、様々な分野でその高い演算能力を発揮しており、現代社会において不可欠な技術となっています。

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