NVIDIA Tesla P100 (PCIe 版本) 概述
Tesla P100 是一款基于 NVIDIA Pascal 架构的专业级加速卡，专为数据中心设计，旨在提供无与伦比的性能和能效，它拥有革命性的 16nm FinFET 制程工艺和 HBM2 (高带宽内存)，在发布时是 AI 领域的绝对王者。
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核心规格参数表
| 类别 | 参数 | 详细说明 |
|---|---|---|
| GPU 架构 | Pascal | 采用 16nm FinFET 制程工艺，是当时最先进的制造技术。 |
| GPU 核心 | GP100 | 基于 Pascal 架构的 GP100 核心是 P100 的基础。 |
| CUDA 核心数 | 3584 | 流处理器数量，决定了 GPU 的并行计算能力。 |
| 基础频率 | 1328 MHz | GPU 核心的标准运行频率。 |
| Boost 频率 | 1480 MHz | 在允许的温度和功耗范围内，GPU 可达到的最高动态频率。 |
| Tensor Cores | 无 | 重要提示： Tesla P100 是 Pascal 架构，不包含 后续 Volta 及架构中引入的 Tensor Core（张量核心），Tensor Core 是专为深度学习混合精度计算（FP16/INT8）设计的硬件单元，这使得 Volta 及之后的架构（如 V100, A100）在 AI 训练上性能远超 P100。 |
| 显存类型 | HBM2 (High Bandwidth Memory 2) | 第二代高带宽内存，提供极高的数据传输速率。 |
| 显存容量 | 16 GB | 对于深度学习模型训练和大规模科学计算来说，这是一个充足的容量。 |
| 显存位宽 | 4096-bit | 极高的位宽，结合 HBM2 技术，实现了巨大的显存带宽。 |
| 显存带宽 | 732 GB/s | 这是 P100 的一个关键优势，远超当时的 GDDR5/GDDR6 显存。 |
| 显存纠错码 | ECC (Error Correcting Code) | 支持内存纠错，确保在长时间、高强度的计算任务中数据的准确性，对科学计算至关重要。 |
| 功耗 | 250 W | 单卡的最大功耗，需要服务器提供稳定的 250W 供电。 |
| 散热方案 | 被动散热 (散热片) | P100 PCIe 版本本身不带风扇，完全依赖服务器机箱的风扇进行强制散热。 |
| PCIe 接口 | PCIe 3.0 x16 | 通过 PCIe 3.0 总线与 CPU 通信。 |
| NVLink 带宽 | 300 GB/s (双向) | 重要特性： P100 支持 NVLink 技术，通过专用的 NVLink Bridge 可以将两张 P100 卡直接连接，提供高达 300 GB/s 的点对点通信带宽，远超 PCIe 总线，这对于构建大规模 GPU 集群（如 DGX-1）至关重要，极大地减少了多卡通信的瓶颈。 |
| 半精度 (FP16) | 21 TFLOPS | 在 FP16 精度下的峰值性能。 |
| 单精度 (FP32) | 3 TFLOPS | 在 FP32 精度下的峰值性能，这是最常用的科学计算精度。 |
| 双精度 (FP64) | 3 TFLOPS | 在 FP64 精度下的峰值性能，用于需要高精度的科学模拟和计算。 |
| 最大显存带宽 | 732 GB/s | 与 HBM2 的带宽一致。 |
| 最大显存容量 | 16 GB | 单卡最大容量。 |
| 视频输出 | 无 | 作为纯计算卡，P100 没有视频输出接口。 |
关键技术与特性详解
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HBM2 (高带宽内存)
- 优势：HBM2 将显存芯片堆叠在 GPU 基板之上，通过硅通孔技术直接连接，极大地缩短了数据传输路径，从而实现了远超传统 GDDR 显存的带宽（732 GB/s），这对于需要频繁访问海量数据的 AI 模型和科学计算应用来说,性能提升巨大。
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NVLink 高速互连
- 优势：这是 P100 区别于消费级显卡的核心技术，在多 GPU 系统中，GPU 之间需要交换数据（例如在分布式训练中同步梯度），传统的 PCIe 总线带宽有限（PCIe 3.0 x16 约为 16 GB/s），会成为性能瓶颈，NVLink 提供了 300 GB/s 的高速通道，使得多卡协同工作的效率大大提高,能够实现近乎线性的性能扩展。
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FP64 双精度性能
- 优势：虽然 P100 的主要卖点在于 AI 和 FP32 计算，但其 FP64 性能（0.3 TFLOPS）也远超当时的消费级显卡（如 GTX 1080 的 FP64 性能仅为 0.062 TFLOPS），使其适用于需要高精度的物理模拟、流体动力学、分子建模等科学计算领域。
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被动散热设计
（图片来源网络，侵删）- 注意事项：P100 PCIe 版本没有风扇，必须安装在具有强大散热能力的服务器机箱内，依靠机箱风扇的风道进行散热，如果直接放在桌面上或散热不良的环境中,会导致过热降频甚至损坏。
应用场景
- 深度学习训练：在 Volte 架构的 V100 出现之前，P100 是 AI 训练的黄金标准，许多早期的 AI 模型（如一些版本的 Transformer）都是在 P100 上进行训练的。
- 高性能计算：广泛应用于气象预测、基因测序、石油天然气勘探、金融建模等需要大规模并行计算的科学和工程领域。
- 大数据分析：用于加速 SQL 数据库、数据仓库和商业智能分析中的数据处理和查询。
- 虚拟桌面基础架构：通过 NVIDIA vGPU 技术，可以将一张 P100 卡虚拟化成多个 vGPU,为多个用户提供流畅的图形桌面体验。
Tesla P100 (PCIe) 是一款里程碑式的产品，它凭借 Pascal 架构、HBM2 内存和 NVLink 技术，在几年前定义了数据中心 GPU 的性能标准，尽管如今它已被更强大的 V100、A100 和 H100 等新一代产品所超越（尤其是在加入了 Tensor Core 后，AI 性能有数量级的提升），但在很多对成本敏感或对推理性能要求不极致的场景下，P100 仍然是一块非常有价值且性能强劲的计算卡。
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