Tesla P4 8GB PCIe

Specifiche spiegate

Utilizzato per AI inference e video transcoding

1. 018 GB di memoria GDDR5

   VRAM

   8 GB

   Tipo di memoria

   GDDR5

   Larghezza di banda della memoria

   0.192 TB/s

   La GDDR è una memoria grafica montata sulla scheda attorno alla GPU, anziché impilata sul package. È molto usata sulle schede per grafica, rendering e inferenza a costi contenuti.

   La VRAM è lo spazio di lavoro sulla scheda. Pesi del modello, attivazioni e dataset devono entrarci, oppure essere suddivisi su più GPU. Regola empirica per i soli pesi con precisione a 16 bit (circa 2 GB per miliardo di parametri): fino a circa 4 miliardi di parametri, prima di attivazioni e cache. È un calcolo aritmetico sulla VRAM registrata, non un benchmark.

2. 02Architettura Pascal

   Architettura

   Pascal

   Anno di lancio

   2016

   Stato del ciclo di vita

   Legacy

   Pascal ha introdotto NVLink nelle GPU per data center di NVIDIA, a partire dalla Tesla P100. (Contesto generale sull’architettura, non un’affermazione su questa scheda specifica.)

   Lanciato nel 2016. I record di Kovara lo indicano come un componente legacy.

3. 03Form factor e alimentazione

   NVLink

   Non supportato

   MIG

   Non supportato

   Form factor

   PCIe low-profile single-slot

   TDP

   75 W

   I record di Kovara non indicano alcun supporto NVLink, quindi i job multi-GPU su questo componente si affidano a PCIe o alla rete tra i server per spostare i dati.

   Le schede PCIe si inseriscono negli slot di espansione standard di server e workstation, il che si adatta a un’ampia gamma di sistemi.

   Il TDP è la potenza termica di progetto nominale: il valore di riferimento per l’alimentazione e il raffreddamento in un server.

4. 04A cosa serve

   Utilizzo principale (registrato)

   AI inference / video transcoding

   Questi sono gli utilizzi che Kovara ha registrato per questo componente. Le note spiegano il carico di lavoro in termini generali; non sono dichiarazioni sulle prestazioni.

   • AI inferenceL’esecuzione di un modello addestrato per rispondere alle richieste. Le preoccupazioni abituali sono la capacità di memoria, la latenza e il costo per richiesta.
   • video transcodingTranscodifica video e pipeline di analisi video.

Le cifre sono dati anagrafici di Kovara, ultima verifica: 03 set 2026. Le spiegazioni descrivono la tecnologia in generale; non sono benchmark e non dicono nulla su prezzo o disponibilità.