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Tesla P40 是 NVIDIA Pascal 世代的推理专用数据中心卡(2016-09 发布,官方产品简报口径, 2026-11 核验):3840 CUDA 核(GP102)、24GB GDDR5 · 384bit · 346GB/s、INT8 47 TOPS、 FP32 约 12 TFLOPS、250W 被动散热(无显示输出·服务器专用形态)、vGPU 支持 24 实例(官方口径)。 AI 语境定位:24GB 大显存推理的普及档——单卡可容 7B–14B 级量化模型(推算口径),流通保有量大, 是预算敏感型推理部署的常见选择。
| 维度 | Tesla P40(本词条·官方口径) | Tesla V100(词条) | Tesla T4(对照) |
|---|---|---|---|
| 架构/年代 | Pascal · 2016-09 | Volta · 2017-12 | Turing · 2018-09 |
| 显存 | 24GB GDDR5 · 346GB/s | 16/32GB HBM2 · 900GB/s | 16GB GDDR6 · 300GB/s |
| AI 算力 | INT8 47 TOPS(官方) | Tensor 125 TFLOPS | INT8 130 TOPS |
| 功耗/散热 | 250W · 被动 | 250W(PCIe) · 被动 | 70W · 被动 |
| 定位 | 大显存推理普及档 | 训练/推理双能旗舰 | 低功耗推理档 |
口径:P40 列=NVIDIA 官方产品简报(2026-11 核验);V100/T4 列=各自官方规格书口径。Pascal 无 Tensor Core/FP16 弱为架构事实——代际差如实写,采购按推理负载实测。
| 项目 | 规格(NVIDIA 官方产品简报口径) |
|---|---|
| 架构 | Pascal · GP102 |
| CUDA | 3840 核 · FP32 约 12 TFLOPS |
| AI 算力 | INT8 47 TOPS(官方口径·推理主档) |
| 显存 | 24GB GDDR5 · 384bit · 346GB/s |
| 功耗/形态 | 250W · 被动散热 · 双槽全高全长 · 无显示输出 |
| 总线 | PCIe 3.0 x16 · 无 NVLink |
| 虚拟化 | vGPU 支持 · 最高 24 实例 · 24 路 H.264 1080p30(官方口径) |
| AI 栈 | CUDA 全生态(TensorRT INT8 量化推理·生态口径) |
| 场景 | 24GB 显存的适配口径(推算:权重×精度+开销) |
|---|---|
| 7B–14B 级 | INT8/4-bit 量化推理可容——预算敏感部署的常见档(推算口径) |
| 多卡堆叠 | 被动散热+PCIe 3.0——机架堆卡跑独立推理实例(非并行训练) |
| 训练场景 | 不定位此场景——无 Tensor Core/FP16 弱/无 NVLink(架构边界如实) |