최근 수정 시각 : 2025-02-18 16:22:00

NVIDIA 데이터 센터 GPU


{{{#!wiki style="margin: -10px -10px;"<tablealign=center><tablewidth=100%><tablebordercolor=#76b900><tablebgcolor=#76b900> 파일:NVIDIA 틀용 로고.svgNVIDIA
GPU 목록
}}}
{{{#!wiki style="margin: 0 -10px -5px; min-height: 26px"
{{{#!folding [ 펼치기 · 접기 ]
{{{#!wiki style="margin: -6px -1px -11px"
{{{#!wiki style="word-break:keep-all; font-size:0.9em"
<colcolor=white><colbgcolor=#004831> '''
NV
'''
NV1
'''
NV2
'''
NV2
'''
NV3
'''
RIVA 128
'''
TwiN Texel
(Fahrenheit)
'''
RIVA TNT
RIVA TNT2
'''
QuadPipe
(Celcius)
'''
GeForce 256 - Quadro - -
GeForce 2 - Quadro 2 - -
'''
nFiniteFX I, II
(Kelvin)
'''
GeForce 3 - Quadro DCC - -
GeForce 4 - Quadro 4 Quadro 4 NVS -
'''
CineFX 1.0, 2.0
(Rankine)
'''
GeForce FX - Quadro FX Quadro NVS -
'''
CineFX 3.0, 4.0
(Curie)
'''
GeForce 6 - -
GeForce 7 - QUADRO FX - -
'''
Unified (Shader)
(Tesla)
'''
GeForce 8 - QUADRO NVS TESLA 800
GeForce 9 - - -
GeForce 200 - QUADRO NVS TESLA 1000
GeForce 100 - - - -
GeForce 300 - - - -
'''
Fermi
'''
GeForce 400 - QUADRO - TESLA 2000
GeForce 500 - NVS
'''
Kepler
'''
GeForce 600 - QUADRO K TESLA K
GeForce 700 GTX TITAN
GeForce 800 GTX TITAN BLACK/Z
'''
Maxwell
'''
GeForce 700 - - -
GeForce 800 - - - -
GeForce 900 GTX TITAN X QUADRO M - TESLA M
'''
Pascal
'''
GeForce 10 TITAN X/Xp QUADRO P - TESLA P
'''
Volta
'''
- TITAN V QUADRO GV100 - TESLA V
'''
Turing
'''
GeForce 20 TITAN RTX QUADRO RTX - TESLA T
GeForce 16 - - - -
'''
Ampere
'''
GeForce 30 - RTX A - A
'''
Hopper
'''
- - - - H
'''
Ada Lovelace
'''
GeForce 40 - RTX - L
'''
Blackwell
'''
GeForce 50 - - - B
GeForce · GeForce Laptop · NVIDIA RTX · 데이터 센터 GPU }}}}}}}}}}}}


1. 개요2. 제품군
2.1. G80(Tesla) 마이크로아키텍처2.2. Fermi 마이크로아키텍처2.3. Kepler 마이크로아키텍처2.4. Maxwell 마이크로아키텍처2.5. Pascal 마이크로아키텍처2.6. Volta 마이크로아키텍처2.7. Turing 마이크로아키텍처2.8. Ampere 마이크로아키텍처2.9. Hopper 마이크로아키텍처2.10. Ada Lovelace 마이크로아키텍처2.11. Blackwell 마이크로아키텍처2.12. Rubin 마이크로아키텍처
3. 관련 문서

[clearfix]

1. 개요

2020년 5월까지 사용되던 상표는 Tesla

2007년 5월 내놓은 상표로, GPU가 게임용 연산에만 사용되는 것이 아닌 범용 연산(GPGPU)용으로 확대되면서 고성능 연산 작업을 목적으로 하는 곳을 공략하기 위한 제품군이다. 알맹이는 지포스와 같지만 대체로 디스플레이 출력 단자가 없는데다 연산에 주로 사용되기 때문에 GPU 내부에 있는 텍스처 유닛과 ROP 쓸 일이 없다. 게임 그래픽과는 거리가 먼 분야에 사용되기 때문. 물론 페르미 아키텍처 기반의 일부 제품 한정으로 DVI 단자 1개가 탑재되기도 했지만 케플러 아키텍처부터는 디스플레이 단자가 다시 빠지면서 지금까지 이어져오고 있다. 명색이 전문가를 넘어선 데이터 센터를 주로 공략하는 시장인만큼 가격도 매우 비싼 편인데 훨씬 저렴한 지포스 GPU로 연산 작업을 하면 되지 않겠냐고 반문할 수도 있지만, 쿼드로와 마찬가지로 전용 드라이버가 따로 있고 단일 GPU인 제품은 주로 하위 라인에나 해당되는 제품이지 최상위로 올라가면 GPU가 2개는 물론이고 4개를 한 기판에 탑재된 쿼드 GPU 타입 제품도 있다. GPU를 복수로 붙이면서 전력 소모량, 발열, 부피를 감안해서라도 당대 최고의 고성능 연산을 구현하는 것을 추구하는 방향이기 때문이다. 탑재 대상 컴퓨터들이 최소 워크스테이션에서 최대로는 슈퍼 컴퓨터와 데이터 센터급이며 소비 전력이 엄청 나기 때문에 모바일 제품군이 없다.

2020년 5월에 브랜드가 폐지되었는데. 모 자동차 회사와의 혼동 때문이라는 게 공식적인 설명이다. 엔비디아 역시 자율주행 자동차 사업에 진출해 있고 여기에 사용되는 연산용 GPGPU의 명칭이 가장 큰 경쟁사의 명칭과 겹친다는 게 좀 아니라고 생각했는듯. 이후 출시된 RTX A100부터는 데이터 센터 GPU라는 명칭으로 불리고 있다.

특이하게 최근 나오는 데이터센터 GPU 제품군에는 쿨러가 없이 방열판과 제품 덮개만 딱 있는데, 이는 절대로 칩의 온도가 낮아서 그런게 아니다. 데이터센터 gpu는 열이 심한 vram을 덕지덕지 붙이고 나오기 때문에 일반 게이밍용 gpu보다 온도가 높으면 높았지 절대 낮지 않다. 이렇게 발열량이 높은 gpu를 수백, 수천개씩 닭장처럼 꽂아놓고, GPU 외에도 발열량이 엄청난 부품들을 수백, 수천개 단위로 쑤셔넣은 것이 데이터센터이므로, 최적화된 쿨링 솔루션을 갖추는 것이야말로 데이터센터의 가장 중요한 요소 중 하나다. 이런 상황에서 개별 GPU에 어줍잖은 공랭식 쿨러를 장착할 경우 데이터센터 자체의 쿨링 솔루션에 방해가 되어 없느니만 못할 수 있기 때문에 이를 포함하지 않는 것이다.

2. 제품군


2.1. G80(Tesla) 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> S870 G80
(90㎚)
(484㎟)
128:32:24
x4
(8 x4, 16 x4)
600
(코어)
1350
(셰이더)
384
x4
GDDR3 800
(1600)
1536
x4
800 11999
D870 128:32:24
x2
(8 x2, 16 x2)
384
x2
1536
x2
520 7499
C870 128:32:24
(8, 16)
384 1536 171 1499
S1075 G200B
(55㎚)
(470㎟)
240:80:32
x4
(10 x4, 30 x4)
610
(코어)
1296
(셰이더)
512
x4
4096
x4
800 ?
S1070 7999
C1060 240:80:32
(10, 30)
512 4096 188 ?
M1060 2048 1699
T10 4096 ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】


2.2. Fermi 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-4> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> TDP
(W) ||<|2> 출고
가격
($) ||
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격 클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900> S2050 GF100
(40㎚)
(529㎟)
448:56:48
x4
(4 x4, 14 x4)
574
(코어)
1147
(셰이더)
768
x4
384
x4
GDDR5 773
(3092)
3
x4
900 11999
M2050 448:56:48
(4, 14)
575
(코어)
1150
(셰이더)
768 384 3 225 2699
M2070 574
(코어)
1150
(셰이더)
783
(3132)
6 225 3099
M2070-Q 5489
C2050 575
(코어)
1150
(셰이더)
750
(3000)
3 238 ?
C2070 6 ?
X2090 GF110
(40㎚)
(520㎟)
512:64:48
(4, 16)
650
(코어)
1300
(셰이더)
925
(3700)
225 ?
X2070 ?
M2090 250 ?
C2090 ?
M2075 448:56:48
(4, 14)
574
(코어)
1147
(셰이더)
783
(3132)
225 2399
C2075 575
(코어)
1150
(셰이더)
750
(3000)
247 ?
{{{#!folding 【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】


2.3. Kepler 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<-2> 최대 연산 성능 ||<|2> TDP ||
<rowcolor=white> 칩셋명 CUDA 코어 클럭 버스 규격 클럭 용량 단정밀도
(FP32)
(GFLOPS)
배정밀도
(FP64)
(GFLOPS)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900>K10 2×GK104 2×1536 745MHz 2×256bit GDDR5 2500MHz
(5000MT/s)
2×4GB 4577 190.7 225W
K20 GK110 2496 706MHz 320bit 2600MHz
(5200MT/s)
5GB 3524 1175
K20X GK110 2688 732MHz 384bit 2600MHz
(5200MT/s)
6GB 3935 1312 235W
K40 GK110B 2880 745MHz
(기본)
875MHz
(부스트)
384bit 2500MHz
(5000MT/s)
12GB 5040 1680
K80 2×GK210 2×2496 560MHz
(기본)
875MHz
(부스트)
2×384bit 2750MHz
(5500MT/s)
2×12GB 8736 2912 300W


2.4. Maxwell 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<|2> 단정밀도(FP32)
최대 연산 성능
(GFLOPS) ||<|2> TDP ||
<rowcolor=white> 칩셋명 CUDA 코어 클럭 버스 규격 클럭 용량
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900>M4 GM206 1024 872MHz
(기본)
1072MHz
(부스트)
128bit GDDR5 2750MHz
(5500MT/s)
4GB 2195 50~75W
M6 GM204 1536 722MHz
(기본)
1051MHz
(부스트)
256bit 2300MHz
(4600MT/s)
8GB 3229 75~100W
M10 4×GM107 4×512 1033MHz 4×128bit 2099MHz
(5188MT/s)
4×8GB 5289 225W
M40 GM200 3072 948MHz
(기본)
1114MHz
(부스트)
384bit 3000MHz
(6000MT/s)
12GB 6844 250W
M60 2×GM204 2×2048 899MHz
(기본)
1178MHz
(부스트)
2×256bit 2500MHz
(5000MT/s)
2×8GB 9650 225~300W


2.5. Pascal 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<-4> 최대 연산 성능 ||<|2> TDP ||
<rowcolor=white> 칩셋명 CUDA 코어 클럭 버스 규격 클럭 용량 바이트
정수형
(INT8)
(TOPS)
반정밀도
(FP16)
(GFLOPS)
단정밀도
(FP32)
(GFLOPS)
배정밀도
(FP64)
(GFLOPS)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900>P4 GP104 2560 810MHz
(기본)
1063MHz
(부스트)
256bit GDDR5 1500MHz
(6000MT/s)
8GB 22 42.5 5443 170.1 50~75W
P40 GP102 3840 1303MHz
(기본)
1531MHz
(부스트)
384bit 1800MHz
(7200MT/s)
24GB 47 91.9 11758 367.4 250W
P100
(PCIe)
GP100 3584 1126MHz
(기본)
1303MHz
(부스트)
3072bit HBM2 703MHz
(1406MT/s)
12GB - 18680 9340 4670 250W
4096bit 16GB
P100
(NVLink)
1380MHz
(기본)
1480MHz
(부스트)
21218 10609 5340 300W


P100은 GP100 컷칩이면서 HBM2 규격을 채택한 모델로 FP64 연산이 5.3 TFLOPS다. P40과 P4는 각각 GP102 풀칩과 GP104 풀칩을 기반으로 개발된 모델이다.

2.6. Volta 마이크로아키텍처

일부 잘못된 내용이 있을 수 있으니 주의할 것.
||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<-2> 최대 연산 성능 ||<|2> TDP ||
<rowcolor=white> 칩셋명 CUDA 코어 클럭 버스 규격 클럭 용량 단정밀도
(FP32)
(TFLOPS)
배정밀도
(FP64)
(TFLOPS)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900>V100
(PCIe)
GV100 5120 1245MHz
(기본)
1380MHz
(부스트)
4096bit HBM2 877MHz
(1754MT/s)
16GB 14 7 250W
V100
(NVlink)
?MHz
(기본)
1533MHz
(부스트)
32GB 15.7 7.8 300W
V100S
(PCIe)
?MHz
(기본)
1600MHz
(부스트)
1107MHz
(2214MT/s)
32GB 16.4 8.2 300W


2.7. Turing 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<-4> 최대 연산 성능 ||<|2> TDP ||
<rowcolor=white> 칩셋명 CUDA 코어 클럭 버스 규격 클럭 용량 4비트
정수형
(INT4)
(TOPS)
바이트
정수형
(INT8)
(TOPS)
반정밀도
(FP16)
(TFLOPS)
단정밀도
(FP32)
(TFLOPS)
T4 TU104 2560 585 MHz
(기본)
1590 MHz
(부스트)
256 bit GDDR6 1250 MHz
(10000 MT/s)
16GB 260 130 65 8.1 70 W


2.8. Ampere 마이크로아키텍처

||<|2><tablealign=center><tablebordercolor=#76b900><rowbgcolor=#76b900><rowcolor=white> 모델명 ||<-3> GPU ||<-4> 그래픽 메모리 ||<-4> 최대 연산 성능 ||<|2> TDP ||
<rowcolor=white> 칩셋명 CUDA 코어 클럭 버스 규격 클럭 용량 4비트
정수형
(INT4)
(TOPS)
바이트
정수형
(INT8)
(TOPS)
반정밀도
(FP16)
(TFLOPS)
단정밀도
(FP32)
(TFLOPS)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900>A2 GA107 1280 1440 MHz
(기본)
1770 MHz
(부스트)
128 bit GDDR6 1563 MHz 16GB 72 36 18 4.5 40~60W
A10 GA102 9216 885 MHz
(기본)
1695 MHz
(부스트)
384 bit GDDR6 1563 MHz 24GB 500 250 125 31.2 150W
A16 GA107 x4 5120 1312 MHz
(기본)
1755 MHz
(부스트)
512 bit GDDR6 1563 MHz 64GB 287.2 143.6 71.6 18 250W
A30 GA100 3584 930 MHz
(기본)
1440 MHz
(부스트)
3072 bit HBM2e 1215 MHz 24GB 661 330 165 10.3 165W
A40 GA102 10752 1305 MHz
(기본)
1740 MHz
(부스트)
384 bit GDDR6 1812 MHz 48GB 598.7 299.3 149.7 37.4 300W
A100 GA100 6912 1065 MHz
(기본)
1410 MHz
(부스트)
5120 bit HBM2e 1512 MHz 80GB 1248 624 312 19.5 300W


미국의 수출 규제로 인해 중국 시작용 A100은 A800이란 모델명으로 출시됐으며 NVLink 연결속도가 기존의 600GB/s에서 400GB/s로 제한되어 있다.

2.9. Hopper 마이크로아키텍처

<rowcolor=white> 모델명 GPU 그래픽 메모리 최대 연산 성능 TDP
<rowcolor=white> 칩셋명 CUDA 코어 클럭 버스 규격 클럭 용량 바이트
정수형
(INT8)
(TOPS)
반정밀도
(FP16)
(TFLOPS)
단정밀도
(FP32)
(TFLOPS)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900>H100 GH100 16896 1665 MHz
(기본)
1837 MHz
(부스트)
5120 bit HBM3 1313 MHz 96GB 3341 1671 60 350~400W
H200 GH100 18176 1365 MHz
(기본)
1785 MHz
(부스트)
5120 bit HBM3e 1313 MHz 141GB 3341 1671 60 600W

2.10. Ada Lovelace 마이크로아키텍처

<rowcolor=white> 모델명 GPU 그래픽 메모리 최대 연산 성능 TDP
<rowcolor=white> 칩셋명 CUDA 코어 클럭 버스 규격 클럭 용량 4비트
정수형
(INT4)
(TOPS)
바이트
정수형
(INT8)
(TOPS)
반정밀도
(FP16)
(TFLOPS)
단정밀도
(FP32)
(TFLOPS)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900>L4 AD104 7424 795 MHz
(기본)
2040 MHz
(부스트)
192 bit GDDR6 1563 MHz 24GB 970 485 242 30.3 72W
L40 AD102 18176 735 MHz
(기본)
2490 MHz
(부스트)
384 bit GDDR6 2250 MHz 48GB 742 362 181 90.5 300W

2.11. Blackwell 마이크로아키텍처

<rowcolor=white> 모델명 GPU 그래픽 메모리 최대 연산 성능 TDP
<rowcolor=white> 칩셋명 CUDA 코어 클럭 버스 규격 클럭 용량 바이트
정수형
(INT8)
(TOPS)
반정밀도
(FP16)
(TFLOPS)
단정밀도
(FP32)
(TFLOPS)
<colbgcolor=black><colcolor=#76b900>B200 GB100 x2 33792 1665 MHz
(기본)
1837 MHz
(부스트)
8192 bit HBM3e 2000 MHz 192GB 496.6 248.3 62.1 1000W

2024년 3월 18일 자체 개발자 행사인 GTC 2024에서 공개.#

2.12. Rubin 마이크로아키텍처

2024년 6월 2일 대만에서 공개했다.

발표에 따르면, 루빈 GPU에는 6세대 제품인 HBM4이 8개가, 루빈 울트라 GPU에는 HBM4가 12개 탑재될 예정이다. 양산 시기는 2026년경.#

3. 관련 문서



파일:CC-white.svg 이 문서의 내용 중 전체 또는 일부는 문서의 r214에서 가져왔습니다. 이전 역사 보러 가기
파일:CC-white.svg 이 문서의 내용 중 전체 또는 일부는 다른 문서에서 가져왔습니다.
[ 펼치기 · 접기 ]
문서의 r214 (이전 역사)
문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

문서의 r (이전 역사)

분류