Fabio Baccaglioni



Para aquellos que se quedaron en la idea de que los GPU eran tan sólo para jugar les aviso que esta placa no es para ustedes, en cambio es para los que necesitan un GPU para las otras miles de tareas más intensivas que el más exigente de los juegos.

La NVidia Titan V cuenta con 21.000 millones de transistores porque por dentro cuenta con el mism procesador que las Tesla V100, claro, éstas estaban pensadas exclusivamente para centro de cómputos con costos de USD 10.000 pero el mismo GPU lo podrían adquirir por USD 3000, nada barato pero sí que más económico.

NVidia decidió lanzar el GPU en la forma de la Titan V "dorada", que nos permitiría acceder a semejante GPU por un tercio del costo y abierta al público. Presentada durante la conferencia 2017 Neural Information Processing Systems, es una placa gráfica pero no es su fin específico. Léase Machine Learning hasta criptomonedas, el objetivo es acercar los 5120 núcleos de cómputo a un mercado más amplio.

A diferencia de la Tesla esta sí cuenta con las salidas de DisplayPort y HDMI además de utilizar los drivers de GeForce, sí, podrán jugar, pero no creo que necesiten lo que además viene incorporado como los 640 "tensor cores" que sirven específicamente para aritmética de matrices 4x4 que tiene más sentido en una workstation.

Los clocks son de 1.455GHz (1.37 tiene la V100 original) y es en la memoria donde cambia (y la razón de la diferencia de precio seguramente), utilizando 12GB de HMB2 con un bus de 3072 bits contra los 16GB y 4096 bits de la Tesla V100. La velocidad de la memoria también es levemente menor pero ¿a un tercio del precio? Creo que nadie se puede quejar.

En promedio tienen la misma capacidad de cálculo, 13.8 trillones de operaciones de punto flotante simple, 6.9 TFLOPS de doble precisión, 110 TFLOPS en Machine Learning (14-7-112 en la V100) con ancho de banda de memoria de 653GB/s (900 la V100). Si quieren trabajar en Machine Learning y todavía no van a pasar a grandes servidores, esta es la placa ideal.

Via N Vidia

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