Scaling local VRAM with dual Nvidia P40 GPUs

•NVIDIA Tesla P40於2016年9月13日發布，基於Pascal架構，最初設計用於企業環境中的深度學習推理工作負載，而非消費級顯示輸出。
•P40缺乏NVIDIA Volta架構（2017年推出）引入的Tensor Cores，這意味著它主要依靠CUDA核心進行矩陣乘法，導致其在現代FP16/BF16推理優化方面的性能不如新架構GPU。
•儘管P40已是舊款硬體，但其單卡24GB GDDR5記憶體容量在二手市場上仍極具吸引力，價格約為150至300美元，為預算有限的本地大型語言模型(LLM)推理提供了成本效益高的解決方案。
•對於需要運行大型LLM的本地設置，多GPU配置是常見策略，可透過模型複製（每個GPU運行完整模型副本）或模型分片（將單一模型分割到多個GPU）來擴展VRAM容量和提高吞吐量。
•P40支援INT8整數運算，提供高達47 TOPS的推理性能，這對於深度學習推理工作負載特別優化，並能實現比CPU低30倍的延遲，以提供即時響應。

📊 競品分析▸ Show

特性/指標	NVIDIA Tesla P40 (雙卡配置)	NVIDIA GeForce RTX 3090 (單卡)	NVIDIA Tesla V100 (單卡)	NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB (單卡)
架構	Pascal	Ampere	Volta	Ada Lovelace
VRAM (總計)	48GB GDDR5	24GB GDDR6X	16GB/32GB HBM2	16GB GDDR6
Tensor Cores	無	有	有	有
FP16/BF16支援	弱/無	完整	完整	完整
INT8 TOPS	47 TOPS (單卡)	285 TOPS (FP8)	125 TFLOPS (FP16)	65.7 TOPS (INT8)
記憶體頻寬	346 GB/s (單卡)	936 GB/s	900 GB/s	288 GB/s
TDP (功耗)	250W (單卡)	350W	300W	160W
二手市場價格 (約)	$150-$300 (單卡)	$600-$800	$500-$1000	$400-$500
LLM推理速度 (例如Mistral 7B Q4)	約45 tokens/sec (單卡)	約120 tokens/sec	顯著快於P40	約44 tokens/sec
優勢	極高VRAM容量，成本效益高	性能強大，VRAM容量大，Tensor Cores	高性能，Tensor Cores，FP64	現代架構，功耗低，價格適中
劣勢	無Tensor Cores，功耗高，被動散熱，速度慢	價格較高，功耗高	價格高，驅動程式支援可能截止	VRAM容量較小，性能不如高階卡

GPU 架構: NVIDIA Pascal™ (GP102 圖形處理器)，採用16奈米製程技術。
CUDA 核心: 3,840個。
記憶體: 24 GB GDDR5 VRAM，384位元記憶體介面，記憶體頻寬為346 GB/s至347.1 GB/s。
單精度浮點性能 (FP32): 高達12 TFLOPS。
整數運算性能 (INT8): 高達47 TOPS (每秒兆次運算)，專為深度學習推理優化。
熱設計功耗 (TDP): 250 W。
散熱方案: 被動散熱，需要伺服器機箱提供足夠的氣流來維持運作溫度。
系統介面: PCI Express 3.0 x16。
顯示輸出: 無顯示輸出連接埠，專為資料中心運算設計。
電源連接器: 8-pin EPS電源連接器。
計算能力: Compute Capability 6.1。
缺乏Tensor Cores: P40發布時Tensor Cores尚未引入，因此不支援硬體加速的FP16/BF16矩陣運算，這限制了其在現代LLM推理中的性能。
多GPU實施: 透過llama.cpp等工具，可實現模型分片(Tensor Parallelism)將模型權重分佈到多個GPU上，以克服單卡VRAM限制並提高運算性能。

舊款企業級GPU將繼續在預算有限的本地AI實驗室中佔有一席之地。

隨著大型語言模型對VRAM需求的增加，NVIDIA P40等具有大容量VRAM但價格低廉的舊款GPU，為愛好者和預算有限的開發者提供了可行的解決方案，儘管其運算速度較慢。

多GPU配置將成為運行大型LLM的標準。

由於單一GPU的VRAM限制，為了運行參數更多、上下文更長的LLM，結合模型分片和資料並行等技術的多GPU系統將變得越來越普遍。

對於本地LLM推理，軟體優化將變得更加關鍵。

為了彌補舊款硬體缺乏Tensor Core和先進浮點支援的不足，llama.cpp和Ollama等工具的持續優化，特別是針對INT8量化和多GPU負載平衡，對於實現可用性能至關重要。

2016-09

NVIDIA Tesla P40發布，採用Pascal架構，專為深度學習推理設計。

2017-06

NVIDIA推出Volta架構，引入Tensor Cores，顯著加速AI運算，P40因此缺乏此項現代優勢。

2023-11

Reddit使用者分享使用多個P40運行Goliath 120B Q4KS等大型LLM的經驗，證明其在VRAM方面的價值。

2024-05

報導指出二手NVIDIA Tesla P40的價格約為150-300美元，使其成為經濟實惠的選擇。

2025-12

討論指出P40在2025年仍是VRAM的划算選擇，但現代推理速度較慢，且可能面臨驅動程式支援截止問題。

2026-03

報導強調P40在2026年仍因其24GB VRAM和低廉的二手價格，在本地LLM建構中佔有一席之地，尤其適用於批次/離線推理。

利用雙 Nvidia P40 GPU 擴展本地 VRAM