我看到您有一个关于Tesla P10的文章，有点问题想要请教。

[rhwong]

您好，我收藏了一个Tesla P４想用于跑stable-diffusion-webui，但是很明显它在使用FP16时能够以更快的速度去生成图片。但是很遗憾，Tesla P4/P40屏蔽了FP16，仅支持FP32/FP64，运行在FP32下，图片生成速度会慢6-8倍。 今天偶然关注到这个Tesla P10，但是这个卡在网络上简直是个隐形卡，能看到的文章非常少。只能看到有贴子说它使用了和P40相同布局和规格的PCB，只有供电部分不同，想咨询一下这个卡是否屏蔽了FP16呢？如果方便的话希望可以帮我试试，这将成为我的采购指南，非常感谢。

[huataihuang]

好的，我这两天研究验证一下，不过只有晚上有空搞，可能要到周末给你一个答复。

[huataihuang]

周末在 安装NVIDIA Linux驱动 上搞了乌龙折腾了很久，驱动安装好了，但还没有做测试，所以结果还得等等。

之前没有搞过模型训练，这方面需要边学边练，可能要拿到结果得比较折腾。方便的话，你能提供一下简单测试的方法么？

我看了 Support Matrix :: NVIDIA Deep Learning TensorRT Documentation 里面提到 P4 确实不支持FP16，原文见 is FP16 running only on the Volta?

The following GPUs currently support FP16: Quadro RTX 8000, Tesla V100, Tesla P100, and NVIDIA Jetson Xavier.

[huataihuang]

我测试下来 Tesla P10 不支持 vGPU 功能，真是让人非常沮丧。看来阉割P40 获得的 P10，还是有很多限制的。

训练最好用 P100 ，推理则可以用P40

总之，P10就是价格便宜几百块，功能上限制较多

[huataihuang]

P10已经是我的沉没成本了，含着泪我也得尽可能挖掘出这块GPU卡的能力。我再试试 vgpu_unlock ，再挑战一下

[rhwong]

周末在 安装NVIDIA Linux驱动 上搞了乌龙折腾了很久，驱动安装好了，但还没有做测试，所以结果还得等等。

之前没有搞过模型训练，这方面需要边学边练，可能要拿到结果得比较折腾。方便的话，你能提供一下简单测试的方法么？

我看了 Support Matrix :: NVIDIA Deep Learning TensorRT Documentation 里面提到 P4 确实不支持FP16，原文见 is FP16 running only on the Volta?

The following GPUs currently support FP16: Quadro RTX 8000, Tesla V100, Tesla P100, and NVIDIA Jetson Xavier.

简单的测试方法，直接使用stable-diffusion-webui的一些一键包即可，在AI绘图时观察它的算力速度，就能大概知道了。 另外就是在不支持FP16的卡上，一键包的脚本会无法运行。它可能会提供一个运行在GTX16XX的脚本以供选择，这个脚本就是用于仅支持FP32显卡的。 一键包相关：bilibili@秋葉aaaki 目前的一键包已经做了GUI整合，他可能会直接提示你当前显卡不支持FP16等信息，我不确定。 我GitHub的邮箱不是常用邮箱，没有看到您去年回复我的消息，实在不好意思XD

[rhwong]

我的P4也成为了沉没成本，由于不支持FP16，它的显存再高也无济于事了。 本来看中的就是它尺寸小，不需要额外供电，直接买了两块，买之前想着虽然没有tensorcore，也不会太差。 没想到不支持FP16（毕竟GTX10xx都支持） 实在是让人沮丧

[huataihuang]

周末在 安装NVIDIA Linux驱动 上搞了乌龙折腾了很久，驱动安装好了，但还没有做测试，所以结果还得等等。 之前没有搞过模型训练，这方面需要边学边练，可能要拿到结果得比较折腾。方便的话，你能提供一下简单测试的方法么？ 我看了 Support Matrix :: NVIDIA Deep Learning TensorRT Documentation 里面提到 P4 确实不支持FP16，原文见 is FP16 running only on the Volta?

The following GPUs currently support FP16: Quadro RTX 8000, Tesla V100, Tesla P100, and NVIDIA Jetson Xavier.

简单的测试方法，直接使用stable-diffusion-webui的一些一键包即可，在AI绘图时观察它的算力速度，就能大概知道了。 另外就是在不支持FP16的卡上，一键包的脚本会无法运行。它可能会提供一个运行在GTX16XX的脚本以供选择，这个脚本就是用于仅支持FP32显卡的。 一键包相关：bilibili@秋葉aaaki 目前的一键包已经做了GUI整合，他可能会直接提示你当前显卡不支持FP16等信息，我不确定。 我GitHub的邮箱不是常用邮箱，没有看到您去年回复我的消息，实在不好意思XD

好的，感谢指导。我最近在研究NVIDIA vGPU，搞完我就研究stable-diffusion。我想从基础开始学习深度学习，看看能否完整把训练和推理整个流程走通。这方面没有基础，要学习的东西太多了。

有空多交流。

[huataihuang]

我的P4也成为了沉没成本，由于不支持FP16，它的显存再高也无济于事了。 本来看中的就是它尺寸小，不需要额外供电，直接买了两块，买之前想着虽然没有tensorcore，也不会太差。 没想到不支持FP16（毕竟GTX10xx都支持） 实在是让人沮丧

你有两块GPU卡，我倒是觉得不错，可以研究研究并行计算，就算慢一点也行，至少能把方案跑通。我折腾vGPU的一个想法是准备在后面尝试多GPU卡做训练。

[huataihuang]

我测试下来 Tesla P10 不支持 vGPU 功能，真是让人非常沮丧。看来阉割P40 获得的 P10，还是有很多限制的。

训练最好用 P100 ，推理则可以用P40

总之，P10就是价格便宜几百块，功能上限制较多

嘿嘿，正如我猜想，Tesla P10并不是不支持vGPU，而是这种特殊的阉割卡NVIDIA故意将功能关闭掉了，就像NVIDIA消费类GPU一样，CPU核心功能和数据中心Tesla卡是一样的，但就是不给vGPU高级功能。

好在开源的 vgpu_unlock 能够解锁vGPU，验证成功: vgpu_unlock解锁Tesla P10 vGPU功能

[inekit]

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[RumenDamyanov]

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