前面有分享过特斯拉算力卡，需要魔改散热，需要折腾，这次继续分享另一款特斯拉M4012GGPU计算卡，同样也是一张需要折腾的算力卡。
TeslaM40显卡参数性能
说到性能，TeslaM40可是毫不逊色，它搭载了Maxwell架构的GM200GPU，拥有3072个CUDA核心，12GBGDDR5显存，运算速度高达7TFLOPS。这样的配置在深度学习、科研计算和图形渲染等场景中表现非常出色。
注意，TeslaM40显卡为算力卡，不带显示接口，作为台式工作站使用的话需要为其搭配一张亮机显卡。
特斯拉M40显卡12GBGDDR5显存可以轻松处理大规模数据集，支持大多数深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
经过多项基准测试，M40在图像识别、自然语言处理等任务中的表现都相当出色，尤其在训练大型神经网络时，充分发挥了其强大的并行处理能力。
在软件方面，TeslaM40支持CUDA并行计算平台和cuDNN深度学习库，还能兼容多种专业软件。
无论是训练深度学习模型还是进行高性能计算，这款显卡都能提供强大的支持，此外，TeslaM40显卡还有24g显存版本。
TeslaM40显卡魔改散热
1.显卡没有主动散热，需要改装散热，
目前有三种方法：
a.外挂风扇:
打开外壳用两个8cm风扇对照吹(不推荐)
b.主动散热:
改装外壳，使用游戏显卡的散热器(需要动手能力强，效果不错，可选)
c.加装风扇:
在尾部加装风扇，涡轮、8cm风扇、暴力风扇
2.显卡需要主板支持PCIE回x16
3.显卡电源需要转接器，双母头8P转8P公
4.显卡的峰值功率是250W,电源需要650W及以上。
5.显卡没有输出接口，需要亮机卡或者核显。(CPU自带核显，所有没有折腾亮机卡)
6.显卡上的供电为EPS供电接口，与常用的PCIE供电接口不同,需要购买转接线。
TeslaM40显卡适合场景
特斯拉M40显卡的最大功耗为250瓦，对于跑大模型来说可以接受，服务器显卡稳定性强，适合深度学习任务中需要长时间高负荷运行的环境。
对于有深度学习或AI计算需求且预算有限的用户，特斯拉M40是一个不错的选择，适合给对高算力需求较高、同时有一定的动手能力能够做一些硬件改造的技术爱好者。
所以，慎重入手算力卡哈！
一家之言，仅供参考！
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