Tesla P100 16GB SXM2

المواصفات مشروحة

يُستخدم في HPC وlegacy AI training

1. 0116 GB من ذاكرة HBM2

   VRAM

   16 GB

   نوع الذاكرة

   HBM2

   عرض النطاق الترددي للذاكرة

   0.732 TB/s

   تُكدَّس ذاكرة HBM (الذاكرة عالية النطاق الترددي) في طبقات وتقع بجوار المعالج مباشرة على الحزمة نفسها. وهذا المسار القصير والعريض هو ما يمنح المسرعات المزودة بـ HBM عرض النطاق الترددي لذاكرتها، لذا تُختار عادةً للأعمال المحدودة بسرعة وصول البيانات إلى الأنوية، مثل الاستدلال على النماذج الكبيرة ومحاكاة HPC.

   VRAM هي مساحة العمل على البطاقة. ويجب أن تتسع لها أوزان النموذج والتنشيطات ومجموعات البيانات، أو أن تُقسَّم على عدة وحدات GPU. قاعدة تقريبية للأوزان وحدها بدقة 16-bit (نحو 2 GB لكل مليار معامل): ما يصل إلى 8 مليار معامل تقريبًا، قبل حساب التنشيطات والذاكرة المؤقتة. هذا حساب على VRAM المسجلة، وليس مقياسًا مرجعيًا.

2. 02بنية Pascal

   البنية

   Pascal

   سنة الإطلاق

   2016

   حالة دورة الحياة

   Legacy

   أدخلت Pascal تقنية NVLink إلى وحدات GPU لمراكز البيانات من NVIDIA، أولًا في Tesla P100. (سياق عام عن البنية، وليس بيانًا عن هذه البطاقة تحديدًا.)

   أُطلق في 2016. تدرجها سجلات Kovara على أنها قطعة قديمة.

3. 03مصممة للتوسع عبر وحدات GPU

   NVLink

   مدعوم

   MIG

   غير مدعوم

   عامل الشكل

   SXM2

   TDP

   300 W

   NVLink رابط مباشر من GPU إلى GPU. وحيثما يكون مدعومًا، تستطيع وحدات GPU في الخادم نفسه تبادل البيانات أسرع مما عبر PCIe وحده، وهذا مهم عندما تُوزَّع مهمة تدريب واحدة على عدة وحدات GPU.

   تُثبَّت وحدات SXM مباشرة على اللوحة الأساسية للخادم بدلًا من إدخالها كبطاقات، وهو التصميم المستخدم عادةً في الخوادم الكثيفة متعددة وحدات GPU.

   TDP هي القدرة الحرارية التصميمية المقدرة: الرقم المعتمد في التخطيط لإمداد الطاقة والتبريد في الخادم.

4. 04فيمَ تُستخدم

   الاستخدام الرئيسي (المسجل)

   HPC / legacy AI training

   هذه هي الاستخدامات التي سجلتها Kovara لهذه القطعة. وتشرح الملاحظات عبء العمل بعبارات عامة؛ وليست ادعاءات أداء.

   • HPCالمحاكاة العلمية والهندسية، حيث تهم الدقة العددية وعرض النطاق الترددي للذاكرة.
   • legacy AI trainingتعليم النموذج من البيانات. وعادةً ما تكون المرحلة الأكثر استهلاكًا للحوسبة والذاكرة، وغالبًا ما تُوزَّع على كثير من وحدات GPU.

الأرقام من البيانات المرجعية الرئيسية لدى Kovara، وآخر تحقق منها في 03 سبتمبر 2026. تصف الشروحات التقنية بوجه عام؛ وليست مقاييس مرجعية ولا تقول شيئًا عن السعر أو التوفر.