V100 SXM3 32GB — TensorDock provider label

Especificaciones, explicadas

Se usa para HPC y AI training

1. 0132 GB de memoria HBM2

   VRAM

   32 GB

   Tipo de memoria

   HBM2

   La HBM (High Bandwidth Memory) se apila en capas y se ubica junto al procesador, en el mismo encapsulado. Ese camino corto y ancho es lo que da a los aceleradores con HBM su ancho de banda de memoria, por lo que suelen elegirse para cargas limitadas por la rapidez con que los datos llegan a los núcleos, como la inferencia de modelos de gran tamaño y la simulación HPC.

   La VRAM es el espacio de trabajo de la tarjeta. Los pesos del modelo, las activaciones y los conjuntos de datos tienen que caber en ella o repartirse entre varias GPU. Regla general solo para los pesos con precisión de 16 bits (unos 2 GB por cada mil millones de parámetros): hasta aproximadamente 16 mil millones de parámetros, sin contar las activaciones ni la caché. Es una operación aritmética sobre la VRAM registrada, no un benchmark.

2. 02Arquitectura Volta

   Arquitectura

   Volta

   Año de lanzamiento

   2017

   Estado del ciclo de vida

   Legacy

   Volta introdujo los Tensor Cores, unidades dedicadas al cálculo matricial para el aprendizaje profundo. (Contexto general sobre la arquitectura, no una afirmación sobre esta tarjeta en concreto.)

   Se lanzó en 2017. Los registros de Kovara lo indican como un componente legacy.

3. 03Diseñado para escalar en varias GPU

   NVLink

   Compatible

   MIG

   No compatible

   Factor de forma

   SXM3

   NVLink es un enlace directo de GPU a GPU. Donde se admite, las GPU de un mismo servidor pueden intercambiar datos más rápido que solo con PCIe, algo relevante cuando un único trabajo de entrenamiento se reparte entre varias GPU.

   Los módulos SXM se montan directamente en la placa base de un servidor en lugar de insertarse como tarjetas, la disposición que se usa habitualmente en servidores densos con varias GPU.

4. 04Para qué se usa

   Uso principal (registrado)

   HPC / AI training

   Estos son los usos que Kovara ha registrado para este componente. Las notas explican la carga de trabajo en términos generales; no son afirmaciones sobre el rendimiento.

   • HPCSimulación científica y de ingeniería, donde importan la precisión numérica y el ancho de banda de memoria.
   • AI trainingEl entrenamiento de un modelo a partir de datos. Suele ser la fase que más cómputo y memoria exige, a menudo repartida entre muchas GPU.

Las cifras son datos maestros de Kovara, verificados por última vez el 25 sept 2026. Las explicaciones describen la tecnología en general; no son benchmarks y no dicen nada sobre el precio ni la disponibilidad.