V100 SXM3 32GB — TensorDock provider label

Tekniset tiedot selitettynä

Käyttökohteet: HPC ja AI training

1. 0132 GB HBM2-muistia

   VRAM

   32 GB

   Muistityyppi

   HBM2

   HBM (High Bandwidth Memory) on pinottu kerroksiin ja sijaitsee aivan suorittimen vieressä samassa paketissa. Tämä lyhyt ja leveä väylä antaa HBM-muistilla varustetuille kiihdyttimille niiden muistin kaistanleveyden, minkä vuoksi ne valitaan yleensä töihin, joita rajoittaa se, kuinka nopeasti data pääsee ytimille, kuten suurten mallien inferenssiin ja HPC-simulaatioon.

   VRAM on kortin työtila. Mallin painojen, aktivaatioiden ja datajoukkojen on mahduttava siihen, tai ne on jaettava usealle GPU:lle. Nyrkkisääntö pelkille painoille 16 bitin tarkkuudella (noin 2 GB miljardia parametria kohti): enintään noin 16 miljardia parametria, ennen aktivaatioita ja välimuistia. Tämä on kirjatun VRAM-muistin laskutoimitus, ei vertailuarvo.

2. 02Volta-arkkitehtuuri

   Arkkitehtuuri

   Volta

   Julkaisuvuosi

   2017

   Elinkaaren tila

   Legacy

   Volta toi mukanaan Tensor Core -ytimet, syväoppimiseen tarkoitetut matriisilaskennan yksiköt. (Yleistä taustaa arkkitehtuurista, ei väite tästä nimenomaisesta kortista.)

   Lanseerattu vuonna 2017. Kovara-alustan tietueissa se on kirjattu vanhan sukupolven komponentiksi.

3. 03Suunniteltu skaalautumaan usealle GPU:lle

   NVLink

   Tuettu

   MIG

   Ei tuettu

   Muotokerroin

   SXM3

   NVLink on suora GPU:sta GPU:hun kulkeva yhteys. Missä se on tuettu, saman palvelimen GPU:t voivat vaihtaa dataa nopeammin kuin pelkän PCIe:n kautta, millä on merkitystä, kun yksi koulutusajo jakautuu usealle GPU:lle.

   SXM-moduulit asennetaan suoraan palvelimen kantalevylle eikä korttipaikkoihin kortteina; tätä rakennetta käytetään tyypillisesti tiheissä usean GPU:n palvelimissa.

4. 04Mihin sitä käytetään

   Pääasiallinen käyttö (kirjattu)

   HPC / AI training

   Nämä ovat käyttötarkoitukset, jotka Kovara on kirjannut tälle komponentille. Huomautukset selittävät työkuorman yleisellä tasolla; ne eivät ole suorituskykyväitteitä.

   • HPCTieteellinen ja tekninen simulaatio, jossa numeerinen tarkkuus ja muistin kaistanleveys ovat tärkeitä.
   • AI trainingMallin opettaminen datasta. Yleensä eniten laskentakapasiteettia ja muistia vaativa vaihe, joka on usein jaettu monelle GPU:lle.

Luvut ovat Kovara-alustan perustietoja, viimeksi varmennettu 25.9.2026. Selitykset kuvaavat teknologiaa yleisesti; ne eivät ole vertailuarvoja eivätkä kerro mitään hinnasta tai saatavuudesta.