V100 SXM3 32GB — TensorDock provider label

Spécifications expliquées

Utilisé pour HPC et AI training

1. 0132 GB de mémoire HBM2

   VRAM

   32 GB

   Type de mémoire

   HBM2

   La HBM (High Bandwidth Memory) est empilée en couches et placée juste à côté du processeur, sur le même package. Ce chemin court et large est ce qui donne aux accélérateurs équipés de HBM leur bande passante mémoire ; on les choisit donc généralement pour des charges de travail limitées par la vitesse à laquelle les données parviennent aux cœurs, comme l’inférence de grands modèles et la simulation HPC.

   La VRAM est l’espace de travail de la carte. Les poids du modèle, les activations et les jeux de données doivent y tenir, ou être répartis sur plusieurs GPU. Règle empirique pour les seuls poids en précision 16 bits (environ 2 GB par milliard de paramètres) : jusqu’à environ 16 milliards de paramètres, avant activations et cache. Il s’agit d’un calcul arithmétique sur la VRAM enregistrée, et non d’un benchmark.

2. 02Architecture Volta

   Architecture

   Volta

   Année de lancement

   2017

   Statut du cycle de vie

   Legacy

   Volta a introduit les Tensor Cores, des unités de calcul matriciel dédiées au deep learning. (Contexte général sur l’architecture, et non une affirmation sur cette carte en particulier.)

   Lancé en 2017. Les enregistrements de Kovara l’indiquent comme un composant legacy.

3. 03Conçu pour passer à l’échelle sur plusieurs GPU

   NVLink

   Pris en charge

   MIG

   Non pris en charge

   Facteur de forme

   SXM3

   NVLink est une liaison directe de GPU à GPU. Lorsqu’il est pris en charge, les GPU d’un même serveur peuvent échanger des données plus rapidement qu’avec le seul PCIe, ce qui compte lorsqu’une même tâche d’entraînement est répartie sur plusieurs GPU.

   Les modules SXM sont montés directement sur la baseboard d’un serveur plutôt qu’insérés comme des cartes, la disposition généralement utilisée pour les serveurs multi-GPU à haute densité.

4. 04À quoi il sert

   Usage principal (enregistré)

   HPC / AI training

   Voici les usages que Kovara a enregistrés pour ce composant. Les notes expliquent la charge de travail en termes généraux ; elles ne constituent pas des affirmations de performance.

   • HPCLa simulation scientifique et d’ingénierie, où la précision numérique et la bande passante mémoire comptent.
   • AI trainingL’entraînement d’un modèle à partir de données. En général la phase la plus gourmande en calcul et en mémoire, souvent répartie sur de nombreux GPU.

Les chiffres sont des données de référence de Kovara, dernière vérification : 25 sept. 2026. Les explications décrivent la technologie de manière générale ; elles ne sont pas des benchmarks et ne disent rien du prix ni de la disponibilité.