V100S 32GB PCIe

Spécifications expliquées

Utilisé pour HPC et AI training

1. 0132 GB de mémoire HBM2

   VRAM

   32 GB

   Type de mémoire

   HBM2

   Bande passante mémoire

   1.134 TB/s

   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

   2019

   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 2019. Les enregistrements de Kovara l’indiquent comme un composant legacy.

3. 03Facteur de forme et alimentation

   NVLink

   Non pris en charge

   MIG

   Non pris en charge

   Facteur de forme

   PCIe dual-slot FHHL

   TDP

   250 W

   Les enregistrements de Kovara n’indiquent aucune prise en charge de NVLink ; les tâches multi-GPU sur ce composant s’appuient donc sur le PCIe ou sur le réseau entre serveurs pour déplacer les données.

   Les cartes PCIe s’insèrent dans les emplacements d’extension standard des serveurs et des stations de travail, ce qui convient à un large éventail de systèmes.

   Le TDP est la puissance thermique de conception nominale : la valeur de référence pour dimensionner l’alimentation et le refroidissement d’un serveur.

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 : 03 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.