V100 SXM3 32GB — TensorDock provider label

Specifiche spiegate

Utilizzato per HPC e AI training

1. 0132 GB di memoria HBM2

   VRAM

   32 GB

   Tipo di memoria

   HBM2

   L’HBM (High Bandwidth Memory) è impilata a strati e si trova accanto al processore, nello stesso package. Questo percorso breve e ampio è ciò che dà agli acceleratori con HBM la loro larghezza di banda di memoria, per cui di solito vengono scelti per i carichi limitati dalla velocità con cui i dati raggiungono i core, come l’inferenza di modelli di grandi dimensioni e la simulazione HPC.

   La VRAM è lo spazio di lavoro sulla scheda. Pesi del modello, attivazioni e dataset devono entrarci, oppure essere suddivisi su più GPU. Regola empirica per i soli pesi con precisione a 16 bit (circa 2 GB per miliardo di parametri): fino a circa 16 miliardi di parametri, prima di attivazioni e cache. È un calcolo aritmetico sulla VRAM registrata, non un benchmark.

2. 02Architettura Volta

   Architettura

   Volta

   Anno di lancio

   2017

   Stato del ciclo di vita

   Legacy

   Volta ha introdotto i Tensor Core, unità dedicate al calcolo matriciale per il deep learning. (Contesto generale sull’architettura, non un’affermazione su questa scheda specifica.)

   Lanciato nel 2017. I record di Kovara lo indicano come un componente legacy.

3. 03Progettato per scalare su più GPU

   NVLink

   Supportato

   MIG

   Non supportato

   Form factor

   SXM3

   NVLink è un collegamento diretto da GPU a GPU. Dove è supportato, le GPU dello stesso server possono scambiarsi dati più velocemente che con il solo PCIe, un aspetto importante quando un singolo job di training è distribuito su più GPU.

   I moduli SXM sono montati direttamente sulla baseboard di un server anziché inseriti come schede, il layout tipico dei server multi-GPU ad alta densità.

4. 04A cosa serve

   Utilizzo principale (registrato)

   HPC / AI training

   Questi sono gli utilizzi che Kovara ha registrato per questo componente. Le note spiegano il carico di lavoro in termini generali; non sono dichiarazioni sulle prestazioni.

   • HPCSimulazione scientifica e ingegneristica, dove contano la precisione numerica e la larghezza di banda della memoria.
   • AI trainingL’addestramento di un modello a partire dai dati. Di solito la fase più esigente in termini di capacità di calcolo e di memoria, spesso distribuita su molte GPU.

Le cifre sono dati anagrafici di Kovara, ultima verifica: 25 set 2026. Le spiegazioni descrivono la tecnologia in generale; non sono benchmark e non dicono nulla su prezzo o disponibilità.