V100 32GB PCIe

Spesifikasjonene forklart

Brukes til HPC og AI training

1. 0132 GB HBM2-minne

   VRAM

   32 GB

   Minnetype

   HBM2

   Minnebåndbredde

   0.9 TB/s

   HBM (High Bandwidth Memory) er stablet i lag og sitter rett ved siden av prosessoren i samme pakke. Den korte, brede veien er det som gir akseleratorer med HBM minnebåndbredden deres, og derfor velges de vanligvis til arbeid som begrenses av hvor raskt data når kjernene, som inferens med store modeller og HPC-simuleringer.

   VRAM er arbeidsområdet på kortet. Modellvekter, aktiveringer og datasett må få plass i det, eller deles over flere GPU-er. Tommelfingerregel for vektene alene ved 16-biters presisjon (omtrent 2 GB per milliard parametere): opptil om lag 16 milliarder parametere, før aktiveringer og cache. Dette er regning på registrert VRAM, ikke en benchmark.

2. 02Volta-arkitektur

   Arkitektur

   Volta

   Lanseringsår

   2017

   Livssyklusstatus

   Legacy

   Volta innførte tensorkjerner, dedikerte enheter for matriseberegninger til dyp læring. (Generell kontekst om arkitekturen, ikke en påstand om akkurat dette kortet.)

   Lansert i 2017. Kovaras registreringer oppfører den som en eldre del.

3. 03Formfaktor og effekt

   NVLink

   Støttes ikke

   MIG

   Støttes ikke

   Formfaktor

   PCIe dual-slot FHHL

   TDP

   250 W

   Kovaras registreringer viser ingen støtte for NVLink, så jobber med flere GPU-er på denne delen er avhengige av PCIe eller nettverket mellom serverne for å flytte data.

   PCIe-kort settes inn i vanlige utvidelsesspor i servere og arbeidsstasjoner, noe som passer et bredt utvalg av systemer.

   TDP er den oppgitte termiske designeffekten: planleggingstallet for strømforsyning og kjøling i en server.

4. 04Hva den brukes til

   Primær bruk (registrert)

   HPC / AI training

   Dette er bruksområdene Kovara har registrert for denne delen. Merknadene forklarer arbeidslasten i generelle termer; de er ikke påstander om ytelse.

   • HPCVitenskapelig og teknisk simulering, der numerisk presisjon og minnebåndbredde betyr noe.
   • AI trainingÅ lære opp en modell fra data. Vanligvis fasen som krever mest datakraft og minne, ofte fordelt over mange GPU-er.

Tallene er Kovaras stamdata, sist verifisert 03. sep. 2026. Forklaringene beskriver teknologien generelt; de er ikke benchmarks og sier ingenting om pris eller tilgjengelighet.