V100 32GB PCIe

Specyfikacje w objaśnieniu

Zastosowania: HPC i AI training

1. 0132 GB pamięci HBM2

   VRAM

   32 GB

   Typ pamięci

   HBM2

   Przepustowość pamięci

   0.9 TB/s

   HBM (High Bandwidth Memory) jest ułożona warstwowo w stosach i umieszczona tuż obok procesora w tej samej obudowie. Ta krótka, szeroka ścieżka zapewnia akceleratorom z HBM ich przepustowość pamięci, dlatego wybiera się je zwykle do prac ograniczonych szybkością docierania danych do rdzeni, takich jak inferencja dużych modeli i symulacje HPC.

   VRAM to przestrzeń robocza karty. Wagi modelu, aktywacje i zbiory danych muszą się w niej zmieścić albo zostać podzielone między kilka GPU. Praktyczna reguła dla samych wag przy precyzji 16-bitowej (około 2 GB na miliard parametrów): maksymalnie około 16 mld parametrów, przed uwzględnieniem aktywacji i bufora. To arytmetyka na podstawie odnotowanej VRAM, a nie benchmark.

2. 02Architektura Volta

   Architektura

   Volta

   Rok premiery

   2017

   Status cyklu życia

   Legacy

   Volta wprowadziła rdzenie Tensor Core, wyspecjalizowane jednostki do obliczeń macierzowych w uczeniu głębokim. (Ogólny kontekst dotyczący architektury, a nie stwierdzenie o tej konkretnej karcie.)

   Premiera w 2017. Według rekordów Kovara jest to układ starszego typu.

3. 03Format i zasilanie

   NVLink

   Nieobsługiwane

   MIG

   Nieobsługiwane

   Format

   PCIe dual-slot FHHL

   TDP

   250 W

   Rekordy Kovara nie wykazują obsługi NVLink, więc zadania wielo-GPU na tym układzie przesyłają dane przez PCIe lub sieć między serwerami.

   Karty PCIe montuje się w standardowych gniazdach rozszerzeń serwerów i stacji roboczych, co pasuje do szerokiej gamy systemów.

   TDP to znamionowa moc cieplna: wartość planistyczna dla zasilania i chłodzenia w serwerze.

4. 04Do czego służy

   Główne zastosowanie (odnotowane)

   HPC / AI training

   To zastosowania, które Kovara odnotowała dla tego układu. Uwagi wyjaśniają obciążenie w ogólnych kategoriach; nie są deklaracjami wydajności.

   • HPCSymulacje naukowe i inżynierskie, w których liczą się precyzja numeryczna i przepustowość pamięci.
   • AI trainingUczenie modelu na danych. Zwykle faza najbardziej wymagająca pod względem mocy obliczeniowej i pamięci, często rozłożona na wiele GPU.

Wartości pochodzą z danych podstawowych Kovara, ostatnia weryfikacja 03 wrz 2026. Objaśnienia opisują technologię ogólnie; nie są benchmarkami i nie mówią nic o cenie ani dostępności.