V100 32GB SXM2

Specyfikacje w objaśnieniu

Zastosowania: AI training i HPC

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. 03Zaprojektowany do skalowania na wiele GPU

   NVLink

   Obsługiwane

   MIG

   Nieobsługiwane

   Format

   SXM2

   TDP

   300 W

   NVLink to bezpośrednie połączenie GPU–GPU. Tam, gdzie jest obsługiwane, GPU w tym samym serwerze mogą wymieniać dane szybciej niż przez samo PCIe, co ma znaczenie, gdy jedno zadanie treningowe jest rozłożone na kilka GPU.

   Moduły SXM są montowane bezpośrednio na płycie bazowej serwera zamiast wkładania ich jako kart; taki układ stosuje się zwykle w gęstych serwerach z wieloma GPU.

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

4. 04Do czego służy

   Główne zastosowanie (odnotowane)

   AI training / HPC

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

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

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.