V100 SXM3 32GB — TensorDock provider label

Especificações explicadas

Usado para HPC e AI training

1. 0132 GB de memória HBM2

   VRAM

   32 GB

   Tipo de memória

   HBM2

   A HBM (High Bandwidth Memory) é empilhada em camadas e fica logo ao lado do processador, no mesmo encapsulamento. Esse caminho curto e largo é o que dá aos aceleradores com HBM sua largura de banda de memória, por isso eles costumam ser escolhidos para trabalhos limitados pela velocidade com que os dados chegam aos núcleos, como inferência de modelos grandes e simulação HPC.

   A VRAM é o espaço de trabalho da placa. Os pesos do modelo, as ativações e os conjuntos de dados precisam caber nela ou ser divididos entre várias GPUs. Regra prática apenas para os pesos com precisão de 16 bits (cerca de 2 GB por bilhão de parâmetros): até aproximadamente 16 bilhões de parâmetros, antes de ativações e cache. Isto é aritmética sobre a VRAM registrada, não um benchmark.

2. 02Arquitetura Volta

   Arquitetura

   Volta

   Ano de lançamento

   2017

   Status do ciclo de vida

   Legacy

   A Volta introduziu os Tensor Cores, unidades dedicadas de matemática de matrizes para deep learning. (Contexto geral sobre a arquitetura, não uma afirmação sobre esta placa específica.)

   Lançamento em 2017. Os registros da Kovara a classificam como uma peça legada.

3. 03Feita para escalar entre GPUs

   NVLink

   Suportado

   MIG

   Não suportado

   Formato

   SXM3

   O NVLink é uma conexão direta de GPU para GPU. Onde é suportado, as GPUs do mesmo servidor podem trocar dados mais rápido do que apenas por PCIe, o que importa quando uma tarefa de treinamento é distribuída entre várias GPUs.

   Os módulos SXM são montados diretamente em uma placa-base de servidor em vez de encaixados como placas, o layout normalmente usado em servidores densos com várias GPUs.

4. 04Para que é usada

   Uso principal (registrado)

   HPC / AI training

   Estes são os usos que a Kovara registrou para esta peça. As notas explicam a carga de trabalho em termos gerais; não são afirmações de desempenho.

   • HPCSimulação científica e de engenharia, em que a precisão numérica e a largura de banda de memória importam.
   • AI trainingEnsinar um modelo a partir de dados. Normalmente a fase que mais consome capacidade computacional e memória, muitas vezes distribuída entre muitas GPUs.

Os números são dados mestres da Kovara, verificados pela última vez em 25 de set. de 2026. As explicações descrevem a tecnologia em geral; não são benchmarks e não dizem nada sobre preço ou disponibilidade.