V100 32GB PCIe

Specifikationerna förklarade

Används för HPC och AI training

1. 0132 GB HBM2-minne

   VRAM

   32 GB

   Minnestyp

   HBM2

   Minnesbandbredd

   0.9 TB/s

   HBM (High Bandwidth Memory) staplas i lager och sitter precis bredvid processorn i samma kapsel. Den korta, breda vägen är det som ger acceleratorer med HBM deras minnesbandbredd, så de väljs oftast för arbete som begränsas av hur snabbt data når kärnorna, till exempel inferens med stora modeller och HPC-simuleringar.

   VRAM är arbetsytan på kortet. Modellvikter, aktiveringar och datamängder måste rymmas i det eller delas upp över flera GPU:er. Tumregel för enbart vikterna vid 16-bitars precision (cirka 2 GB per miljard parametrar): upp till ungefär 16 miljarder parametrar, före aktiveringar och cache. Det här är aritmetik på det registrerade VRAM-värdet, inte en benchmark.

2. 02Arkitekturen Volta

   Arkitektur

   Volta

   Lanseringsår

   2017

   Livscykelstatus

   Legacy

   Volta införde Tensor Cores, dedikerade enheter för matrisberäkningar för djupinlärning. (Allmänt sammanhang om arkitekturen, inte ett påstående om just det här kortet.)

   Lanserad 2017. Enligt Kovaras poster är det en äldre komponent.

3. 03Formfaktor och effekt

   NVLink

   Stöds inte

   MIG

   Stöds inte

   Formfaktor

   PCIe dual-slot FHHL

   TDP

   250 W

   Kovaras poster visar inget stöd för NVLink, så jobb med flera GPU:er på den här komponenten är beroende av PCIe eller nätverket mellan servrar för att flytta data.

   PCIe-kort sätts i vanliga expansionsplatser i servrar och arbetsstationer, vilket passar ett brett spektrum av system.

   TDP är den angivna termiska designeffekten: planeringsvärdet för strömförsörjning och kylning i en server.

4. 04Vad den används till

   Primär användning (registrerad)

   HPC / AI training

   Det här är de användningsområden som Kovara har registrerat för komponenten. Kommentarerna förklarar arbetslasten i allmänna termer; de är inga påståenden om prestanda.

   • HPCVetenskaplig och teknisk simulering, där numerisk precision och minnesbandbredd spelar roll.
   • AI trainingAtt lära upp en modell från data. Oftast den mest beräknings- och minneskrävande fasen, ofta fördelad över många GPU:er.

Värdena är Kovaras masterdata, senast verifierade 03 sep. 2026. Förklaringarna beskriver tekniken i allmänhet; de är inga benchmarks och säger inget om pris eller tillgänglighet.