V100 32GB PCIe

Özelliklerin açıklaması

Kullanım alanları: HPC ve AI training

1. 0132 GB HBM2 bellek

   VRAM

   32 GB

   Bellek türü

   HBM2

   Bellek bant genişliği

   0.9 TB/s

   HBM (High Bandwidth Memory) katmanlar hâlinde yığılır ve aynı paket üzerinde işlemcinin hemen yanında yer alır. Bu kısa ve geniş yol, HBM’li hızlandırıcılara bellek bant genişliklerini kazandıran şeydir; bu nedenle genellikle büyük model çıkarımı ve HPC simülasyonu gibi, verinin çekirdeklere ne kadar hızlı ulaştığıyla sınırlı işler için tercih edilirler.

   VRAM, kart üzerindeki çalışma alanıdır. Model ağırlıkları, aktivasyonlar ve veri kümeleri buna sığmalı ya da birkaç GPU’ya bölünmelidir. 16-bit hassasiyette yalnızca ağırlıklar için pratik kural (milyar parametre başına yaklaşık 2 GB): aktivasyonlar ve önbellek hariç, kabaca 16 milyar parametreye kadar. Bu, kaydedilen VRAM üzerinden yapılan bir hesaptır, benchmark değildir.

2. 02Volta mimarisi

   Mimari

   Volta

   Piyasaya çıkış yılı

   2017

   Yaşam döngüsü durumu

   Legacy

   Volta, derin öğrenme için özel matris hesaplama birimleri olan Tensor Core’ları getirdi. (Mimari hakkında genel bağlam; bu kartla ilgili özel bir ifade değildir.)

   2017 yılında piyasaya çıktı. Kovara kayıtları bunu eski (legacy) bir parça olarak listeliyor.

3. 03Form faktörü ve güç

   NVLink

   Desteklenmiyor

   MIG

   Desteklenmiyor

   Form faktörü

   PCIe dual-slot FHHL

   TDP

   250 W

   Kovara kayıtları NVLink desteği göstermiyor; bu nedenle bu parçadaki çoklu GPU işleri, veri taşımak için PCIe’ye veya sunucular arasındaki ağa dayanır.

   PCIe kartlar standart sunucu ve iş istasyonu genişleme yuvalarına takılır; bu da geniş bir sistem yelpazesine uygundur.

   TDP, nominal termal tasarım gücüdür: bir sunucuda güç dağıtımı ve soğutma için planlama rakamı.

4. 04Ne için kullanılır

   Birincil kullanım (kayıtlı)

   HPC / AI training

   Bunlar Kovara’nın bu parça için kaydettiği kullanım alanlarıdır. Notlar iş yükünü genel olarak açıklar; performans iddiası değildir.

   • HPCSayısal hassasiyetin ve bellek bant genişliğinin önemli olduğu bilimsel ve mühendislik simülasyonları.
   • AI trainingBir modeli verilerden öğretmek. Genellikle işlem gücü ve bellek açısından en talepkâr aşamadır ve çoğu zaman çok sayıda GPU’ya yayılır.

Rakamlar Kovara ana verileridir, en son 03 Eyl 2026 tarihinde doğrulanmıştır. Açıklamalar teknolojiyi genel olarak anlatır; benchmark değildir ve fiyat ya da kullanılabilirlik hakkında hiçbir şey söylemez.