V100 SXM2 16GB — TensorDock provider label

Özelliklerin açıklaması

Kullanım alanları: HPC ve AI training

1. 0116 GB HBM2 bellek

   VRAM

   16 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 8 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. 03GPU’lar arasında ölçeklenmek için tasarlandı

   NVLink

   Destekleniyor

   MIG

   Desteklenmiyor

   Form faktörü

   SXM2

   TDP

   300 W

   NVLink, GPU’dan GPU’ya doğrudan bir bağlantıdır. Desteklendiği durumlarda aynı sunucudaki GPU’lar yalnızca PCIe üzerinden olduğundan daha hızlı veri alışverişi yapabilir; bu, tek bir eğitim işi birkaç GPU’ya yayıldığında önemlidir.

   SXM modülleri kart olarak takılmak yerine doğrudan bir sunucu ana kartına monte edilir; bu, yoğun çoklu GPU sunucularında tipik olarak kullanılan düzendir.

   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 25 Eyl 2026 tarihinde doğrulanmıştır. Açıklamalar teknolojiyi genel olarak anlatır; benchmark değildir ve fiyat ya da kullanılabilirlik hakkında hiçbir şey söylemez.