V100 SXM3 32GB — TensorDock provider label

Характеристики з поясненнями

Використовується для: HPC і AI training

1. 0132 GB пам’яті HBM2

   VRAM

   32 GB

   Тип пам’яті

   HBM2

   HBM (пам’ять із високою пропускною здатністю) складається з шарів і розташована безпосередньо поруч із процесором в одному корпусі. Саме цей короткий і широкий шлях дає прискорювачам з HBM їхню пропускну здатність пам’яті, тож їх зазвичай обирають для роботи, обмеженої тим, як швидко дані доходять до ядер, як-от інференс великих моделей і HPC-симуляції.

   VRAM — робочий простір на карті. Ваги моделі, активації та набори даних мають уміщатися в ній або розділятися між кількома GPU. Емпіричне правило лише для ваг при 16-бітній точності (близько 2 GB на мільярд параметрів): приблизно до 16 млрд параметрів, без урахування активацій і кешу. Це арифметика на основі зафіксованого обсягу VRAM, а не бенчмарк.

2. 02Архітектура Volta

   Архітектура

   Volta

   Рік випуску

   2017

   Статус життєвого циклу

   Legacy

   Volta представила тензорні ядра — спеціалізовані блоки матричних обчислень для глибинного навчання. (Загальний контекст про архітектуру, а не твердження про цю конкретну карту.)

   Випущено в 2017. У записах Kovara це застарілий компонент.

3. 03Створено для масштабування на кілька GPU

   NVLink

   Підтримується

   MIG

   Не підтримується

   Form factor

   SXM3

   NVLink — пряме з’єднання GPU-GPU. Там, де воно підтримується, GPU в одному сервері обмінюються даними швидше, ніж лише через PCIe, що важливо, коли одне навчальне завдання розподілено між кількома GPU.

   Модулі SXM монтуються безпосередньо на базову плату сервера, а не вставляються як карти; таке компонування зазвичай використовують у щільних серверах із кількома GPU.

4. 04Для чого використовується

   Основне призначення (зафіксоване)

   HPC / AI training

   Це сценарії використання, які Kovara зафіксувала для цього компонента. Примітки описують навантаження загалом; це не заяви про продуктивність.

   • HPCНаукове й інженерне моделювання, де важать числова точність і пропускна здатність пам’яті.
   • AI trainingНавчання моделі на даних. Зазвичай найвибагливіший до обчислень і пам’яті етап, який часто розподіляють між багатьма GPU.

Показники — основні дані Kovara, востаннє перевірені 25 вер. 2026 р.. Пояснення описують технологію загалом; вони не є бенчмарками й нічого не кажуть про ціну чи доступність.