NVIDIA Tesla V100 16GB SXM2 NVLINK - 699-2G503-0201-200
NVIDIA Tesla V100 16GB SXM2 NVLINK - 699-2G503-0201-200 1. Основные характеристики Архитектура: NVIDIA Volta Чип: GV100 Объём памяти: 16 ГБ HBM2 (SXM3 или PCIe версия) Шина памяти: 4096-битная Пропускная способность памяти: ~900 ГБ/с Вычислительные блоки: CUDA-ядер: 5120 Тензорных ядер (Tensor Cores): 640 (поддержка AI и deep learning) FP32 (Single Precision): ~15 TFLOPS FP64 (Double Precision): ~7.5 TFLOPS Tensor Performance (Deep Learning): до 120 TFLOPS (с использованием Tensor Cores) 2. Использование Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (особенно эффективен для обучения нейросетей). Высокопроизводительные вычисления (HPC) – научные симуляции, CFD, физические расчёты. Серверные решения и дата-центры (часто используется в системах типа NVIDIA DGX). 3. Интерфейсы и подключение Форм-фактор: SXM2/SXM3 (для серверных решений, например, DGX) PCIe 3.0 x16 (для рабочих станций) Энергопотребление (TDP): 250–300 Вт Охлаждение: Пассивное (для серверных стоек) или активное (в некоторых версиях). 4. Отличие от других версий Tesla V100 32GB – имеет удвоенный объём памяти (32 ГБ HBM2) и немного выше пропускную способность (~1130 ГБ/с). Tesla V100 PCIe vs. SXM3 – SXM3 версия обычно быстрее из-за оптимизированного интерфейса. Где используется? Серверы NVIDIA DGX-1/DGX-2 Суперкомпьютеры (например, Summit, Sierra) Облачные платформы (AWS, Google Cloud, Azure предлагают инстансы с V100).
NVIDIA Tesla V100 16GB SXM2 NVLINK - 699-2G503-0201-200 1. Основные характеристики Архитектура: NVIDIA Volta Чип: GV100 Объём памяти: 16 ГБ HBM2 (SXM3 или PCIe версия) Шина памяти: 4096-битная Пропускная способность памяти: ~900 ГБ/с Вычислительные блоки: CUDA-ядер: 5120 Тензорных ядер (Tensor Cores): 640 (поддержка AI и deep learning) FP32 (Single Precision): ~15 TFLOPS FP64 (Double Precision): ~7.5 TFLOPS Tensor Performance (Deep Learning): до 120 TFLOPS (с использованием Tensor Cores) 2. Использование Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (особенно эффективен для обучения нейросетей). Высокопроизводительные вычисления (HPC) – научные симуляции, CFD, физические расчёты. Серверные решения и дата-центры (часто используется в системах типа NVIDIA DGX). 3. Интерфейсы и подключение Форм-фактор: SXM2/SXM3 (для серверных решений, например, DGX) PCIe 3.0 x16 (для рабочих станций) Энергопотребление (TDP): 250–300 Вт Охлаждение: Пассивное (для серверных стоек) или активное (в некоторых версиях). 4. Отличие от других версий Tesla V100 32GB – имеет удвоенный объём памяти (32 ГБ HBM2) и немного выше пропускную способность (~1130 ГБ/с). Tesla V100 PCIe vs. SXM3 – SXM3 версия обычно быстрее из-за оптимизированного интерфейса. Где используется? Серверы NVIDIA DGX-1/DGX-2 Суперкомпьютеры (например, Summit, Sierra) Облачные платформы (AWS, Google Cloud, Azure предлагают инстансы с V100).