NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB

NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB

Über GPU

Die NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB GPU ist eine leistungsstarke und leistungsstarke Grafikverarbeitungseinheit, die für den professionellen Einsatz konzipiert ist. Mit einem Basistakt von 1297 MHz und einem Boost-Takt von 1530 MHz bietet diese GPU eine beeindruckende Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz für eine Vielzahl von Anwendungen. Eine der herausragenden Eigenschaften des Tesla V100 DGXS ist sein massiver 32 GB HBM2-Speicher, der ein nahtloses Handling großer Datensätze und komplexer Workloads ermöglicht. Die Speichertaktgeschwindigkeit von 876 MHz sorgt für schnellen Datenzugriff und macht sie für anspruchsvolle Aufgaben wie Deep Learning, KI und wissenschaftliche Simulationen geeignet. Mit 5120 Shader-Einheiten und 6 MB L2-Cache bietet diese GPU außergewöhnliche parallele Verarbeitungsmöglichkeiten, die schnelle Berechnungen und Rendering ermöglichen. Der TDP von 250W liegt möglicherweise auf der höheren Seite, wird aber durch die außergewöhnliche theoretische Leistung von 15,67 TFLOPS gerechtfertigt. Der Tesla V100 DGXS eignet sich hervorragend für professionelle Anwendungsfälle in Bereichen wie Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz und Hochleistungsrechnen. Seine robusten Spezifikationen machen ihn zu einer idealen Wahl für anspruchsvolle Workloads und Anwendungen, die umfangreiche Rechenleistung erfordern. Insgesamt ist die NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB GPU eine erstklassige Lösung für Fachleute und Forscher, die bei ihren Rechenaufgaben kompromisslose Leistung und Zuverlässigkeit benötigen. Auch wenn sie zu einem Premium-Preis erhältlich ist, machen ihre außergewöhnlichen Fähigkeiten sie zu einer lohnenswerten Investition für diejenigen, die modernste Grafikverarbeitungstechnologie benötigen.

Basic

Markenname
NVIDIA
Plattform
Professional
Erscheinungsdatum
March 2018
Modellname
Tesla V100 DGXS 32 GB
Generation
Tesla
Basis-Takt
1297MHz
Boost-Takt
1530MHz
Bus-Schnittstelle
PCIe 3.0 x16

Speicherspezifikationen

Speichergröße
32GB
Speichertyp
HBM2
Speicherbus
?
Der Speicherbus bezieht sich auf die Anzahl der Bits, die das Videomemory innerhalb eines einzelnen Taktzyklus übertragen kann. Je größer die Busbreite, desto mehr Daten können gleichzeitig übertragen werden, was sie zu einem der entscheidenden Parameter des Videomemory macht. Die Speicherbandbreite wird wie folgt berechnet: Speicherbandbreite = Speicherfrequenz x Speicherbusbreite / 8. Wenn also die Speicherfrequenzen ähnlich sind, bestimmt die Speicherbusbreite die Größe der Speicherbandbreite.
4096bit
Speichertakt
876MHz
Bandbreite
?
Die Speicherbandbreite bezieht sich auf die Datenübertragungsrate zwischen dem Grafikchip und dem Videomemory. Sie wird in Bytes pro Sekunde gemessen, und die Formel zur Berechnung lautet: Speicherbandbreite = Arbeitsfrequenz × Speicherbusbreite / 8 Bit.
897.0 GB/s

Theoretische Leistung

Pixeltakt
?
Die Pixel-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Pixel, die eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) pro Sekunde rendern kann, gemessen in MPixel/s (Millionen Pixel pro Sekunde) oder GPixel/s (Milliarden Pixel pro Sekunde). Es handelt sich dabei um die am häufigsten verwendete Kennzahl zur Bewertung der Pixelverarbeitungsleistung einer Grafikkarte.
195.8 GPixel/s
Texture-Takt
?
Die Textur-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Textur-Map-Elemente (Texel), die eine GPU in einer Sekunde auf Pixel abbilden kann.
489.6 GTexel/s
FP16 (halbe Genauigkeit)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist. Einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) werden für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) für wissenschaftliches Rechnen erforderlich sind, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert.
31.33 TFLOPS
FP64 (Doppelte Gleitkommazahl)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) sind für wissenschaftliches Rechnen erforderlich, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert, während einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet werden. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
7.834 TFLOPS
FP32 (float)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenfähigkeit. Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit (32 Bit) werden für allgemeine Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit (64 Bit) für wissenschaftliche Berechnungen erforderlich sind, die einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordern. Gleitkommazahlen mit halber Genauigkeit (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
15.983 TFLOPS

Verschiedenes

SM-Anzahl
?
Mehrere Streaming-Prozessoren (SPs) bilden zusammen mit anderen Ressourcen einen Streaming-Multiprozessor (SM), der auch als Hauptkern einer GPU bezeichnet wird. Zu diesen zusätzlichen Ressourcen gehören Komponenten wie Warp-Scheduler, Register und gemeinsamer Speicher. Der SM kann als Herz der GPU betrachtet werden, ähnlich wie ein CPU-Kern, wobei Register und gemeinsamer Speicher knappe Ressourcen innerhalb des SM sind.
80
Shading-Einheiten
?
Die grundlegendste Verarbeitungseinheit ist der Streaming-Prozessor (SP), in dem spezifische Anweisungen und Aufgaben ausgeführt werden. GPUs führen paralleles Rechnen durch, was bedeutet, dass mehrere SPs gleichzeitig arbeiten, um Aufgaben zu verarbeiten.
5120
L1-Cache
128 KB (per SM)
L2-Cache
6MB
TDP (Thermal Design Power)
250W
Vulkan-Version
?
Vulkan ist eine plattformübergreifende Grafik- und Rechen-API der Khronos Group, die hohe Leistung und geringen CPU-Overhead bietet. Es ermöglicht Entwicklern die direkte Steuerung der GPU, reduziert den Rendering-Overhead und unterstützt Multi-Threading und Multi-Core-Prozessoren.
1.3
OpenCL-Version
3.0

Benchmarks

FP32 (float)
Punktzahl
15.983 TFLOPS

Im Vergleich zu anderen GPUs

FP32 (float) / TFLOPS
15.984 +0%