NVIDIA Tesla V100 FHHL
Über GPU
Die NVIDIA Tesla V100 FHHL GPU ist eine leistungsstarke und leistungsfähige Grafikverarbeitungseinheit, die für den professionellen Einsatz konzipiert wurde. Mit einer Basis-Taktfrequenz von 937 MHz und einer Boost-Taktfrequenz von 1290 MHz kann diese GPU problemlos anspruchsvolle Workloads bewältigen.
Eine der herausragenden Eigenschaften des Tesla V100 ist seine große 16-GB-Speichergröße, die durch den HBM2-Speichertyp mit einer Taktfrequenz von 810 MHz unterstützt wird. Dadurch wird sichergestellt, dass die GPU große Datensätze und komplexe Berechnungen effizient bearbeiten kann, ohne auf Engpässe zu stoßen.
Mit 5120 Shading-Einheiten und 6MB L2-Cache bietet der Tesla V100 außergewöhnliche parallele Verarbeitungsfähigkeiten und eignet sich ideal für Aufgaben wie Deep Learning, wissenschaftliche Simulationen und Datenanalyse. Darüber hinaus verfügt die GPU über einen TDP von 250 W, was es ermöglicht, eine hohe Leistung bei gleichzeitiger Energieeffizienz zu erzielen.
Die theoretische Leistung des Tesla V100 beträgt beeindruckende 13,21 TFLOPS, was gewährleistet, dass er selbst mit den anspruchsvollsten Workloads problemlos zurechtkommt. Insgesamt ist die NVIDIA Tesla V100 FHHL GPU eine erstklassige Lösung für Fachleute, die leistungsstarke Rechenkapazitäten für ihre Arbeit benötigen. Ob für maschinelles Lernen, Datenanalyse oder wissenschaftliche Simulationen, diese GPU bietet die Leistung und Effizienz, die erforderlich sind, um komplexe Aufgaben effektiv zu bewältigen. Auch wenn sie zu einem Premiumpreis erhältlich ist, machen die Leistung und Zuverlässigkeit, die sie bietet, sie zu einer lohnenswerten Investition für Fachleute, die eine Grafikverarbeitungsleistung der Spitzenklasse benötigen.
Basic
Markenname
NVIDIA
Plattform
Professional
Erscheinungsdatum
March 2018
Modellname
Tesla V100 FHHL
Generation
Tesla
Basis-Takt
937MHz
Boost-Takt
1290MHz
Bus-Schnittstelle
PCIe 3.0 x16
Transistoren
21,100 million
Tensor-Kerne
?
Tensor-Kerne sind spezialisierte Verarbeitungseinheiten, die speziell für das Deep Learning entwickelt wurden und im Vergleich zum FP32-Training eine höhere Trainings- und Inferenzleistung bieten. Sie ermöglichen schnelle Berechnungen in Bereichen wie Computer Vision, Natural Language Processing, Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Konvertierung und personalisierteEmpfehlungen. Die beiden bekanntesten Anwendungen von Tensor-Kernen sind DLSS (Deep Learning Super Sampling) und AI Denoiser zur Rauschreduzierung.
640
TMUs
?
Textur-Mapping-Einheiten (TMUs) sind Komponenten der GPU, die in der Lage sind, Binärbilder zu drehen, zu skalieren und zu verzerren und sie dann als Texturen auf jede Ebene eines gegebenen 3D-Modells zu platzieren. Dieser Prozess wird als Textur-Mapping bezeichnet.
320
Foundry
TSMC
Prozessgröße
12 nm
Architektur
Volta
Speicherspezifikationen
Speichergröße
16GB
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
810MHz
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.
829.4 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.
165.1 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.
412.8 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.
26.42 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.
6.605 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.
13.474
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
OpenGL
4.6
DirectX
12 (12_1)
CUDA
7.0
Stromanschlüsse
1x 8-pin
Shader-Modell
6.6
ROPs
?
Die Raster-Operations-Pipeline (ROPs) ist hauptsächlich für die Handhabung von Licht- und Reflexionsberechnungen in Spielen verantwortlich, sowie für die Verwaltung von Effekten wie Kantenglättung (AA), hoher Auflösung, Rauch und Feuer. Je anspruchsvoller die Kantenglättung und Lichteffekte in einem Spiel sind, desto höher sind die Leistungsanforderungen für die ROPs. Andernfalls kann es zu einem starken Einbruch der Bildrate kommen.
128
Empfohlene PSU (Stromversorgung)
600W
Benchmarks
FP32 (float)
Punktzahl
13.474
TFLOPS
Im Vergleich zu anderen GPUs
FP32 (float)
/ TFLOPS