NVIDIA Tesla V100 SXM2 32 GB
Über GPU
Die NVIDIA Tesla V100 SXM2 32GB GPU ist eine erstklassige professionelle Plattform-Grafikkarte, die unübertroffene Leistung für Rechenzentren und Unternehmensanwendungen bietet. Mit einer Basis-Taktfrequenz von 1290 MHz und einem Boost-Takt von 1530MHz kann diese GPU problemlos die anspruchsvollsten Workloads bewältigen. Die 32GB HBM2-Speicher und eine Speichertaktfrequenz von 876MHz gewährleisten, dass sie große Datensätze und speicherintensive Aufgaben effektiv bewältigen kann.
Mit 5120 Shader-Einheiten und 6MB L2-Cache bietet die V100 SXM2 eine unglaubliche parallele Verarbeitungsleistung, was sie ideal für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und High-Performance-Computing-Aufgaben macht. Die TDP von 250W mag hoch erscheinen, ist aber ein vernünftiger Energieverbrauch für die immense Rechenleistung, die sie bietet.
Die theoretische Leistung von 15.67 TFLOPS stellt sicher, dass die V100 SXM2 komplexe Berechnungen und Simulationen in einem Bruchteil der Zeit im Vergleich zu anderen GPUs bewältigen kann. Ihre Leistung ist besonders wertvoll für Anwendungen im Bereich des Deep Learning und der wissenschaftlichen Berechnungen.
Insgesamt ist die NVIDIA Tesla V100 SXM2 32GB GPU eine außergewöhnliche Wahl für Fachleute und Unternehmen, die eine leistungsstarke GPU für ihr Rechenzentrum oder ihren Server suchen. Ihre beeindruckenden Spezifikationen und ihre leistungsstarke Performance machen sie zu einer großartigen Investition für diejenigen, die für ihre anspruchsvollsten Workloads erstklassige Rechenleistung benötigen.
Basic
Markenname
NVIDIA
Plattform
Professional
Erscheinungsdatum
March 2018
Modellname
Tesla V100 SXM2 32 GB
Generation
Tesla
Basis-Takt
1290MHz
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
OctaneBench
Punktzahl
348
Im Vergleich zu anderen GPUs
FP32 (float)
/ TFLOPS
OctaneBench