NVIDIA Tesla V100 SXM2 32 GB

NVIDIA Tesla V100 SXM2 32 GB

Acerca del GPU

La GPU NVIDIA Tesla V100 SXM2 32GB es una tarjeta gráfica profesional de primera línea que ofrece un rendimiento excepcional para aplicaciones de centros de datos y empresas. Con una frecuencia base de 1290MHz y una frecuencia de impulso de 1530MHz, esta GPU es capaz de manejar las cargas de trabajo más exigentes con facilidad. Los 32GB de memoria HBM2 y una frecuencia de memoria de 876MHz garantizan que pueda manejar grandes conjuntos de datos y tareas intensivas en memoria de manera efectiva. Con 5120 unidades de sombreado y 6MB de caché L2, el V100 SXM2 ofrece una increíble potencia de procesamiento paralelo, lo que lo hace ideal para tareas de aprendizaje automático, inteligencia artificial y computación de alto rendimiento. El TDP de 250W puede parecer alto, pero es un consumo de energía razonable para la inmensa potencia computacional que proporciona. El rendimiento teórico de 15,67 TFLOPS asegura que el V100 SXM2 pueda manejar cálculos y simulaciones complejas en una fracción del tiempo en comparación con otras GPUs. Su rendimiento es especialmente valioso para aplicaciones de aprendizaje profundo y computación científica. En general, la GPU NVIDIA Tesla V100 SXM2 32GB es una elección excepcional para profesionales y empresas que buscan una GPU de alto rendimiento para su centro de datos o servidor. Sus impresionantes especificaciones y potente rendimiento la convierten en una gran inversión para aquellos que requieren una potencia informática de primer nivel para sus cargas de trabajo más exigentes.

Básico

Nombre de Etiqueta
NVIDIA
Plataforma
Professional
Fecha de Lanzamiento
March 2018
Nombre del modelo
Tesla V100 SXM2 32 GB
Generación
Tesla
Reloj base
1290MHz
Reloj de impulso
1530MHz
Interfaz de bus
PCIe 3.0 x16

Especificaciones de Memoria

Tamaño de memoria
32GB
Tipo de memoria
HBM2
Bus de memoria
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La anchura del bus de memoria se refiere al número de bits de datos que la memoria de video puede transferir en un solo ciclo de reloj. Cuanto mayor sea la anchura del bus, mayor será la cantidad de datos que se pueden transmitir instantáneamente, lo que lo convierte en uno de los parámetros cruciales de la memoria de video. El ancho de banda de memoria se calcula como: Ancho de banda de memoria = Frecuencia de memoria x Anchura de bus de memoria / 8. Por lo tanto, cuando las frecuencias de memoria son similares, la anchura del bus de memoria determinará el tamaño del ancho de banda de memoria.
4096bit
Reloj de memoria
876MHz
Ancho de banda
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La "ancho de banda de memoria" se refiere a la tasa de transferencia de datos entre el chip gráfico y la memoria de video. Se mide en bytes por segundo, y la fórmula para calcularlo es: ancho de banda de memoria = frecuencia de trabajo × ancho de bus de memoria / 8 bits.
897.0 GB/s

Rendimiento teórico

Tasa de píxeles
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La tasa de llenado de píxeles se refiere al número de píxeles que una unidad de procesamiento gráfico (GPU) puede renderizar por segundo, medida en MPíxeles/s (millones de píxeles por segundo) o GPíxeles/s (miles de millones de píxeles por segundo). Es la métrica más comúnmente utilizada para evaluar el rendimiento de procesamiento de píxeles de una tarjeta gráfica.
195.8 GPixel/s
Tasa de texturas
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La tasa de llenado de texturas se refiere al número de elementos del mapa de textura (texels) que una GPU puede asignar a píxeles en un solo segundo.
489.6 GTexel/s
FP16 (mitad)
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Una métrica importante para medir el rendimiento de la GPU es la capacidad de cómputo de punto flotante. Los números de punto flotante de media precisión (16 bits) se utilizan para aplicaciones como el aprendizaje automático, donde se acepta una menor precisión. Los números de punto flotante de precisión simple (32 bits) se utilizan para tareas comunes de procesamiento multimedia y gráfico, mientras que los números de punto flotante de doble precisión (64 bits) son necesarios para la computación científica que requiere un amplio rango numérico y alta precisión.
31.33 TFLOPS
FP64 (doble)
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Una métrica importante para medir el rendimiento de la GPU es la capacidad de cómputo de punto flotante. Los números de punto flotante de media precisión (16 bits) se utilizan para aplicaciones como el aprendizaje automático, donde se acepta una menor precisión. Los números de punto flotante de precisión simple (32 bits) se utilizan para tareas comunes de procesamiento multimedia y gráfico, mientras que los números de punto flotante de doble precisión (64 bits) son necesarios para la computación científica que requiere un amplio rango numérico y alta precisión.
7.834 TFLOPS
FP32 (flotante)
?
Una métrica importante para medir el rendimiento de la GPU es la capacidad de cómputo de punto flotante. Los números de punto flotante de media precisión (16 bits) se utilizan para aplicaciones como el aprendizaje automático, donde se acepta una menor precisión. Los números de punto flotante de precisión simple (32 bits) se utilizan para tareas comunes de procesamiento multimedia y gráfico, mientras que los números de punto flotante de doble precisión (64 bits) son necesarios para la computación científica que requiere un amplio rango numérico y alta precisión.
15.983 TFLOPS

Misceláneos

Cuenta de SM
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Múltiples Procesadores de Transmisión (SP), junto con otros recursos, forman un Multiprocesador de Transmisión (SM), que también se conoce como el núcleo principal de una GPU. Estos recursos adicionales incluyen componentes como planificadores de bloques, registros y memoria compartida. El SM puede considerarse como el corazón de la GPU, similar a un núcleo de CPU, donde los registros y la memoria compartida son recursos escasos dentro del SM.
80
Unidades de sombreado
?
La unidad de procesamiento más fundamental es el Procesador de Secuencias (SP), donde se ejecutan instrucciones y tareas específicas. Las GPU realizan cómputo paralelo, lo que significa que varios SP trabajan simultáneamente para procesar tareas.
5120
Caché L1
128 KB (per SM)
Caché L2
6MB
TDP
250W
Vulkan Versión
?
Vulkan es una API de gráficos y computación multiplataforma de Khronos Group, ofrece alto rendimiento y bajo consumo de CPU. Permite a los desarrolladores controlar la GPU directamente, reduce el overhead de renderización y soporta multi-threading y procesadores multi-núcleo.
1.3
OpenCL Versión
3.0

Clasificaciones

FP32 (flotante)
Puntaje
15.983 TFLOPS
OctaneBench
Puntaje
348

Comparado con Otras GPU