NVIDIA Tesla V100 FHHL
À propos du GPU
La carte graphique NVIDIA Tesla V100 FHHL est une unité de traitement graphique puissante et haute performance conçue pour un usage professionnel. Avec une vitesse d'horloge de base de 937 MHz et une vitesse d'horloge de boost de 1290 MHz, cette carte graphique peut gérer des charges de travail exigeantes sans problème.
L'un des points forts de la Tesla V100 est sa grande mémoire de 16 Go, alimentée par le type de mémoire HBM2 et fonctionnant à une vitesse d'horloge de 810 MHz. Cela garantit que la carte graphique peut gérer efficacement de grands ensembles de données et des calculs complexes sans rencontrer de goulot d'étranglement.
Avec 5120 unités de calcul et 6 Mo de cache L2, la Tesla V100 offre des capacités de traitement parallèle exceptionnelles, ce qui la rend idéale pour des tâches telles que l'apprentissage en profondeur, les simulations scientifiques et l'analyse de données. De plus, la carte graphique a une consommation électrique de 250W, lui permettant de fournir des performances élevées tout en restant économe en énergie.
Les performances théoriques de la Tesla V100 sont impressionnantes, avec 13,21 TFLOPS, garantissant qu'elle peut gérer même les charges de travail les plus exigeantes sans problème. Dans l'ensemble, la carte graphique NVIDIA Tesla V100 FHHL est une solution de premier plan pour les professionnels qui ont besoin de capacités informatiques haute performance pour leur travail. Que ce soit pour l'apprentissage automatique, l'analyse de données ou les simulations scientifiques, cette carte graphique offre la puissance et l'efficacité nécessaires pour aborder efficacement des tâches complexes. Bien que cela puisse représenter un investissement à prix élevé, les performances et la fiabilité qu'elle offre en font un investissement précieux pour les professionnels ayant besoin d'une puissance de traitement graphique de premier ordre.
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
March 2018
Nom du modèle
Tesla V100 FHHL
Génération
Tesla
Horloge de base
937MHz
Horloge Boost
1290MHz
Interface de bus
PCIe 3.0 x16
Spécifications de la mémoire
Taille de Mémoire
16GB
Type de Mémoire
HBM2
Bus de Mémoire
?
La largeur du bus mémoire fait référence au nombre de bits de données que la mémoire vidéo peut transférer lors d'un seul cycle d'horloge. Plus la largeur du bus est grande, plus la quantité de données qui peut être transmise instantanément est importante, ce qui en fait l'un des paramètres cruciaux de la mémoire vidéo. La bande passante mémoire est calculée comme suit : Bande passante mémoire = Fréquence mémoire x Largeur du bus mémoire / 8. Par conséquent, lorsque les fréquences mémoire sont similaires, la largeur du bus mémoire déterminera la taille de la bande passante mémoire.
4096bit
Horloge Mémoire
810MHz
Bande Passante
?
La bande passante mémoire fait référence au débit de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde, et la formule pour la calculer est : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits. En français: La bande passante mémoire désigne le taux de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde et la formule pour la calculer est la suivante : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits.
829.4 GB/s
Performance théorique
Taux de Pixel
?
Le taux de remplissage des pixels désigne le nombre de pixels qu'une unité de traitement graphique (GPU) peut rendre par seconde, mesuré en MPixels/s (million de pixels par seconde) ou en GPixels/s (milliard de pixels par seconde). C'est la mesure la plus couramment utilisée pour évaluer les performances de traitement des pixels d'une carte graphique.
165.1 GPixel/s
Taux de Texture
?
Le taux de remplissage de texture fait référence au nombre d'éléments de texture (texels) qu'un GPU peut mapper sur des pixels en une seule seconde.
412.8 GTexel/s
FP16 (demi)
?
Une mesure importante pour évaluer les performances des GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres en virgule flottante à demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable. Les nombres en virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de multimédia et de traitement graphique, tandis que les nombres en virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui nécessite une large plage numérique et une grande précision.
26.42 TFLOPS
FP64 (double précision)
?
Une mesure importante pour évaluer les performances des GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres en virgule flottante à demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable. Les nombres en virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de multimédia et de traitement graphique, tandis que les nombres en virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui nécessite une large plage numérique et une grande précision.
6.605 TFLOPS
FP32 (flottant)
?
Une mesure importante pour mesurer les performances du GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres à virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de traitement multimédia et graphique, tandis que les nombres à virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui exige une large plage numérique et une grande précision. Les nombres à virgule flottante demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable.
13.474
TFLOPS
Divers
Nombre de SM
?
Plusieurs processeurs de flux (SPs), ainsi que d'autres ressources, forment un multiprocesseur de flux (SM), également appelé cœur principal du GPU. Ces ressources supplémentaires comprennent des composants tels que des ordonnanceurs de warp, des registres et de la mémoire partagée. Le SM peut être considéré comme le cœur du GPU, similaire à un cœur de CPU, les registres et la mémoire partagée étant des ressources limitées au sein du SM.
80
Unités d'Ombrage
?
L'unité de traitement la plus fondamentale est le processeur en continu (SP), où des instructions et des tâches spécifiques sont exécutées. Les GPU effectuent des calculs parallèles, ce qui signifie que plusieurs SP fonctionnent simultanément pour traiter les tâches.
5120
Cache L1
128 KB (per SM)
Cache L2
6MB
TDP
250W
Version Vulkan
?
Vulkan est une API graphique et de calcul multiplateforme du groupe Khronos, offrant des performances élevées et une faible surcharge du processeur. Il permet aux développeurs de contrôler directement le GPU, réduit les frais de rendu et prend en charge les processeurs multithread et multicœurs.
1.3
Version OpenCL
3.0
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
13.474
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS