NVIDIA Tesla V100 SXM2 16 GB
À propos du GPU
La NVIDIA Tesla V100 SXM2 16 GB GPU est une véritable puissance dans le monde du calcul professionnel. Avec une impressionnante mémoire de 16GB de HBM2, une fréquence de base de 1245MHz et une fréquence de boost de 1597MHz, cette GPU offre des performances inégalées pour des charges de travail exigeantes telles que l'apprentissage approfondi, les simulations scientifiques et l'intelligence artificielle.
L'une des caractéristiques remarquables de la Tesla V100 est ses 5120 unités de shader, qui lui permettent de gérer des calculs complexes et le traitement de données avec facilité. Le cache L2 de 6MB joue également un rôle crucial dans l'optimisation des performances et assure un fonctionnement fluide même sous des charges de travail importantes.
En termes d'efficacité énergétique, la Tesla V100 excelle avec une TDP de 250W, ce qui lui permet d'offrir des performances élevées sans consommer des quantités excessives d'énergie. Cela en fait un choix excellent pour les centres de données et les environnements informatiques professionnels où l'efficacité énergétique est une priorité.
Avec une performance théorique de 16,35 TFLOPS, la Tesla V100 est capable de relever les tâches de calcul les plus exigeantes avec facilité. Que vous travailliez sur des modèles d'apprentissage automatique, des simulations de dynamique des fluides computationnelles ou d'autres applications intensives en données, cette GPU est plus que capable de relever le défi.
Dans l'ensemble, la NVIDIA Tesla V100 SXM2 16 GB GPU est une solution de premier plan pour les professionnels ayant besoin de puissance de calcul élevée. Ses spécifications impressionnantes et sa conception efficace en font un choix clair pour quiconque cherche à faire passer son travail de calcul au niveau supérieur.
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
November 2019
Nom du modèle
Tesla V100 SXM2 16 GB
Génération
Tesla
Horloge de base
1245MHz
Horloge Boost
1597MHz
Interface de bus
PCIe 3.0 x16
Transistors
21,100 million
Cœurs de Tensor
?
Les Tensor Cores sont des unités de traitement spécialisées conçues spécifiquement pour l'apprentissage en profondeur, offrant des performances supérieures en matière d'entraînement et d'inférence par rapport à l'entraînement FP32. Ils permettent des calculs rapides dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la conversion texte-parole et les recommandations personnalisées. Les deux applications les plus remarquables des Tensor Cores sont DLSS (Deep Learning Super Sampling) et AI Denoiser pour la réduction du bruit.
640
TMUs
?
Les unités de mappage de texture (TMUs) sont des composants du GPU qui sont capables de faire pivoter, mettre à l'échelle et déformer des images binaires, puis de les placer en tant que textures sur n'importe quel plan d'un modèle 3D donné. Ce processus est appelé mappage de texture.
320
Fonderie
TSMC
Taille de processus
12 nm
Architecture
Volta
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
1106MHz
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.
1133 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.
204.4 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.
511.0 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.
32.71 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.
8.177 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.
16.023
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
OpenGL
4.6
DirectX
12 (12_1)
CUDA
7.0
Connecteurs d'alimentation
None
Modèle de shader
6.6
ROPs
?
Le pipeline des opérations de rasterisation (ROPs) est principalement responsable de la gestion des calculs d'éclairage et de réflexion dans les jeux, ainsi que de la gestion d'effets tels que l'anti-aliasing (AA), la haute résolution, la fumée et le feu. Plus les effets d'anti-aliasing et d'éclairage sont exigeants dans un jeu, plus les exigences de performances pour les ROPs sont élevées ; sinon, cela peut entraîner une chute importante du taux de rafraîchissement.
128
Alimentation suggérée
600W
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
16.023
TFLOPS
Blender
Score
2481
OctaneBench
Score
361
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS
Blender
OctaneBench