NVIDIA Tesla V100 SXM2 32 GB

NVIDIA Tesla V100 SXM2 32 GB

À propos du GPU

La carte graphique NVIDIA Tesla V100 SXM2 32 Go est une plateforme graphique professionnelle haut de gamme qui offre des performances inégalées pour les applications de centre de données et d'entreprise. Avec une fréquence de base de 1290MHz et une fréquence boost de 1530MHz, cette carte graphique est capable de gérer les charges de travail les plus exigeantes avec facilité. Les 32 Go de mémoire HBM2 et une fréquence mémoire de 876MHz garantissent qu'elle peut gérer de grands ensembles de données et des tâches intensives en mémoire de manière efficace. Avec 5120 unités de shading et 6 Mo de cache L2, le V100 SXM2 offre une incroyable puissance de traitement parallèle, en en faisant un choix idéal pour l'apprentissage automatique, l'IA et les tâches de calcul haute performance. La consommation énergétique de 250W peut sembler élevée, mais elle est raisonnable pour la puissance de calcul immense qu'elle fournit. La performance théorique de 15,67 TFLOPS garantit que le V100 SXM2 peut gérer des calculs et des simulations complexes en une fraction du temps par rapport à d'autres cartes graphiques. Sa performance est particulièrement précieuse pour les applications d'apprentissage profond et de calcul scientifique. Dans l'ensemble, la carte graphique NVIDIA Tesla V100 SXM2 32 Go est un choix exceptionnel pour les professionnels et les entreprises à la recherche d'une carte graphique haute performance pour leur centre de données ou leur serveur. Ses spécifications impressionnantes et sa performance puissante en font un excellent investissement pour ceux qui ont besoin d'une puissance informatique de premier ordre pour leurs charges de travail les plus exigeantes.

Basique

Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
March 2018
Nom du modèle
Tesla V100 SXM2 32 GB
Génération
Tesla
Horloge de base
1290MHz
Horloge Boost
1530MHz
Interface de bus
PCIe 3.0 x16

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
32GB
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
876MHz
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.
897.0 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.
195.8 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.
489.6 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.
31.33 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.
7.834 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.
15.983 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
15.983 TFLOPS
OctaneBench
Score
348

Comparé aux autres GPU