NVIDIA Tesla V100S PCIe 32 GB
À propos du GPU
Le GPU NVIDIA Tesla V100S PCIe 32GB est une plateforme informatique professionnelle haute performance adaptée à une large gamme de charges de travail exigeantes. Avec une vitesse d'horloge de base de 1245MHz et une vitesse d'horloge de boost de 1597MHz, ce GPU offre une puissance de traitement exceptionnelle pour des tâches computationnelles complexes.
L'une des caractéristiques remarquables du Tesla V100S est son énorme mémoire HBM2 de 32 Go, permettant le traitement rapide de grands ensembles de données et de graphiques haute résolution. La vitesse d'horloge de la mémoire de 1106MHz améliore encore sa capacité à gérer des applications gourmandes en données.
Avec 5120 unités de ombrage et 6 Mo de cache L2, le Tesla V100S offre une performance de traitement parallèle exceptionnelle, le rendant parfaitement adapté à l'apprentissage en profondeur, à l'IA, aux simulations scientifiques et à d'autres charges de travail intensives en calcul. Le TDP de 250W garantit une utilisation efficace de l'énergie, et la performance théorique de 16,35 TFLOPS montre sa capacité à gérer facilement des calculs complexes.
Le GPU Tesla V100S PCIe 32GB est conçu pour les professionnels qui ont besoin d'une puissance informatique fiable et haute performance pour leur travail. Qu'il s'agisse d'accélérer la recherche scientifique, d'alimenter des applications d'IA et d'apprentissage automatique, ou d'exécuter des simulations complexes, ce GPU offre les performances et la capacité de mémoire nécessaires pour gérer les tâches les plus exigeantes.
Dans l'ensemble, le GPU NVIDIA Tesla V100S PCIe 32GB est une puissance pour les utilisateurs professionnels qui ont besoin de performances de haut niveau et de mémoire pour leurs besoins informatiques avancés. Ses spécifications impressionnantes en font un choix remarquable pour les professionnels travaillant dans des domaines tels que la science des données, l'ingénierie et la recherche.
Basique
Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
November 2019
Nom du modèle
Tesla V100S PCIe 32 GB
Génération
Tesla
Horloge de base
1245MHz
Horloge Boost
1597MHz
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
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
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
16.023
TFLOPS
Blender
Score
2328
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS
Blender