NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB
GPUについて
NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB GPUは、高性能コンピューティングおよび人工知能のワークロード向けに設計されたプロフェッショナルグレードのグラフィックス処理ユニットです。1327MHzのベースクロックスピードと1530MHzのブーストクロックスピードを持つこのGPUは、複雑な計算タスクのための優れた処理能力を提供します。
Tesla V100 DGXSの際立った特徴の1つは、高帯域幅メモリ（HBM2）の16GBであり、これにより大規模なデータセットを効率的に処理し、メモリ集中型の操作を実行することができます。 876MHzのメモリクロックスピードは、GPUがデータに迅速にアクセスして操作する能力をさらに向上させ、パフォーマンスと応答性を向上させます。
5120のシェーディングユニットと6MBのL2キャッシュを備えるTesla V100 DGXSは、多様な並列処理タスクを処理できるため、深層学習や科学的シミュレーションに適しています。さらに、GPUの250Wの熱設計電力（TDP）は、重いワークロード下でも効率的かつ信頼性の高い動作を実現します。
15.67 TFLOPSの理論的なパフォーマンスは、GPUの膨大な計算能力をさらに示しており、要求の厳しいタスクを容易に処理できます。複雑な機械学習モデルのトレーニングや高度なシミュレーションの実行など、Tesla V100 DGXSはプロのアプリケーション向けの高速パフォーマンスを提供することに優れています。
全体として、NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB GPUは、コンピューティング密度の高いワークロードに対して妥協のないパフォーマンスと信頼性を求めるプロフェッショナルや研究者向けの最先端のソリューションです。その高いメモリ容量、印象的な処理能力、効率的な設計は、要求の厳しい計算タスクにおいて際立った選択肢です。
基本
レーベル名
NVIDIA
プラットホーム
Professional
発売日
March 2018
モデル名
Tesla V100 DGXS 16 GB
世代
Tesla
ベースクロック
1327MHz
ブーストクロック
1530MHz
バスインターフェース
PCIe 3.0 x16
トランジスタ
21,100 million
テンソルコア
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テンソルコアは深層学習専用に設計された特化型プロセッサで、FP32トレーニングと比較して高いトレーニングと推論性能を提供します。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、テキストから音声への変換、個別の推奨などの領域で迅速な計算を可能にします。テンソルコアの最も注目すべき応用は、DLSS（Deep Learning Super Sampling）とAI Denoiserのノイズリダクションです。
640
TMU
?
テクスチャマッピングユニット（TMUs）は、二進画像を回転、スケーリング、歪曲して、それを3Dモデルの任意の平面にテクスチャとして配置することができるGPUのコンポーネントです。このプロセスはテクスチャマッピングと呼ばれます。
320
ファウンドリ
TSMC
プロセスサイズ
12 nm
アーキテクチャ
Volta
メモリ仕様
メモリサイズ
16GB
メモリタイプ
HBM2
メモリバス
?
メモリバス幅とは、1クロックサイクル内にビデオメモリが転送できるデータのビット数を指します。バス幅が大きいほど、一度に転送できるデータ量が多くなります。メモリバンド幅の計算式は次の通りです：メモリバンド幅 = メモリ周波数 x メモリバス幅 / 8。
4096bit
メモリクロック
876MHz
帯域幅
?
メモリバンド幅は、グラフィックチップとビデオメモリ間のデータ転送速度を指します。単位はバイト/秒で、計算式は次の通りです：メモリバンド幅 = 動作周波数 × メモリバス幅 / 8ビット。
897.0 GB/s
理論上の性能
ピクセルレート
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ピクセル塗りつぶし率は、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）が1秒あたりにレンダリングできるピクセル数を指します。これは、MPixels/s（百万ピクセル/秒）またはGPixels/s（十億ピクセル/秒）で測定されます。これはグラフィックスカードのピクセル処理性能を評価するために最も一般的に使用される指標です。
195.8 GPixel/s
テクスチャレート
?
テクスチャ塗りつぶし率は、GPUが1秒間にピクセルにマッピングできるテクスチャマップ要素（テクセル）の数を指します。
489.6 GTexel/s
FP16 (半精度)
?
GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。半精度浮動小数点数（16ビット）は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。単精度浮動小数点数（32ビット）は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用され、倍精度浮動小数点数（64ビット）は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。
31.33 TFLOPS
FP64 (倍精度)
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GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。倍精度浮動小数点数（64ビット）は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。単精度浮動小数点数（32ビット）は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用されます。半精度浮動小数点数（16ビット）は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。
7.834 TFLOPS
FP32 (浮動小数点)
?
GPU のパフォーマンスを測定するための重要な指標は、浮動小数点コンピューティング能力です。 単精度浮動小数点数 (32 ビット) は一般的なマルチメディアおよびグラフィックス処理タスクに使用されますが、倍精度浮動小数点数 (64 ビット) は広い数値範囲と高精度が要求される科学計算に必要です。 半精度浮動小数点数 (16 ビット) は、精度が低くても許容される機械学習などのアプリケーションに使用されます。
15.983
TFLOPS
その他
SM数
?
ストリーミングプロセッサ（SP）は他のリソースとともに、ストリーミングマルチプロセッサ（SM）を形成し、これはGPUの主要コアとも呼ばれます。これらの追加リソースには、ワープスケジューラ、レジスタ、共有メモリなどのコンポーネントが含まれます。SMは、レジスタや共有メモリが希少なリソースであるGPUの中心部と考えることができます。
80
シェーディングユニット
?
最も基本的な処理単位はストリーミングプロセッサ（SP）で、特定の指示とタスクが実行されます。GPUは並行計算を行い、複数のSPが同時にタスクを処理します。
5120
L1キャッシュ
128 KB (per SM)
L2キャッシュ
6MB
TDP
250W
Vulkanのバージョン
?
Vulkanは、Khronos Groupによるクロスプラットフォームのグラフィックスおよび計算APIで、高性能と低CPU負荷を提供します。開発者がGPUを直接制御し、レンダリングのオーバーヘッドを減らし、マルチスレッドとマルチコアプロセッサをサポートします。
1.3
OpenCLのバージョン
3.0
OpenGL
4.6
DirectX
12 (12_1)
CUDA
7.0
電源コネクタ
None
シェーダモデル
6.6
ROP
?
ラスタオペレーションパイプライン（ROPs）は、ゲーム内の照明や反射計算を主に取り扱い、アンチエイリアシング（AA）、高解像度、煙、火などの効果を管理します。ゲームのAAと照明効果が高いほど、ROPsの性能要求が高くなります。
128
推奨PSU
600W
ベンチマーク
FP32 (浮動小数点)
スコア
15.983
TFLOPS
他のGPUとの比較
FP32 (浮動小数点)
/ TFLOPS