NVIDIA Tesla V100 SXM2 32 GB

NVIDIA Tesla V100 SXM2 32 GB

О видеокарте

Видеокарта NVIDIA Tesla V100 SXM2 32GB GPU является лучшей профессиональной платформой, предлагающей невероятную производительность для центров обработки данных и предприятий. С базовой частотой 1290 МГц и частотой ускорения 1530 МГц, эта видеокарта способна легко справиться с самыми сложными нагрузками. 32 ГБ памяти HBM2 и частота памяти 876 МГц гарантируют эффективную работу с большими наборами данных и памятью. С 5120 устройствами теневого рендеринга и 6 МБ кэш-памяти L2, V100 SXM2 обеспечивает невероятную параллельную обработку, что делает ее идеальной для задач машинного обучения, искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. TDP 250 Вт может показаться высоким, но это разумное потребление энергии для огромной вычислительной мощности, которую он предоставляет. Теоретическая производительность 15,67 TFLOPS гарантирует, что V100 SXM2 способен обрабатывать сложные вычисления и симуляции в разы быстрее по сравнению с другими видеокартами. Его производительность особенно ценна для приложений глубокого обучения и научных расчетов. В целом, видеокарта NVIDIA Tesla V100 SXM2 32GB GPU - отличный выбор для профессионалов и предприятий, ищущих высокопроизводительную видеокарту для своего центра обработки данных или сервера. Ее впечатляющие технические характеристики и мощная производительность делают ее отличным вложением для тех, кто нуждается в вычислительной мощности верхнего уровня для своих самых требовательных нагрузок.

Общая информация

Производитель
NVIDIA
Платформа
Professional
Дата выпуска
March 2018
Название модели
Tesla V100 SXM2 32 GB
Поколение
Tesla
Базоввая частота
1290MHz
Boost Частота
1530MHz
Интерфейс шины
PCIe 3.0 x16

Характеристики памяти

Объем памяти
32GB
Тип памяти
HBM2
Шина памяти
?
Ширина шины памяти обозначает количество бит данных, которые видеопамять может передать за один такт. Чем больше ширина шины, тем больший объем данных может быть передан мгновенно, что делает ее одним из важнейших параметров видеопамяти. Пропускная способность памяти рассчитывается как: Пропускная способность памяти = Частота памяти x Ширина шины памяти / 8. Следовательно, если частоты памяти одинаковы, ширина шины памяти будет определять размер пропускной способности памяти.
4096bit
Частота памяти
876MHz
Пропускная способность
?
Пропускная способность памяти — это скорость передачи данных между графическим чипом и видеопамятью. Он измеряется в байтах в секунду, и формула для его расчета: пропускная способность памяти = рабочая частота × ширина шины памяти / 8 бит.
897.0 GB/s

Теоретическая производительность

Пиксельный филлрейт
?
Скорость заполнения пикселей — это количество пикселей, которые графический процессор (GPU) может визуализировать в секунду, измеряется в мегапикселях/с (миллион пикселей в секунду) или GPixels/s (миллиард пикселей в секунду). Это наиболее часто используемый показатель для оценки производительности обработки пикселей видеокарты.
195.8 GPixel/s
Текстурный филлрейт
?
Скорость заполнения текстуры — это количество элементов карты текстур (текселей), которые графический процессор может сопоставить с пикселями за одну секунду.
489.6 GTexel/s
FP16 (half)
?
Важным показателем для измерения производительности графического процессора являются возможности вычислений с плавающей запятой. Числа с плавающей запятой половинной точности (16 бит) используются в таких приложениях, как машинное обучение, где допустима более низкая точность. Числа с плавающей запятой одинарной точности (32-битные) используются для обычных задач обработки мультимедиа и графики, а числа с плавающей запятой двойной точности (64-битные) необходимы для научных вычислений, требующих широкого числового диапазона и высокой точности.
31.33 TFLOPS
FP64 (double)
?
Важным показателем для измерения производительности графического процессора являются возможности вычислений с плавающей запятой. Числа с плавающей запятой двойной точности (64-битные) необходимы для научных вычислений, требующих широкого числового диапазона и высокой точности, а числа с плавающей запятой одинарной точности (32-битные) используются для обычных задач обработки мультимедиа и графики. Числа с плавающей запятой половинной точности (16 бит) используются в таких приложениях, как машинное обучение, где допустима более низкая точность.
7.834 TFLOPS
FP32 (float)
?
Важным показателем для измерения производительности графического процессора являются возможности вычислений с плавающей запятой. Числа с плавающей запятой одинарной точности (32-битные) используются для обычных задач обработки мультимедиа и графики, а числа с плавающей запятой двойной точности (64-битные) необходимы для научных вычислений, требующих широкого числового диапазона и высокой точности. Числа с плавающей запятой половинной точности (16 бит) используются в таких приложениях, как машинное обучение, где допустима более низкая точность.
15.983 TFLOPS

Другое

Потоковый мультипроцессор (SM)
?
Несколько потоковых процессоров (SP) вместе с другими ресурсами образуют потоковый мультипроцессор (SM), который также называется основным ядром графического процессора. Эти дополнительные ресурсы включают в себя такие компоненты, как планировщики деформации, регистры и общую память. SM можно считать сердцем графического процессора, аналогично ядру ЦП, при этом регистры и общая память являются дефицитными ресурсами внутри SM.
80
Блоки шейдинга
?
Самым фундаментальным процессором является потоковый процессор (SP), в котором выполняются определенные инструкции и задачи. Графические процессоры выполняют параллельные вычисления, что означает, что несколько процессоров SP работают одновременно для обработки задач.
5120
Кэш L1
128 KB (per SM)
Кэш L2
6MB
TDP
250W
Версия Vulkan
?
Vulkan — это кроссплатформенный графический и вычислительный API от Khronos Group, предлагающий высокую производительность и низкую нагрузку на процессор. Он позволяет разработчикам напрямую управлять графическим процессором, снижает затраты на рендеринг и поддерживает многопоточные и многоядерные процессоры.
1.3
Версия OpenCL
3.0

Бенчмарки

FP32 (float)
15.983 TFLOPS
OctaneBench
348

По сравнению с другими GPU