Оценка производительности
GPU от NVIDIA на процессоре GV100. NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB содержит 32 Гб видеопамяти HBM2. Шина 4096 бит, пропускная способность 897.0 GB/s. NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB имеет 5120 CUDA ядер. Начиная с CUDA Toolkit версии 13, поддержка видеокарты удалена.
Содержание:
Память ML-производительность Вычислительная мощность Архитектура и совместимость Программная поддержка ML Частоты и производительность Энергопотребление Рендеринг ДополнительноПамять
Объем памяти
Тип памяти
Пропускная способность памяти
Ширина шины памяти
ML-производительность
FP16 (half)
BF16
TF32
Вычислительная мощность
FP32 (float)
FP64 (double)
CUDA ядра
RT ядра
Архитектура и совместимость
Архитектура GPU
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe версия
Программная поддержка ML
CUDA версия
Частоты и производительность
Base Clock
Boost Clock
Memory Clock
Энергопотребление
TDP/TGP
Рекомендуемый БП
Разъём питания
Дополнительно
Слоты
Дата выпуска
Дисплейные порты
Часто задаваемые вопросы
NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB идеально подходит для задач машинного обучения и искусственного интеллекта благодаря высокой пропускной способности и количеству вычислительных ядер. Она также хорошо справляется с задачами рендеринга и научных вычислений, где требуются большие объемы данных и высокая параллельность вычислений.
Конкурентом для NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB может быть AMD Radeon Instinct MI100. Обе карты предназначены для задач машинного обучения и AI, но Tesla V100 имеет более высокую пропускную способность и больше вычислительных ядер, что делает его более мощным в этих задачах. Однако MI100 может быть более доступным по цене.
Для NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB требуется питание от блока питания на 600 Вт или выше, так как ее TDP составляет 250 Вт. Важно также обеспечить эффективное охлаждение, так как высокая нагрузка может привести к перегреву. Рекомендуется использовать систему охлаждения с большим радиатором и несколькими вентиляторами.
Конкретный выбор зависит от ваших текущих и будущих потребностей. NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB остается актуальной для задач машинного обучения и AI, но может оказаться несколько устаревшей по сравнению с новыми моделями. Если вам нужны максимальные вычислительные возможности и вы не планируете обновлять оборудование в ближайшее время, то она может быть хорошим выбором. Однако стоит рассмотреть новые модели, такие как A100, которые могут предложить лучшую производительность и большую совместимость.
Рекомендации
Эта видеокарта идеально подходит для вычислительно-интенсивных задач, таких как машинное обучение (ML), искусственный интеллект (AI) и научные вычисления. Она также может использоваться для сложного рендеринга и других вычислительных задач, требующих больших объемов памяти и высокой пропускной способности.
Арендовать дешевле, чем покупать