Оценка производительности
GPU от NVIDIA на процессоре GV100. NVIDIA Tesla V100 PCIe 32 GB содержит 32 Гб видеопамяти HBM2. Шина 4096 бит, пропускная способность 897.0 GB/s. NVIDIA Tesla V100 PCIe 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
Рекомендуемый БП
Разъём питания
TDP/TGP
Рендеринг
Текстурные блоки (TMU)
ROP
L2 Cache
Дополнительно
Слоты
Дата выпуска
Дисплейные порты
Часто задаваемые вопросы
NVIDIA Tesla V100 PCIe 32 GB идеально подходит для сложных вычислений в области машинного обучения и искусственного интеллекта благодаря высокому GPU Performance Index (15.7). Она также хорошо справляется с задачами виртуализации и рендеринга, особенно при работе с большими объемами данных.
Вы можете сравнить NVIDIA Tesla V100 PCIe 32 GB с более новыми моделями, такими как NVIDIA A100 или NVIDIA H100. Эти модели имеют более высокие характеристики, такие как большая пропускная способность и более мощное охлаждение. Однако Tesla V100 предлагает отличную цену и качество для своих целей использования.
Для NVIDIA Tesla V100 PCIe 32 GB требуется достаточно мощный блок питания, рекомендуемый минимальный TDP составляет 250 Вт. Охлаждение также важно, так как эта видеокарта потребляет много энергии. Рекомендуется использовать систему с хорошим жидкостным охлаждением или качественным воздушным охлаждением.
В 2025-2026 годах NVIDIA Tesla V100 PCIe 32 GB может стать менее актуальной из-за выхода новых моделей с улучшенными характеристиками. Тем не менее, она все еще будет полезна для задач, требующих высокой производительности в машинном обучении и AI, особенно если вы хотите сохранить инвестиции в оборудование. Рекомендуется рассмотреть новые модели, но Tesla V100 все еще может быть хорошим выбором для специфических задач.
Рекомендации
Эта видеокарта идеально подходит для задач глубокого обучения (ML), искусственного интеллекта (AI) и научных вычислений из-за большого объема памяти и высокой пропускной способности. Также она может использоваться для сложного рендеринга в специализированных приложениях. Для гейминга или повседневной работы в офисе она не подходит из-за высокой стоимости и сложности использования.
Арендовать дешевле, чем покупать