Card màn hình NVIDIA Tesla Volta V100 PCIe 32GB

Liên hệ

Giá trên chưa bao gồm 10% thuế VAT

  • Nhà sản xuất: NVIDIA
  • GPU Memory: 32GB HBM2
  • Memory Bandwidth: 900 GB/s
  • Tensor Cores: 640
  • CUDA Cores: 5,120
  • Tensor Performance: 112 TFLOPS
  • System Interface: PCI Express 3.0
  • Power Consumption: 250W
Mã: SVNGPUTESLAV100 Danh mục: ,

NVIDIA Tesla V100 32GB CoWoS HBM2 PCIe 3.0 là card đồ họa của NVDIA được giới thiệu vào ngày 21 tháng 6 năm 2017. Được sản xuất trên tiến trình 12nm của TSMC và dựa trên bộ xử lý đồ họa GV100, hỗ trợ Directx 12.

Bộ xử lý đồ họa GV100 là một chip lớn với diện tích khuôn là 815 mm2 và 21,1 tỷ bóng bán dẫn. Nó có 5120 đơn vị tạo bóng, 320 đơn vị ánh xạ kết cấu và 128 ROP. Ngoài ra còn có 640 lõi tensor giúp cải thiện tốc độ của các ứng dụng học máy.

Tesla V100 PCIe 16 GB được trang bị 16 GB bộ nhớ HBM2, được kết nối bằng giao diện bộ nhớ 4096-bit. GPU hoạt động ở tần số 1245 MHz, có thể tăng tốc lên tới 1380 MHz, và bộ nhớ chạy ở tốc độ 876 MHz.

Thông số kỹ thuật GPU NVIDIA Volta V100 32GB PCIe 3.0

GPU Architecture NVIDIA Volta
GPU Memory 32GB HBM2
Memory bandwidth 960 GB/s
Error-correcting code (ECC) Yes
NVIDIA CUDA® Cores 5,120
Double-Precision Performance 7 TFLOPS
Single-Precision Performance 14 TFLOPS
Tensor Performance 112 TFLOPS
System interface PCIe 3.0 x16
Power Consumption 250 W
Thermal Solution Passive
Form Factor PCIe Full Height/Length
Compute APIs CUDA, DirectCompute, OpenCL™, OpenACC

Đánh giá

Chưa có đánh giá nào.

Chỉ những khách hàng đã đăng nhập và mua sản phẩm này mới có thể đưa ra đánh giá.

Tên sản phẩm Card màn hình NVIDIA Tesla V100 32GB PCIe
GPU Architecture NVIDIA Volta
GPU Memory 32GB HBM2
Memory bandwidth 960 GB/s
Error-correcting code (ECC) Yes
NVIDIA CUDA® Cores 5,120
Double-Precision Performance 7 TFLOPS
Single-Precision Performance 14 TFLOPS
Tensor Performance 112 TFLOPS
System interface PCIe 3.0 x16
Power Consumption Total board power: 250 W
Thermal Solution Passive
Form Factor PCIe Full Height/Length
Compute APIs CUDA, DirectCompute, OpenCL™, OpenACC