NVIDIA Tesla V100S PCIe 32 GB

NVIDIA Tesla V100S PCIe 32 GB — 32 Гб HBM2, 5,120 ядер

Loading...

Performance Rating

The Tesla V100S PCIe 32 GB was a professional graphics card by NVIDIA, launched on November 26th, 2019. Built on the 12 nm process, and based on the GV100 graphics processor, the card supports DirectX 12. The GV100 graphics processor is a large chip with a die area of 815 mm² and 21,100 million transistors. It features 5120 shading units, 320 texture mapping units, and 128 ROPs. Also included are 640 tensor cores which help improve the speed of machine learning applications. NVIDIA has paired 32 GB HBM2 memory with the Tesla V100S PCIe 32 GB, which are connected using a 4096-bit memory interface. The GPU is operating at a frequency of 1245 MHz, which can be boosted up to 1597 MHz, memory is running at 1107 MHz.

A100 A100
H200 H200
MI325X MI325X

NVIDIA Tesla V100S PCIe 32 GB

NVIDIA Tesla V100S PCIe 32 GB

Memory

Memory Size

32 GB

Memory Type

Memory Bandwidth

1.13 TB/s

Memory Bus Width

4,096 бит

ML Performance

FP16 (Half Precision)

32.71 TFLOPS
998.4 TFLOPS
(Intel UHD Graphics 730)

BF16 (Brain Float)

No TFLOPS
311.84 TFLOPS
(NVIDIA A800 SXM4 80 GB)

TF32 (TensorFloat)

Compute Power

FP32 (Single Precision)

16.35 TFLOPS

FP64 (Double Precision)

8.177 TFLOPS
1,204,000.0 TFLOPS
(AMD Radeon RX 7900M)

CUDA Cores

Architecture & Compatibility

GPU Architecture

Volta

SM (Streaming Multiprocessor)

PCIe Version

PCIe 3.0 x16

ML Software Support

CUDA Version

Clocks & Performance

Base Clock

Boost Clock

Memory Clock

Power Consumption

TDP/TGP

250 W
unknown
(NVIDIA CMP 70HX)

Recommended PSU

Power Connector

2x 8-pin

Rendering

Texture Units (TMU)

Additional

Slots

Dual-slot
SXM Module
(NVIDIA H200 SXM 141 GB)

Release Date

Nov. 26, 2019

Display Outputs

No outputs
4x mini-DisplayPort 2.0
4x HDMI 2.1
(SPARKLE Arc A310 OmniView)

FAQ

Для каких задач подходит NVIDIA Tesla V100S PCIe 32 GB?

NVIDIA Tesla V100S PCIe 32 GB идеально подходит для вычислительной мощности и оптимизации алгоритмов машинного обучения (ML), искусственного интеллекта (AI), научных вычислений и рендеринга. Она обеспечивает высокую пропускную способность и производительность FP32, что делает ее отличным выбором для сложных вычислительных задач.

С какими конкурентами сравнить и чем отличается эта видеокарта?

NVIDIA Tesla V100S PCIe 32 GB можно сравнить с аналогичными моделями от других производителей, такими как AMD Radeon Instinct MI60 или более старыми моделями NVIDIA, такими как Tesla V100. В сравнении с AMD Radeon Instinct MI60, Tesla V100S имеет большую память и пропускную способность, но может быть менее эффективна в некоторых специфических задачах. В сравнении с более старыми моделями Tesla V100, она предлагает улучшенные характеристики и более высокую производительность.

Достаточно ли питания и охлаждения для этой карты?

Для NVIDIA Tesla V100S PCIe 32 GB требуется TDP (Тепловыделение при максимальной нагрузке) 250 Вт. Это означает, что вам потребуется блок питания с мощностью не менее 650 Вт для обеспечения стабильной работы видеокарты. Что касается охлаждения, рекомендуется использовать систему с хорошей циркуляцией воздуха или жидкостное охлаждение, чтобы предотвратить перегрев.

Стоит ли брать эту карту в 2025-2026 году?

На момент 2025-2026 года NVIDIA Tesla V100S PCIe 32 GB может быть старой моделью, что означает, что существуют более современные и производительные опции. Тем не менее, если вам нужны высокие характеристики в области вычислительной мощности и ML/AI, эта видеокарта все еще может быть актуальной, особенно если она находится в хорошем состоянии и не требует дорогостоящего обслуживания или замены компонентов.

Совместимость с PCIe, блоком питания и корпусом

NVIDIA Tesla V100S PCIe 32 GB совместима с PCIe 3.0 и выше. Она требует блока питания с мощностью не менее 650 Вт для обеспечения стабильной работы. Корпус должен иметь достаточное количество свободного пространства для установки видеокарты и соответствующий разъем PCIe. Кроме того, корпус должен быть оборудован системой охлаждения, обеспечивающей стабильную работу видеокарты.

Recommendations

Эта видеокарта отлично подходит для задач машинного обучения и искусственного интеллекта, а также для вычислительной науки и научных расчетов благодаря высокой пропускной способности и большому объему памяти. Также она может использоваться для рендеринга в реальном времени при наличии соответствующего программного обеспечения. Для гейминга или офисных задач она не предназначена.

Renting is cheaper than buying