NVIDIA Tesla V100
NVIDIA Tesla V100 — это графический процессор (GPU) на базе архитектуры NVIDIA Volta. Он предназначен для центров обработки данных и ускорения различных задач, включая ИИ, высокопроизводительные вычисления (HPC), обработку больших объемов данных. NVIDIA Tesla V100 — первая модель GPU, которая преодолела барьер в 100 терафлопс (TFLOPS) производительности глубокого обучения.
Ключевые характеристики
Tesla V100 доступен в конфигурациях 16 и 32 ГБ, обеспечивая производительность, которая эквивалентна 100 CPU. Высокий уровень производительности позволяет специалистам по работе с данными, исследователям и инженерам уделять больше времени разработкам в области ИИ вместо оптимизации памяти.
Мощность и производительность
V100 с его 640 тензорными ядрами предназначен для конвергенции ИИ и высокопроизводительных вычислений (HPC). Один сервер, оснащенный графическими процессорами V100, может заменить сотни серверов с центральными процессорами (CPU) для традиционных рабочих нагрузок.
Физические размеры
NVIDIA Tesla V100 создан для установки в серверы высокой плотности, типичные для современных дата-центров. Точные размеры Tesla V100 варьируются в зависимости от конкретной модели. Например, у SXM2 Tesla V100 с подключением NVLink более компактный форм-фактор, чем у PCIe.
Возможности подключения
У Tesla V100 нет традиционных дисплейных выходов, потому что он не предназначен для прямого подключения к устройствам отображения.
Вместо этого он взаимодействует с остальной частью системы через высокоскоростное соединение PCIe 3.0 x16 или NVLink в зависимости от конкретной модели. За счет этого V100 быстро и эффективно взаимодействует с центральным процессором и системной памятью.
Tesla V100 также поддерживает технологию NVIDIA NVLink, которая позволяет нескольким GPU напрямую подключаться друг к другу для более быстрого обмена данными.
Сферы применения NVIDIA Tesla V100
Научные исследования. V100 позволяет ученым и исследователям выполнять сложные вычисления на больших массивах данных, чтобы моделировать и прогнозировать различные явления в таких областях, как квантовая химия, гидродинамика и моделирование климата.
Машинное обучение. Благодаря тензорным ядрам V100 хорошо подходит для обучения сложных моделей машинного обучения, в котором большие нейронные сети обучаются на огромных объемах данных.
Бизнес-аналитика. Высокая скорость передачи данных делает V100 оптимальным решением для приложений бизнес-аналитики, которые требуют быстрой обработки больших объемов данных в режиме реального времени.
Предыдущая статья