Серверная видеокарта nvidia V100 SXM2 V100 SXM2

Видеокарта NVIDIA Tesla V100 SXM2 — революционный серверный ускоритель архитектуры Volta

NVIDIA Tesla V100 SXM2 — это профессиональный серверный графический процессор (GPU), построенный на передовой архитектуре NVIDIA Volta с применением 12-нм техпроцесса TSMC [citation:1][citation:4]. Представленный в 2017 году, этот ускоритель стал прорывным решением для центров обработки данных, впервые представив тензорные ядра для ускорения задач искусственного интеллекта и глубокого обучения [citation:1][citation:4].

Модель в форм-факторе SXM2 предназначена для установки в высокоплотные серверные платформы, такие как NVIDIA DGX-1, и использует NVLink-соединение для масштабирования производительности [citation:3][citation:8]. Видеокарта оснащена 5120 ядрами CUDA, 640 тензорными ядрами первого поколения и до 32 ГБ высокоскоростной памяти HBM2 с пропускной способностью 900 ГБ/с, что обеспечивает до 125 TFLOPS производительности для задач глубокого обучения [citation:2][citation:3].

Основные характеристики

• Тип: Серверный графический ускоритель (Data Center GPU) для ИИ, HPC и глубокого обучения
• Модель: NVIDIA Tesla V100 SXM2 (версии 16 ГБ и 32 ГБ)
• Архитектура: NVIDIA Volta (12 нм техпроцесс) [citation:1][citation:4]
• Графический процессор: GV100 [citation:2][citation:7]
• Количество транзисторов: 21 100 млн [citation:2][citation:7]
• Площадь кристалла: 815 мм² [citation:1][citation:2]
• Количество ядер CUDA: 5 120 [citation:1][citation:2][citation:4]
• Количество тензорных ядер: 640 (1-го поколения) [citation:1][citation:2][citation:4]
• Количество текстурных блоков (TMUs): 320 [citation:2][citation:7]
• Количество блоков растеризации (ROPs): 128 [citation:2][citation:7]
• Кэш-память L2: 6 МБ [citation:2][citation:7]
• Объем видеопамяти: 16/32 ГБ HBM2 с поддержкой ECC [citation:2][citation:5][citation:7]
• Шина памяти: 4096 бит [citation:1][citation:2][citation:4]
• Пропускная способность памяти: 900 ГБ/с [citation:1][citation:2][citation:4]
• Базовая частота GPU: 1290 МГц (32 ГБ версия) [citation:2]
• Частота GPU в режиме Boost: 1530 МГц (32 ГБ версия) [citation:2][citation:7]
• Производительность FP16 (половинная точность): 31.33 TFLOPS [citation:2][citation:7]
• Производительность FP32 (одинарная точность): 15.67 TFLOPS [citation:2][citation:7]
• Производительность FP64 (двойная точность): 7.83 TFLOPS [citation:1][citation:2][citation:4]
• Производительность тензорных ядер (глубокое обучение): 125 TFLOPS [citation:3]
• Интерфейс: SXM2 [citation:1][citation:4]
• Видеовыходы: Отсутствуют (чисто вычислительный ускоритель) [citation:2]
• Форм-фактор: SXM2-модуль, длина 105 мм, ширина 90 мм, высота 40 мм [citation:7][citation:9]
• Система охлаждения: Пассивная (требуется обдув корпусными вентиляторами сервера) [citation:3][citation:7]
• Максимальное энергопотребление (TDP): 250-300 Вт [citation:1][citation:2][citation:3]
• Разъемы дополнительного питания: Питание осуществляется через SXM2-разъем [citation:2][citation:7]
• Вид поставки: OEM [citation:7][citation:9]

Назначение

NVIDIA Tesla V100 SXM2 разработана для решения самых сложных задач в центрах обработки данных, исследовательских лабораториях и корпоративных средах [citation:3]:

• Глубокое обучение и искусственный интеллект: 640 тензорных ядер первого поколения обеспечивают до 125 TFLOPS производительности для обучения и инференса нейросетей, ускоряя фреймворки типа TensorFlow и PyTorch [citation:3][citation:4].
• Высокопроизводительные вычисления (HPC): Производительность FP64 на уровне 7.8 TFLOPS позволяет решать сложные научные и инженерные задачи, включая симуляции CAE, молекулярную динамику и вычислительную гидродинамику [citation:1][citation:4].
• Масштабируемые кластеры и суперкомпьютеры: Технология NVLink 2.0 обеспечивает высокоскоростное соединение между GPU (до 300 ГБ/с), позволяя объединять до 8 карт в единый кластер с низкой задержкой в системах типа NVIDIA DGX-1 [citation:3][citation:6][citation:10].
• Научные исследования: Моделирование климата, геномные исследования, физика высоких энергий, вычислительная химия и биоинформатика [citation:3].
• Анализ больших данных: Ускорение обработки и анализа крупных датасетов в библиотеках RAPIDS и других аналитических платформах.

Возможности и технологии

• Архитектура NVIDIA Volta: Революционная архитектура, впервые объединившая ядра CUDA и тензорные ядра в единой вычислительной платформе для максимальной производительности в HPC и ИИ-задачах [citation:1][citation:4].
• Тензорные ядра первого поколения (640 шт.): Специализированные вычислительные блоки для матричных операций, лежащих в основе глубокого обучения, обеспечивающие ускорение до 12 раз по сравнению с предыдущими поколениями [citation:4].
• 32 ГБ памяти HBM2 с ECC: Высокоскоростная память с коррекцией ошибок гарантирует точность вычислений для критически важных задач и позволяет работать с крупными датасетами [citation:2][citation:3].
• Пропускная способность 900 ГБ/с: 4096-битная шина памяти HBM2 обеспечивает скорость доступа, необходимую для интенсивных вычислений [citation:1][citation:2][citation:4].
• NVLink второго поколения: Высокоскоростное соединение между GPU с пропускной способностью до 300 ГБ/с для масштабирования производительности в многокарточных конфигурациях [citation:3][citation:6][citation:10].
• Поддержка CUDA 7.0: Полная совместимость с экосистемой параллельных вычислений NVIDIA и оптимизированными библиотеками для ИИ и HPC [citation:2][citation:7].
• Гетерогенные вычисления: Поддержка DirectX 12.1, OpenGL 4.6 и OpenCL 2.0 для широкого спектра приложений [citation:7][citation:9].

Особенности SXM2-версии

• Форм-фактор SXM2: В отличие от PCIe-версии, SXM2-модуль имеет более высокую производительность (до 30 TFLOPS FP16 против 28 TFLOPS) и требует специального разъема на материнской плате сервера [citation:1][citation:4][citation:10].
• NVLink: Обеспечивает более высокую пропускную способность межсоединений (300 ГБ/с против 32 ГБ/с у PCIe) и лучшую масштабируемость в многокарточных конфигурациях, что делает ее предпочтительной для суперкомпьютерных кластеров [citation:6][citation:10].
• Оптимизация для DGX-платформ: SXM-версия специально разработана для установки в системы NVIDIA DGX-1 и совместимые серверы с поддержкой SXM-разъемов [citation:3][citation:8].
• Производительность в 14B моделях: Восьмикарточная система DGX-1 с V100 SXM2 обеспечивает до 52 токенов/с при обучении моделей уровня LLaMA-2-13B [citation:3].

Технические характеристики (подробно)

Графический процессор и память (32 ГБ версия)

• Архитектура: NVIDIA Volta
• Кодовое имя GPU: GV100 [citation:2][citation:7]
• Техпроцесс: 12 нм TSMC [citation:1][citation:4]
• Количество ядер CUDA: 5 120 [citation:1][citation:2][citation:4]
• Количество тензорных ядер: 640 [citation:1][citation:2][citation:4]
• Количество текстурных блоков (TMUs): 320 [citation:2][citation:7]
• Количество блоков растеризации (ROPs): 128 [citation:2][citation:7]
• Кэш-память L2: 6 МБ [citation:2][citation:7]
• Объем видеопамяти: 32 ГБ HBM2 с поддержкой ECC [citation:2][citation:7]
• Шина памяти: 4096 бит [citation:1][citation:2][citation:4]
• Эффективная частота памяти: 1754 МГц [citation:2][citation:7]
• Пропускная способность памяти: 898-900 ГБ/с [citation:1][citation:2][citation:4]

Производительность (32 ГБ версия)

• Пиковая производительность FP16 (половинная точность): 31.33 TFLOPS [citation:2][citation:7]
• Пиковая производительность FP32 (одинарная точность): 15.67 TFLOPS [citation:2][citation:7]
• Пиковая производительность FP64 (двойная точность): 7.83 TFLOPS [citation:1][citation:2][citation:4]
• Пиковая производительность тензорных ядер (глубокое обучение): 125 TFLOPS [citation:3]
• Скорость заполнения текстур (Texel fill rate): 489.6 GTexel/с [citation:2]
• Скорость заполнения пикселей (Pixel fill rate): 195.8 GPixel/с [citation:2]

Физические характеристики и энергопотребление

• Максимальное энергопотребление (TDP): 250-300 Вт [citation:1][citation:2][citation:3]
• Разъемы дополнительного питания: Питание через SXM2-разъем [citation:2][citation:7]
• Тип охлаждения: Пассивное (требуется обдув корпусными вентиляторами или жидкостное охлаждение в системах DGX) [citation:3][citation:7]
• Количество занимаемых слотов: 1 (в составе модуля) [citation:7][citation:9]
• Длина платы (PCB): 105 мм [citation:7][citation:9]
• Ширина: 90 мм [citation:7][citation:9]
• Высота: 40 мм [citation:7][citation:9]
• Видеовыходы: Отсутствуют [citation:2]
• Артикулы (MPN): 900-2G503-0010-000 (32 ГБ OEM), PG503 SKU203 [citation:7][citation:9]

Поддерживаемые API и технологии

• DirectX: 12.1 [citation:2][citation:7]
• OpenGL: 4.6 [citation:2][citation:7]
• OpenCL: 3.0 [citation:2]
• Vulkan: 1.4 [citation:2]
• CUDA: 7.0 [citation:2][citation:7]
• NVLink: Да, 2-го поколения, 300 ГБ/с [citation:3][citation:6][citation:10]
• NVENC/NVDEC: 6-го поколения (NVENC) / 3-го поколения (NVDEC) [citation:2]
• Поддержка ECC: Да [citation:2][citation:7]

Комплектация (OEM)

OEM-версия (например, артикул 900-2G503-0010-000) поставляется в упрощенной упаковке для системных интеграторов [citation:7][citation:9]. Комплектация включает:

• Графический процессор NVIDIA Tesla V100 SXM2
• Пассивная система охлаждения (интегрирована)
• Документация (опционально) [citation:7][citation:9]

Где применяется NVIDIA Tesla V100 SXM2

• Высокопроизводительные серверы и суперкомпьютеры: Установка в платформы NVIDIA DGX-1 и совместимые серверы от HPE, Dell, Supermicro [citation:3][citation:8].
• Облачные платформы и GPU-as-a-Service: Предоставление вычислительных ресурсов для обучения ИИ и инференса в публичных и частных облаках [citation:6].
• Научно-исследовательские центры: Моделирование климата, астрофизика, геномные исследования, лекарственный дизайн [citation:3].
• Корпоративные ЦОД: Развертывание внутренних платформ для разработки ИИ-решений и высокопроизводительных вычислений.
• Университеты и академические институты: Проведение передовых научных исследований и обучение специалистов в области ИИ и HPC [citation:3].

Почему стоит выбрать NVIDIA Tesla V100 SXM2

• Прорывная производительность ИИ: 125 TFLOPS тензорной производительности обеспечивает ускорение обучения нейросетей, недостижимое для предыдущих поколений [citation:3][citation:4].
• 32 ГБ памяти HBM2 с ECC: Большой объем памяти с коррекцией ошибок позволяет работать с крупными моделями и датасетами [citation:2][citation:3].
• Масштабируемость через NVLink: Объединение до 8 GPU в единый кластер с пропускной способностью 300 ГБ/с для решения задач, требующих экстремальной производительности [citation:3][citation:6][citation:10].
• Серверная надежность: Конструкция, рассчитанная на круглосуточную работу в дата-центрах, с поддержкой ECC-памяти и корпоративных функций управления [citation:3].
• Проверенная экосистема: Оптимизация всеми ведущими фреймворками глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch) и поддержка полного стека NVIDIA CUDA [citation:3].
• Оптимальное решение для моделей до 14B параметров: Отличное соотношение цены и производительности для обучения и инференса моделей среднего размера [citation:3].

Часто задаваемые вопросы