NVIDIA Tesla V100 32GB HBM2 PCIe — серверный GPU-ускоритель для AI и глубокого обучения

Технические характеристики:

Архитектура NVIDIA Volta:

• 5120 CUDA-ядер: параллельная обработка вычислительных задач.
• 80 мультипроцессоров: распределение нагрузки между вычислительными блоками GPU.
• 640 Tensor-ядер: ускорение матричных операций при глубоком обучении.
• FP32 до 14 TFLOPS: вычисления одинарной точности.
• FP64 до 7 TFLOPS: научные и инженерные расчёты двойной точности.
• Tensor Performance до 112 TFLOPS: ускорение поддерживаемых операций смешанной точности.

Высокоскоростная память 32 ГБ HBM2:

• Объём 32 ГБ: размещение больших массивов данных, нейронных сетей и промежуточных результатов вычислений.
• Технология HBM2: высокоскоростная память с широкой шиной передачи данных.
• 4096-битная шина: высокая производительность обмена данными между памятью и GPU.
• 900 ГБ/с: пропускная способность для интенсивных вычислительных нагрузок.
• ECC: поддержка обнаружения и исправления определённых ошибок памяти.
• Большие модели: увеличенный объём видеопамяти позволяет работать с более крупными моделями и пакетами данных по сравнению с версией 16 ГБ.

Искусственный интеллект и глубокое обучение:

• Deep Learning: ускорение обучения и использования нейронных сетей.
• Machine Learning: выполнение совместимых алгоритмов машинного обучения.
• Tensor Cores: аппаратное ускорение операций с матрицами.
• PyTorch: работа с совместимыми версиями CUDA и фреймворка.
• TensorFlow: ускорение вычислений при наличии поддерживаемого программного окружения.
• GPU-инференс: выполнение обученных моделей, помещающихся в доступную память.
• 32 ГБ HBM2: дополнительный объём памяти для моделей, промежуточных тензоров и вычислительных задач.

Научные и высокопроизводительные вычисления:

• HPC: высокопроизводительные параллельные вычисления.
• FP64: высокая производительность операций двойной точности.
• Математическое моделирование: решение больших вычислительных задач.
• Научные исследования: физика, химия, биоинформатика и численные расчёты.
• Обработка данных: GPU-ускорение алгоритмов анализа числовых массивов.
• Вычислительные кластеры: применение в совместимых серверных конфигурациях.

Виртуализация и серверное применение:

• Серверное исполнение: конструкция предназначена для вычислительных систем.
• NVIDIA vGPU: виртуализация в совместимой инфраструктуре при наличии требуемых лицензий.
• Многопользовательские среды: использование ускорителя в поддерживаемых виртуализированных конфигурациях.
• GPU Computing: выполнение параллельных вычислительных задач.
• CUDA: поддержка профессиональных приложений и вычислительных библиотек.
• Мониторинг: использование NVIDIA Management Library и совместимых инструментов.

Охлаждение и питание:

• Пассивная система охлаждения: ускоритель не оснащён собственным вентилятором.
• Серверный обдув: необходим направленный поток воздуха через радиатор.
• Энергопотребление: до 250 Вт.
• Дополнительное питание: разъём 8-pin EPS12V; необходимо проверить соответствие кабеля и распиновки.
• PCIe 3.0 x16: установка в совместимые серверные платы.
• Двухслотовое исполнение: требуется соответствующее пространство в корпусе.
• Без видеовыходов: для подключения монитора необходимо другое графическое устройство.

Оптимально подходит для:

• Серверов искусственного интеллекта.
• Машинного и глубокого обучения.
• Обучения нейронных сетей.
• GPU-инференса совместимых моделей.
• Научных вычислений HPC.
• Инженерных и математических расчётов.
• Систем NVIDIA CUDA.
• Серверов GPU Computing.
• Вычислительных рабочих станций.
• Совместимых сред NVIDIA vGPU.
• Обработки больших массивов данных.
• Исследовательских вычислительных систем.