Видеокарта NVIDIA Tesla V100 16GB HBM2 5120 CUDA 4096 bit серверная видеокарта GPU ускоритель для нейросетей машинного обучения

Видеокарта NVIDIA Tesla V100 16GB HBM2 — GPU-ускоритель для искусственного интеллекта и HPC

⚡ Серверный GPU для нейронных сетей, глубокого обучения и научных вычислений

• NVIDIA Tesla V100 — профессиональный вычислительный ускоритель на архитектуре Volta, созданный для дата-центров, высокопроизводительных вычислений (HPC) и задач искусственного интеллекта.
• 16 ГБ видеопамяти HBM2 с шиной 4096 бит обеспечивают пропускную способность до 900 ГБ/с — критически важный параметр для работы с большими датасетами и тяжёлыми моделями.
• 5120 ядер CUDA и 640 тензорных ядер позволяют выполнять параллельные вычисления с максимальной скоростью — основа эффективного обучения и инференса нейросетей.
• Поддержка ECC-памяти защищает данные от ошибок при длительных вычислительных сессиях.

🔬 Сферы применения Tesla V100

• 🤖 Обучение и инференс нейронных сетей (TensorFlow, PyTorch, cuDNN)
• 📊 Обработка и аналитика больших данных (Big Data)
• 🧬 Научные симуляции: молекулярная динамика, квантовая химия, метеорология
• 🖥️ Серверная виртуализация и облачные вычисления
• 🔍 Компьютерное зрение и распознавание речи

📐 Технические характеристики

• GPU: NVIDIA Tesla V100 (архитектура Volta, 12 нм)
• Видеопамять: 16 ГБ HBM2
• Шина памяти: 4096 бит
• Пропускная способность: до 900 ГБ/с
• Ядра CUDA: 5120
• Тензорные ядра: 640
• Интерфейс: SXM
• Питание: TDP до 300 Вт
• Охлаждение: пассивное (требуется продув в серверном шасси)

💡 Чем Tesla V100 отличается от игровой карты?

• NVIDIA Tesla V100 — это специализированный GPU-ускоритель для вычислений, а не игровая видеокарта. Он не имеет видеовыходов, но обеспечивает максимальную производительность при обучении AI-моделей и выполнении HPC-задач.
• Один сервер с Tesla V100 заменяет до 30 CPU-серверов по производительности инференса — значительное сокращение затрат на серверную инфраструктуру.
• GPU-ускоритель NVIDIA Tesla V100 16GB HBM2 подходит для построения локальных кластеров машинного обучения, исследовательских станций и серверов искусственного интеллекта.