在 P100 上，我们测试的是半精度（FP16）FLOPs。而在 V100 上，我们测试的是张量 FLOPs，它以混合精度的方式在 Tensor Cores 上运行：以 FP16 的精度执行矩阵乘法，而以 FP32 的精度进行累加。也许 V100 GPU 在深度学习环境下最有意思的硬件特征就是 Tensor Cores，它是能以半精度的方式计算 4×4 矩阵乘法...
对于测试过的 RNN 和 LSTM 深度学习模型,我们注意到 V100 比 P100 的相对性能随着网络的规模和复杂度(128 个隐藏单元到 1024 个隐藏单元)的提升而增加。我们的结果表明 V100 相对于 P100 在 FP16 的训练模式下最大加速比为 2.05 倍,而推断模式下实现了 1.72 倍的加速。这些数据比基于 V100 具体硬件规格的预...
QUDA等等。从图中可以看到，相比Tesla P100的GPU，Tesla V100的平均加速比是在1.5倍左右。由于这些算法都是使用双精度浮点计算，所以这个结果与Tesla V100的双精度浮点计算能力方面比Tesla P100有50%的性能提升是直接相关的。
Tesla V100是一款Volta架构GPU。2017年5月11日，正式发布了全新Volta架构GPU——NVIDIATeslaV100，TeslaV100是史上规模最庞大的GPU，拥有超过210亿个晶体管，是上代TeslaP100的1.37倍，核心面积达到了创纪录的815平方毫米。此外，TeslaV100还增加与深度学习高度相关的Tensor单元，Tensor性能号称可以达到120TFLOPS。同时，...
但是考虑到帕斯卡架构确实是老了一些，又看到 V100 芯片作为 P100 的下一代，性能更强，差价也不算太高，就咬咬牙选择了 V100 SXM2 16GB 服务器版本的计算卡（后面会提到选择 SXM2 的原因）。装机配置 以下是本次装机的配置：主板：技嘉 GA-B250M-DS3H CPU：Intel 酷睿 I5-6600显卡：NVIDIA V100 SXM2 16G ...
这样的配置使得Tesla V100拥有了超过210亿个晶体管，核心面积也创下了纪录，达到了815平方毫米。它采用先进的12nmFFN工艺制造，尽管标注为16nm深度改良，但性能已经相当出色。与上一代旗舰Tesla P100相比，Tesla V100在规格上有了显著的提升。Tesla P100仅配备了3584个CUDA核心，拥有153亿个晶体管，核心面积仅为610平方...
专业运算显卡的显存容量是多少? 专业运算显卡的接口有没有说明? 专业运算显卡的显存位宽? 专业运算显卡的显存频率? 产品的显存类型有相关的说明吗? 还生产其它产品吗? 店主电话微信号是多少? 支持一件代发吗? 发货地在哪里? 产品有质保吗? 广东洪邦信息技术有限公司 3年 OEM真实性核验 主营商品:华为超聚变服务...
有同学问:NVIDIA手册上说Tesla P100用sp做半精度,理论计算能力是单精度的一倍,我在Tesla V100上用非tensor core测试,半精度并不如单精度。不知道是p100是不是也这样? 对于这个问题我们好好唠唠: 备注/经验分享: Tesla V100的半精度有两部分。 一部分是通用的,另外一部分是专用的。 通用的是SP,用户可以自行写...
以 ResNet-50 深度神经网络为例，Tesla V100 的深度神经网络训练任务中的速度比 Tesla P100 快 2.4 倍。如果每张图像的目标延迟是 7ms，那么 Tesla V100 使用 ResNet-50 深度神经网络进行推理的速度比 P100 快 3.7 倍。强大的硬件规格也让 Tesla V100 具备了业界领先的浮点和整数性能。计算速率峰值在不同...
Tesla V100是一款Volta架构GPU，是史上规模最庞大的GPU，于2017年5月11日发布。相关事件 2017年5月11日，正式发布了全新Volta架构GPU——NVIDIATeslaV100，TeslaV100是史上规模最庞大的GPU，拥有超过210亿个晶体管，是上代TeslaP100的1.37倍，核心面积达到了创纪录的815平方毫米。此外，TeslaV100还增加与深度学习高度...