精明的卖家早已准备好配套方案。搭配特定型号的转接卡后，这张拆机卡可实现900GB/s的显存带宽，比原装PCIe版本高出28%。中关村经销商透露，已有创业团队用20张拆机卡搭建出成本不到3万元的AI训练集群，性能堪比百万级专业设备。但要注意显存容量差异！同系列V100S版本已升级32GB显存，而拆机卡仅有16GB配置。处理大型语...
再说说NVIDIA Tesla V100 SXM2 16G显卡,nvidia网站显示nvlink版本的指标是双精度:7.8 teraFLOPS, 单精度: 15.7 teraFLOPS, 深度学习: 125 teraFLOPS。 v100 16g sxm2 它基于NVIDIA Volta架构,采用12nm工艺 ,2017年上市。拥有5120个CUDA核心,搭配16GB的HBM2显存,显存位宽达到了4096bit,数据处理能力强大。并且它还带...
别急，先来看看它的对手——3200元的PCIe版V100 16G和RTX 3080 12G。PCIe版V100双精度7 teraFLOPS，单精度14 teraFLOPS，功耗300W；而RTX 3080虽然游戏性能炸裂，功耗却高达320W，AI计算却远不如V100的Tensor核心给力。SXM2版V100功耗仅250W，性能却直逼天花板，这性价比，简直是“买到就是赚到”！ 可问题来了...
Tesla V100 16G SXM2显卡 8390 1 01:40 App Tesla T10 三卡 大模型运行测试 2.8万 5 03:06 App Tesla P100 16G 3070 16G 2080Ti 22GB 3090 24GB绘图对比选购预告征集 8219 1 05:50 App Nvidia Tesla Sxm2 V100-16G 硬件组装记录篇 玩家DIY 3623 2 19:44 App NVIDIA Telsa V100-SXM2_16G 日常...
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 ...
Tesla V100 SXM2 16G测评 3388 1 00:46 App NVIDIA英伟达Tesla V100 SXM2转pcie转接板风冷散热分享 13.9万 125 08:47 App 不输4060Ti?1350元的Tesla T10,不折腾+最均衡的16G推理/训练卡!改散热+装驱动+Deepseek部署+CNN训练实测 1866 0 00:23 App sxm2显卡改水冷散热低成本通用方案Tesla v100 16gb s...
and 128 ROPs. Also included are 640 tensor cores which help improve the speed of machine learning applications. NVIDIA has paired 16 GB HBM2 memory with the Tesla V100 SXM2 16 GB, which are connected using a 4096-bit memory interface. The GPU is operating at a frequency of 1312 MHz, wh...
PART NUMBER:TESLA V100 SXM2 16GB-HP ENGINE SPECS: ENGINE ARCHITECTURE:VOLTA TENSOR CORES:640 CUDA CORES:5120 GPU CLOCK:1246 MHZ BOOST CLOCK:1380 MHZ DOUBLE PRECISION PERFORMANCE:7.8 TFLOPS ( TERAFLOPS ) SINGLE PRECISION PERFORMANCE:15.7 TFLOPS ( TERAFLOPS ) ...
NVIDIA Tesla V100 SXM2 16GB 32GB NVLink GPU显卡价格 ¥ 89000.00 ¥ 88000.00 起订数 30个起批 60个起批 发货地 北京 咨询底价 产品服务 热门商品 AWF-2DC-1325W AWF-2DC-1133W 300-2249 Sun 服务器电源 ¥ 4100.00 Netapp X439A-R6 SP-439A-R6 1.6TB SSD DS2246存储柜硬盘 ¥ ...
因此相比于PCIe、SXM2版本的Tesla V100，Tesla V100S性能提升了最多17%、5%。这样的提升对于深度学习任务来说是非常显著的。在显存带宽方面，Tesla V100S依然采用了HBM2技术，容量固定在32GB，而不再提供16GB版本。这对于那些需要大量显存来存储模型参数和数据的深度学习任务来说，是一个很大的优势。与Tesla V100相比...