同时，在深度学习性能上也有着高达130TFlops的表现。与之前的PCIe、NVLink版本的Tesla V100相比，新款产品在各项性能指标上均有了显著的提升，最多可提升17%和5%。【Tesla V100S优势】在显存方面，Tesla V100S继续采用HBM2技术，并固定为32GB容量，不再提供16GB版本。其位宽维持在4096-bit，频率从1.75GHz提升至2.2...
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...
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Tesla V100最早发布于2017年5月份的GTC 2017图形大会上,基于全新的Volta伏特架构、GV100大核心,台积电12nm工艺制造,集成210亿个晶体管,面积达815平方毫米,拥有5120个CUDA核心、640个Tensor张量核心,最初基于SXM2形态(300GB/s NVLink总线),很快又增加了PCIe形态(32GB/s PCIe总线)。 两年多过去了,Tesla V100的地位依...
Tesla V100最早发布于2017年5月份的GTC 2017图形大会上,基于全新的Volta伏特架构、GV100大核心,台积电12nm工艺制造,集成210亿个晶体管,面积达815平方毫米,拥有5120个CUDA核心、640个Tensor张量核心,最初基于SXM2形态(300GB/s NVLink总线),很快又增加了PCIe形态(32GB/s PCIe总线)。
Tesla V100S只有PCIe扩展卡一种形态,双精度浮点性能8.2TFlops(万亿次浮点计算),单精度浮点性能16.4TFlops,深度学习性能130TFlops。 采用HBM2,容量32GB 4096-bit,频率2.21GHz,带宽1134GB/s。
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Tesla V100最早发布于2017年5月份的GTC 2017图形大会上,基于全新的Volta伏特架构、GV100大核心,台积电12nm工艺制造,集成210亿个晶体管,面积达815平方毫米,拥有5120个CUDA核心、640个Tensor张量核心,最初基于SXM2形态(300GB/s NVLink总线),很快又增加了PCIe形态(32GB/s PCIe总线)。
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新款Tesla V100s专攻单精度和双精度浮点运算，双精度浮点性能提升至8.2TFlops，单精度性能更是飙升至16.4TFlops，深度学习性能也显著提升至130TFlops，相较于PCIe和SXM2版本分别有17%和5%的增强。显存方面，虽然容量保持在32GB，但HBM2的位宽提升至4096-bit，频率从1.75GHz跃升至2.21GHz，带宽更是...