NVIDIA Tesla V100S 32GB HBM2 PCI-E 3.0 OEM (900-2G500-0040-000) — профессиональный ускоритель вычислений на архитектуре Volta, предназначенный для центров обработки данных, систем искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений (HPC). Оснащён 5120 ядрами CUDA, 640 тензорными ядрами и 32 ГБ памяти HBM2 с пропускной способностью 898 ГБ/с. Обеспечивает до 14 Тфлопс одинарной точности (FP32), 7 Тфлопс двойной точности (FP64) и 112 Тфлопс тензорных операций. Идеальное решение для обучения и инференса глубоких нейросетей, научного моделирования и анализа больших данных.
Архитектура Volta и высокая производительность
Ускоритель построен на графическом процессоре GV100 (12 нм, 21,1 млрд транзисторов). Комбинация ядер CUDA, тензорных ядер и 6 МБ кеша L2 обеспечивает рекордную вычислительную плотность для серверных нагрузок.
5120 ядер CUDA и 640 тензорных ядер
- Одинарная точность (FP32): 14 Тфлопс — для традиционных HPC-алгоритмов.
- Двойная точность (FP64): 7 Тфлопс — для научных расчётов с высокой точностью.
- Тензорные операции (FP16/INT8): 112 Тфлопс — ускорение обучения и инференса нейросетей.
- Частота Boost: 1455 МГц, автоматическое увеличение при достаточном охлаждении.
32 ГБ HBM2 с пропускной способностью 898 ГБ/с
Память HBM2 с шиной 4096 бит обеспечивает исключительно высокую скорость обмена данными. Эффективная частота 878 МГц, что даёт 898 ГБ/с — критически важно для моделей машинного обучения с большими объёмами данных.
Области применения и оптимизация
NVIDIA Tesla V100S спроектирован для самых требовательных вычислительных задач.
Глубокое обучение и искусственный интеллект
- Обучение нейросетей — тензорные ядра ускоряют операции умножения матриц в фреймворках TensorFlow, PyTorch, MXNet.
- Инференс — низкая задержка благодаря оптимизированным библиотекам TensorRT.
- Обработка естественного языка (NLP) — модели BERT, GPT, T5 требуют больших объёмов памяти, 32 ГБ HBM2 позволяют работать с ними эффективно.
Научные вычисления (HPC)
- Моделирование климата, физика высоких энергий, биоинформатика — благодаря высокой двойной точности (7 Тфлопс FP64).
- Компьютерное зрение и обработка изображений — CUDA-ускорение алгоритмов фильтрации, реконструкции, сегментации.
- Анализ больших данных — ускорение SQL-запросов, графовых алгоритмов и статистического анализа.
Виртуализация GPU (vGPU)
Поддерживается через NVIDIA vGPU (Virtual GPU) — возможность разделения ресурсов одной карты между несколькими виртуальными машинами. Требуется лицензия NVIDIA vGPU.
Совместимое оборудование и требования к системе
Для корректной работы Tesla V100S необходимы серверы с поддержкой карт PCIe 3.0 x16, мощным охлаждением и блоком питания не менее 750 Вт (с учётом остальных компонентов).
| Тип оборудования | Рекомендуемые модели / спецификации | Примечание |
|---|---|---|
| Серверы (стойка, tower) | Dell PowerEdge R740/R750, HPE ProLiant DL380 Gen10/Gen11, Supermicro SYS-420GP, ASUS ESC8000, Lenovo ThinkSystem SR650 | Необходима поддержка карт длиной 268 мм, двойной толщины, 250 Вт + вентиляторный отсек |
| Блок питания сервера | Рекомендуется 2U/4U, не менее 750 Вт (лучше 1500 Вт на систему) | Один разъём 8-pin (6+2) на карту, ток до 16 А |
| Охлаждение | Интенсивный сквозной поток воздуха (активные вентиляторы сервера) | Пассивное охлаждение; рабочая температура 0–40 °C |
| Операционная система | Linux (RHEL, Ubuntu, CentOS, Rocky Linux), Windows Server 2019/2022 | Драйверы NVIDIA CUDA Toolkit 11.x/12.x |
| Программное обеспечение | CUDA, cuDNN, TensorRT, NCCL, Docker с nvidia-container-toolkit | Оптимизация под контейнерные среды |
Аналоги NVIDIA Tesla V100S 32GB
Если модель недоступна или требуется сравнение, рассмотрите следующие альтернативы.
| Производитель | Модель | Ключевые отличия / сходство |
|---|---|---|
| NVIDIA | Tesla V100 32GB (без S) | Базовая частота 1246 МГц, Boost 1380 МГц, TDP 250 Вт. V100S имеет более высокий Boost (1455) и улучшенное энергопотребление. |
| NVIDIA | A100 80GB PCIe | 80 GB HBM2e, архитектура Ampere, 6912 ядер CUDA, 432 тензорных ядра (3-го поколения), 2 ТБ/с памяти. Дороже, но выше производительность FP32/FP64. |
| NVIDIA | A30 24GB | 24 GB HBM2, 3072 ядра CUDA, 192 тензорных ядра, 630 ГБ/с. Более доступный, но значительно ниже производительность. |
| AMD | Instinct MI100 32GB | 32 GB HBM2, 7680 потоковых процессоров, 11,5 Тфлопс FP64, поддержка ROCm. Конкурент для HPC. |
| AMD | Instinct MI250 64GB | 64 GB HBM2e, 2 GPU, до 23 Тфлопс FP64, но требует специализированного шасси. |
| NVIDIA | Quadro RTX 8000 48GB | 48 GB GDDR6, архитектура Turing, 4608 ядер CUDA, 576 тензорных ядер, поддерживает RTX. Подходит для рабочих станций, не для серверов. |
Рекомендация: Для задач машинного обучения и HPC выбирайте V100S при нехватке бюджета на A100. Если требуется бóльший объём памяти или новое поколение тензорных ядер — A100 80GB. Для сред с ограниченным бюджетом — A30 или AMD MI100.
Кому подойдёт NVIDIA Tesla V100S 32GB
Рекомендуется, если вам нужно:
- Ускорить обучение и инференс моделей глубокого обучения с памятью до 32 ГБ.
- Проводить научные расчёты с двойной точностью (FP64) — моделирование, симуляции.
- Использовать в серверном сегменте: дата-центры, облачные провайдеры, HPC-кластеры.
- Виртуализировать GPU для нескольких пользователей (vGPU).
- Получить надёжное решение с пассивным охлаждением и 24/7 нагрузкой.
Вероятно, не подойдёт, если:
- Вам нужна карта для игр или обычного рабочего ПК — нет видеовыходов, пассивное охлаждение требует серверного обдува.
- Объём памяти 16 ГБ достаточен для ваших моделей — можно рассмотреть Tesla T4 16GB.
- Требуется генерация изображений (рендеринг) с RTX-ускорением — лучше подходят NVIDIA RTX A6000 или Quadro RTX.
- Ограничен бюджет — смотрите на Tesla V100 32GB (более низкий Boost) или A30.
Конструкция и условия эксплуатации
Металлический корпус, двуслотовый
Размеры (Д × Ш × В) 268 × 112 × 40 мм, занимает 2 слота. Вес около 1,2 кг. Пассивный радиатор — всё охлаждение обеспечивается серверными вентиляторами, поэтому установка в корпус без интенсивного сквозного потока воздуха недопустима.
Питание и энергопотребление
- Максимальное энергопотребление: 250 Вт (номинальная нагрузка).
- Разъём дополнительного питания: 1 × 8-pin (6+2) PCIe. Рекомендуется блок питания сервера с запасом.
- Рабочие температуры: от 0 до +40 °C (окружающая среда).
- Влажность: 5–90% (без конденсата) при работе, 5–95% при хранении.
Поддерживаемые интерфейсы и версии
- Шина: PCI Express 3.0 x16 (поддерживается также PCIe 4.0/5.0 в режиме 3.0).
- Поддержка NVIDIA CUDA 10.0 и выше, OpenCL 3.0, DirectX 12 (ограниченно), Vulkan — только для compute.
- Совместимость с большинством ОС Linux и Windows Server.
Технические характеристики
| Серия продукции | Tesla |
| Интерфейс | PCI-E x16 |
| Версия интерфейса | 3.0 |
| Производитель GPU | NVIDIA |
| Графический процессор (GPU) | Tesla V100 |
| Кодовое имя GPU | GV100 |
| Количество процессоров в модуле, шт | 1 |
| Частота ядра, МГц | 1370 |
| Частота ядра в режиме Boost, МГц | 1455 |
| Частота шейдерного домена, МГц | 1370 |
| Частота шейдерного домена в режиме Boost, МГц | 1455 |
| Количество универсальных (потоковых) процессоров, шт | 5120 |
| Количество растровых процессоров, шт | 128 |
| Количество шейдерных процессоров, шт | 320 |
| Количество тензорных процессоров, шт | 640 |
| Техпроцесс, нм | 12 |
| Количество транзисторов, млн. шт | 21100 |
| Объем кеша L2, МБ | 6 |
| Объем памяти, МБ | 32768 |
| Эффективная частота памяти, МГц | 878 |
| Тип памяти | HBM2 |
| Разрядность шины памяти, бит | 4096 |
| Пропускная способность памяти, ГБ/с | 898 |
| Одинарная точность (FP32), Гигафлопс | 14000 |
| Двойная точность (FP64), Гигафлопс | 7000 |
| Тензорная производительность (FP16), Тфлопс | 112 |
| Тип охлаждения | Пассивное |
| Макс. энергопотребление, Вт | 250 |
| Разъемы дополнительного питания | 8pin |
| Количество занимаемых слотов, шт | 2 |
| Длина платы (PCB), мм | 268 |
| Вид поставки | RTL |
| Комплект поставки | Инструкция пользователя, Компакт-диск с ПО, Кабель 2×8pin → 8pin (CPU) |
Часто задаваемые вопросы
В чем отличие Tesla V100S от обычной V100?
V100S имеет более высокие частоты (1370/1455 МГц против 1246/1380 МГц) и улучшенную подсистему питания, что даёт прирост производительности примерно на 10-15% при том же TDP 250 Вт. Память и объём идентичны.
Можно ли использовать V100S в обычном настольном ПК?
Технически — да, если материнская плата имеет слот PCIe x16 и блок питания с 8-pin разъёмом. Однако пассивное охлаждение требует активного обдува: необходим мощный корпусной вентилятор напротив радиатора. Карта не предназначена для игр (нет видеовыходов) и шумной работы.
Какие требования к питанию?
Однa карта потребляет до 250 Вт. Рекомендуется блок питания не менее 750 Вт для системы с одним ускорителем. Используется 1 разъём 8-pin (6+2). В комплекте идёт кабель-адаптер 2×8pin → 8pin для блоков с двумя CPU-разъёмами.
Поддерживает ли карта CUDA и TensorFlow?
Да, полностью совместима с NVIDIA CUDA Toolkit (начиная с версии 10.0), cuDNN, TensorRT, TensorFlow, PyTorch, MXNet и другими фреймворками. Официальные драйверы доступны для Linux и Windows Server.
Можно ли виртуализировать V100S для нескольких пользователей?
Да, с помощью технологии NVIDIA vGPU. Требуется приобретение отдельной лицензии. Поддерживаются виртуализационные платформы VMware vSphere, Red Hat Virtualization, Citrix Hypervisor.
Подходит ли карта для задач двойной точности (FP64)?
Да, производительность FP64 составляет 7 Тфлопс — это одно из лучших значений среди ускорителей на базе Volta. Высокая пропускная способность памяти также важна для научных расчётов.
С какими серверами совместима?
С любыми серверами, поддерживающими установку карт PCIe 3.0 x16 двойной толщины, длиной до 268 мм и с воздушным охлаждением сквозным потоком. Примеры: Dell PowerEdge R740, R750, HPE ProLiant DL380, Supermicro SYS-420GP, ASUS ESC8000.
В чем разница между V100S и A100?
A100 имеет архитектуру Ampere, 6912 ядер CUDA, 432 тензорных ядра 3-го поколения, поддерживает MIG (Multi-Instance GPU) и до 80 ГБ HBM2e. V100S — более старая архитектура Volta, но часто более доступна по цене. A100 существенно быстрее в FP32 и Tensor.
Какой срок гарантии на карту?
Для OEM-версии (900-2G500-0040-000) гарантию предоставляет вендор (партнёр NVIDIA). Обычно 12–36 месяцев в зависимости от условий поставки. Рекомендуется уточнять у продавца.
Можно ли использовать две V100S в одной системе?
Да, при наличии свободных слотов PCIe x16 и достаточном охлаждении. Поддерживается NVLink через мосты (NVLink Bridge — приобретается отдельно), что позволяет объединить память и увеличить пропускную способность до 300 ГБ/с.
Основные характеристики
Нет вопросов об этом товаре.
