Início Comparação de GPU NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB vs NVIDIA GRID M40

NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB vs NVIDIA GRID M40

Comparamos duas GPUs Mercado profissional: 32GB de VRAM Tesla V100 DGXS 32 GB e 8GB de VRAM GRID M40 para ver qual GPU possui melhor desempenho em especificações-chave, testes de referência, consumo de energia, etc.

Principais Diferenças

NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB Vantagens
Lançado 1 anos e 10 meses atrasado
Relógio Boost1530MHz
Mais VRAM (32GB vs 8GB)
Maior largura de banda VRAM (897.0GB/s vs 83.20GB/s)
4736 núcleos adicionais de renderização
NVIDIA GRID M40 Vantagens
TDP mais baixo (50W vs 250W)

Pontuação

Benchmark

FP32 (flutuante)
Tesla V100 DGXS 32 GB +1876%
15.67 TFLOPS
GRID M40
0.793 TFLOPS
VS

Placa de vídeo

mar. 2018
Data de Lançamento
mai. 2016
Tesla
Geração
GRID
Profissional
Tipo
Profissional
PCIe 3.0 x16
Interface de Barramento
PCIe 3.0 x16

Velocidades de Relógio

1297 MHz
Relógio Base
-
1530 MHz
Relógio Boost
-
876 MHz
Relógio de Memória
1300 MHz

Memória

32GB
Tamanho da Memória
8GB
HBM2
Tipo de Memória
GDDR5
4096bit
Barramento de Memória
128bit
897.0GB/s
Largura de Banda
83.20GB/s

Configuração de Renderização

-
-
-
80
Contagem de SM
-
5120
Unidades de Sombreamento
384
320
TMUs
32
128
ROPs
16
640
Núcleos Tensor
-
-
-
-
128 KB (per SM)
Cache L1
64 KB (per SMM)
6 MB
Cache L2
2 MB
-
-
-

Desempenho Teórico

195.8 GPixel/s
Taxa de Pixel
16.53 GPixel/s
@($"{Model.value}{Model.unit}")
Taxa de Textura
@($"{Model.value}{Model.unit}")
31.33 TFLOPS
FP16 (metade)
-
15.67 TFLOPS
FP32 (flutuante)
793.3 GFLOPS
7.834 TFLOPS
FP64 (duplo)
24.79 GFLOPS

Design da Placa

250W
TDP
50W
600 W
PSU Sugerido
250 W
No outputs
Saídas
No outputs
None
Conectores de Energia
-

Processador Gráfico

GV100
Nome da GPU
GM107
-
-
-
Volta
Arquitetura
Maxwell
TSMC
Fundição
TSMC
12 nm
Tamanho do Processo
28 nm
21.1 bilhão
Transistores
1.87 bilhão
815 mm²
Tamanho do Die
148 mm²

Recursos Gráficos

12 (12_1)
DirectX
12 (11_0)
4.6
OpenGL
4.6
3.0
OpenCL
3.0
1.3
Vulkan
1.3
7.0
CUDA
5.0
6.6
Modelo de Shader
5.1

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