★
Меню
Главная Как это устроено Список наблюдения Стек
Аппаратное обеспечение ЧипыСравнить чипы Серверы и системыСетевая инфраструктура ПамятьFoundry и упаковка Охлаждение
Объекты инфраструктуры Центры обработки данныхЭлектропотребление ПроектыОблачные вычисления и GPU
Интеллект AI-моделиПрограммное обеспечение AI-продуктыБенчмарки Научные статьиДатасеты Концепции
Экосистема КомпанииАкции ЛюдиХронология ТенденцииБудущее ИИ
Обучение Новости Запрос к данным ИИ-агенты
О сайте О нас Методология Данные и API Отказ от ответственности
Параметры
ДАННЫЕ И API

Бесплатный доступ только для чтения к кешированным данным сайта в формате JSON.

Тёмная тема

Режим с подсказками
Не знакомы с терминологией чипов, дата-центров и моделей? Мы объясняем ключевые понятия прямо в процессе просмотра, простым языком. Те же данные, со встроенной подсказкой.

Экспертный режим
Вы уже знаете стек. Только данные: чистые, быстрые и компактные, без лишних пояснений. Это вид по умолчанию.

Язык интерфейса
‹ Назад
Главная › Чипы › NVIDIA V100

NVIDIA V100

Чип GPU История

The 2017 Volta GPU that made tensor cores — and modern AI training — mainstream.

Перед вами запись о чипе: что представляет собой этот процессор, его ключевые характеристики, кто проектирует, производит и поставляет его компоненты, и где он применяется.

Tesla V100 introduced tensor cores, dedicated matrix-math units that became the defining feature of AI silicon. It powered the first large transformer training runs, including the original GPT models at OpenAI, and established the SXM module + NVLink pattern every later NVIDIA data-center GPU follows.

Характеристики и ключевые факты

Каждый показатель подписан по основанию: спецификация вендора, заявление вендора, из отчётности, оценка или официальные данные. «Не раскрыто публично» означает именно это — мы никогда не придумываем значения.

Overview

Designer NVIDIA
Architecture Volta
Announced May 2017 (GTC)
Status Historical — superseded

Manufacturing

Foundry / process TSMC 12 nm FFNVendor spec
Transistors 21.1 billionVendor spec
Die size 815 mm²Vendor spec

Память

Memory 16 or 32 GB HBM2Vendor spec
Memory bandwidth 900 GB/sVendor spec

Вычисления

FP32 (vector) 15.7 TFLOPSVendor spec
FP64 (vector) 7.8 TFLOPSVendor spec
FP16 tensor 125 TFLOPSVendor spec first-generation tensor cores

Электропотребление

TDP (SXM2) 300 WVendor spec

Physical

Form factors SXM2, PCIe
Interconnect NVLink 2 — 300 GB/s; PCIe 3.0Vendor spec

Место в общей экосистеме

Ссылки этой записи с первого взгляда — нажмите на группу, чтобы перейти к ней.

Разработан

Производится

Технология памяти

Применяется для обучения

Заменён на

Источники

NVIDIA V100 page ↗

Запись актуальна на 2026-01-15 — смотреть Методология.