nvidia-tesla-p100-sxm2-16gb
উৎসের বিবরণ
উৎস revision: a4ccbd62b574d8e9851552133112318a3cb29fffab861856f5d410e82872ef43
NVIDIA · পুরোনো data center · মডিউল
নির্দিষ্ট P100 SXM2 16GB-এর তথ্যসূত্রভিত্তিক বৈশিষ্ট্য ও AI স্থাপনা নির্দেশনা, FusionPointAI-র বাণিজ্যিক মজুত থেকে আলাদা।
পণ্যের ছবি
| ক্ষেত্র | মান |
|---|---|
| প্রস্তুতকারক | NVIDIA |
| সঠিক SKU | P100 SXM2 16GB |
| পণ্য পরিবার | NVIDIA P100 |
| স্থাপত্য | Pascal |
| প্রজন্ম | Tesla Legacy |
| সত্তার ধরন | মডিউল |
| জীবনচক্র | পুরোনো |
| চালুর তারিখ | তালিকাভুক্ত নয় |
| VRAM | 16 GB |
| মেমরি প্রযুক্তি | HBM2 |
| মেমরির ব্যান্ডউইডথ | ৭৩২ GB/s |
| বিদ্যুৎ ক্ষমতা | 300 W |
| ইন্টারফেস | SXM2 মডিউল ইন্টারফেস |
| আকৃতি ও বিন্যাস | SXM2 · মডিউল |
| আন্তঃসংযোগ | NVLink |
| MIG / বিভাজন | সমর্থিত নয় |
| সমর্থিত সংখ্যাগত format | FP64, FP32, FP16, INT8, FP4 |
| সফটওয়্যার স্ট্যাক | cuda, vllm, sglang, tensorrt-llm |
| ক্ষেত্র | মান |
|---|---|
| CUDA core | 3584 প্রস্তুতকারকের উৎস |
ছোট checkpoint, compressed মডেল অথবা সুপারিশ-ইঞ্জিন অনুযায়ী মাপা distributed কনফিগারেশনের জন্য বেশি উপযোগী।
Software সমর্থন, cooling ও memory যাচাই থাকলে সীমিত fine-tuning ও development-এ উপযোগী।
তালিকাভুক্ত VRAM সীমার মধ্যে FP16 acceleration প্রচলিত generative ও vector workload সমর্থন করে।
প্রকাশিত 300 W power সামলাতে এই নির্দিষ্ট form factor-এর উপযোগী chassis, airflow ও বিদ্যুৎ সরবরাহ দরকার।
NVLink নথিভুক্ত interconnect পথ; node স্তরে topology তবুও যাচাই করতে হবে।
cuda, vllm, sglang, tensorrt-llm
উৎস revision: a4ccbd62b574d8e9851552133112318a3cb29fffab861856f5d410e82872ef43
এটি পণ্যের আলোকচিত্র নয়।
সর্বশেষ যাচাই: 2026-08-24