NVIDIA · Centre de données historique · Module
NVIDIA Tesla V100 SXM2 16GB
Cette page présente les caractéristiques de référence du V100 SXM2 16GB et des conseils de déploiement de l’IA, distincts de l’inventaire commercial de FusionPointAI.
Hérité
Référence uniquement
Caractéristiques techniques vérifiées
| Fabricant | NVIDIA |
|---|---|
| SKU exact | V100 SXM2 16GB |
| Famille produit | NVIDIA V100 |
| Architecture du modèle | Volta |
| Génération | Ancienne gamme Tesla |
| Type d’entité | Module |
| Cycle de vie | Hérité |
| Date de lancement | Information non publiée par le fabricant. |
| VRAM | 16 GB |
| Technologie mémoire | HBM2 |
| Bande passante mémoire | 900 GB/s |
| Puissance | 300 W |
| Interface | Interface de module SXM2 |
| Format | SXM2 · Module |
| Interconnexion | NVLink |
| MIG / partitionnement | Non pris en charge |
| Formats numériques pris en charge | FP64, FP32, FP16, INT8, FP4 |
| Pile logicielle | cuda, vllm, sglang, tensorrt-llm |
Adéquation aux charges IA
Inférence LLM
Convient aux petits checkpoints, modèles compressés ou configurations distribuées dimensionnées par le moteur.
Ajustement fin et entraînement
Convient aux opérations d’ajustement fin limitées et au développement, après vérification de la compatibilité logicielle, du refroidissement et de la mémoire disponible.
Image, vidéo et représentations vectorielles
L’accélération FP16 prend en charge les charges génératives et vectorielles dans la VRAM indiquée.
Alimentation et refroidissement
La puissance publiée de 300 W exige un châssis, un flux d’air et une alimentation adaptés.
Usage multi-GPU
NVLink est l’interconnexion enregistrée ; la topologie doit encore être validée.
Écosystème logiciel
cuda, vllm, sglang, tensorrt-llm
Chronologie du produit
Source officielle du fabricant
Dernière vérification: 2026-08-24