Stöder Tesla V100 BF16?

Nej. Volta (compute capability 7.0) stöder FP16 Tensor Core-beräkningar men inte BF16. Arbetsflöden som kräver BF16 behöver en Ampere- eller nyare GPU, såsom A100 eller RTX 3090.

Tesla V100 eller RTX 4060 Ti 16 GB?

Båda har 16 GB. V100 har betydligt högre bandbredd, 780 mot 236 GB/s, vilket gynnar LLM-avkodning; RTX 4060 Ti erbjuder mer FP32 (21.6 TFLOPS) och stöd för BF16 på Ada Lovelace.

Kan jag finjustera LLM:er på en V100?

Mindre modeller. QLoRA på 7B-modeller får plats i 16 GB om du använder FP16 istället för BF16. För större modeller eller längre sekvenser är ett grafikkort med 24 GB eller 40 GB mer praktiskt.

Hur kommer jag igång med en Tesla V100 hos Cloudj?

Välj en mall med stöd för Volta, välj en tillgänglig V100-konfiguration och bekräfta priset. Anslut via SSH eller webbläsarterminalen; debitering sker per timme såvida du inte väljer en längre faktureringsperiod.

GPU Cloud · NVIDIA · Volta

Hyr en NVIDIA Tesla V100 GPU med 16 GB VRAM

Hyr Tesla V100 moln-GPU-servrar per timme hos Cloudj: 16 GB VRAM, NVIDIA Volta och cirka 780 GB/s minnesbandbredd med 12.5 TFLOPS FP32. V100 introducerade Tensor Cores och är fortfarande ett pålitligt datacenterkort för FP16 mixed-precision-träning, reproduktion av forskningsresultat och medelstor inferens med en effektgräns på 300 W. Välj en PyTorch-mall, kontrollera dess CUDA-krav och anslut via SSH.

Hyr Tesla V100 Alla GPU:er

Specifikationer för Tesla V100

VRAM per GPU

16 GB

Arkitektur

NVIDIA Volta

Beräkningskapacitet

FP32-prestanda

≈ 12.5 TFLOPS

Minnesbandbredd

≈ 780 GB/s

Effektgräns

300 W

Värden som rapporterats av infrastrukturleverantören för nu listade maskiner; faktisk prestanda kan variera mellan olika maskiner.

Aktuella konfigurationer och priser för Tesla V100

Aktuellt lager och priser i realtid, uppdateras kontinuerligt. Det slutgiltiga priset bekräftas före beställning.

Hyr nu

Vad du kan köra på moln-GPU:n Tesla V100

FP16 mixed-precision-träning

Volta Tensor Cores accelererar FP16-träning för CNN:er, mindre transformermodeller och röstmodeller.

Reproducera publicerade resultat

Många forskningsartiklar och baselines tränades på V100; kör om dem på samma arkitektur för jämförbara siffror.

Kvantiserade 7B-LLM:er

16 GB kör 7B–8B-modeller i 8-bit eller modeller i 13B-klassen i 4-bit för testning och lättare serving.

HPC och vetenskapliga beräkningar

780 GB/s i bandbredd accelererar simuleringar, lösare och minneskrävande vetenskaplig kod.

Är Tesla V100 rätt GPU för din arbetsbelastning?

Tesla V100 med 16 GB passar forskare och utvecklare som behöver hög minnesbandbredd för små till medelstora modeller och vetenskapliga arbetslaster utan att betala för nyare datacenterhårdvara. Välj en mindre konsument-GPU för grundläggande utveckling med lägre minnesbehov, eller ta steget upp till en nyare generations GPU med större VRAM om dina modeller överskrider 16 GB eller kräver nyare arkitekturfunktioner utöver compute capability 7.0.

Tesla V100 jämfört med liknande moln-GPU:er

GPU	VRAM per GPU	FP32-prestanda	Effektgräns
NVIDIA Tesla V100	16 GB	≈ 12.5 TFLOPS	300 W
NVIDIA L4	22 GB	≈ 24.2 TFLOPS	72 W	Detaljer →
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W	Detaljer →
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Detaljer →
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Detaljer →

Tesla V100 moln-GPU: vanliga frågor och svar

Hyr Tesla V100 moln-GPU per timme

Välj en mall, välj en aktuell konfiguration och anslut via SSH eller webbläsarterminalen. Debiteringen upphör när du tar bort din GPU.

Hyr Tesla V100 Alla GPU:er