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32G 英伟达V100 水冷套件

32G 英伟达V100 单卡水冷套件

新一代 Volta 架构旗舰算力。深度学习性能高达 130 TFLOPS⁠1,满血释放超大规模模型训练、高精度科学计算的核心潜力,轻松处理 TB 级训练数据,快速迭代 AI 算法,支撑复杂 HPC 仿真任务。32GB 超大容量 HBM2 高速显存,搭配 900GB/s 超高带宽⁠3,显存位宽升级至 4096bit,同一时间可承载更大模型参数与海量数据,计算效率较 16G 版本提升至 125%⁠4。让 AI 训练与云计算任务摆脱显存瓶颈,大幅缩短模型训练周期与数据处理时延。此外还支持 NVLink 多卡协同技术⁠1,芯片级互联速率达 300GB/s,为分布式计算集群智能提速,成为 AI 科研、工业级部署与云计算服务的旗舰算力引擎。
功能特点
规格参数
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功能特点

    1. 巅峰 AI 算力性能
    2. 搭载 NVIDIA Volta 架构与 640 个 Tensor 核心,深度学习算力高达 130 TFLOPS⁠1,单精度 16.4 TFLOPS、双精度 8.2 TFLOPS,满足超大规模模型训练、工业级 AI 推理等高负载需求,运算效率堪比 32 台高端 CPU 服务器⁠1。
    3. 超大容量高速显存
    4. 配备 32GB HBM2 高速显存,4096bit 超大位宽,显存带宽达 900GB/s⁠1,支持 ECC 错误校验,可轻松承载 TB 级训练数据与超大规模模型参数,彻底摆脱显存瓶颈,计算效率较 16G 版本提升 25%⁠1。
    5. 多卡协同互联技术
    6. 支持 NVIDIA NVLink™高速互联技术,单卡互联速率高达 300GB/s⁠1,最多可连接 8 台 V100 组建分布式计算集群,实现跨卡数据无缝传输,大幅提升大规模并行计算效率。
    7. 全能计算场景适配
    8. 5120 个 CUDA 核心并行运算,无缝覆盖高性能计算(HPC)、自动驾驶训练、医疗影像分析、自然语言处理等场景,既支持科学模拟、气象预测等复杂计算,也能满足高并发 AI 推理需求⁠2。
    9. 云原生部署优化
    10. 深度兼容主流云计算平台与虚拟化技术,支持虚拟计算服务器(vCS)管理,可替代百台以上 commodity CPU 服务器,按需分配算力资源,降低 AI 云服务部署与运维成本⁠1。
    11. 高效能效平衡设计
    12. 采用 12nm 先进工艺,典型功耗仅 250W,支持 Max Efficiency 模式,可在半功耗状态下提供 80% 峰值性能⁠1,数据中心部署可提升 40% 机架计算密度,兼顾性能与节能需求。
    13. 硬件级数据安全
    14. 显存 ECC 错误校验技术 + 硬件级数据完整性保护,有效避免计算过程中数据出错,保障 AI 模型训练与科学计算结果的准确性,满足金融、医疗等关键行业的数据安全要求。
    15. 全栈生态兼容
    16. 原生支持 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等全栈深度学习框架,兼容 CUDA 7.0、OpenCL 3.0 等主流计算 API⁠1,无需额外适配即可接入现有 AI 开发体系,加速技术落地与迭代。
    17. 服务器级稳定可靠
    18. 被动式散热设计,适配数据中心机房环境,工作温度范围 0℃~40℃,支持 7x24 小时连续运行,硬件质保符合数据中心级标准,为长期稳定计算提供坚实保障⁠1。
    19. 灵活扩展适配
    20. PCIe 3.0 x16 标准接口,双插槽设计,适配各类服务器机箱,支持与其他 NVIDIA 专业计算卡协同工作,可根据业务需求灵活扩展算力,满足未来 AI 与云计算业务增长需求⁠2。

规格参数

核心架构参数
GPU 架构:NVIDIA Volta 架构,GV100 核心
制造工艺:12nm 先进工艺,集成 211 亿晶体管
核心配置:5120 个 CUDA 核心 + 640 个 Tensor 核心,80 个 SM 单元
计算性能参数
双精度(FP64)性能:8.2 TFLOPS
单精度(FP32)性能:16.4 TFLOPS
深度学习(Tensor)性能:130 TFLOPS
半精度(FP16)性能:32.71 TFLOPS
显存规格参数
显存容量:32GB HBM2 高速显存
显存位宽:4096bit 超大位宽
显存带宽:900GB/s,支持 ECC 错误校验
缓存配置:6MB L2 缓存 + 128KB/SM L1 缓存
总线与互联标准
总线接口:PCIe 3.0 x16 标准接口
多卡互联:支持 NVIDIA NVLink™ 技术,互联速率 300GB/s
数据传输:支持 GPUDirect RDMA 技术,跨节点数据直传
软件兼容支持
计算 APIs:CUDA 7.0、OpenCL 3.0、OpenACC、DirectCompute
深度学习框架:TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe2 等全栈支持
虚拟化支持:兼容虚拟计算服务器(vCS)、云原生部署方案
硬件接口设计
显示输出:无显示接口(专注计算任务)
供电接口:8+8pin 供电接口
插槽规格:双插槽设计,适配标准服务器机箱
功耗与散热参数
典型功耗:250W
峰值功耗:300W(SXM2 版本)
散热方案:被动式散热,适配数据中心环境
建议电源:≥700W 服务器级电源
工作环境参数
工作环境温度:0℃~40℃(32℉~104℉)
产品存储温度:-40℃~70℃(-40℉~158℉)
湿度适应:5%~95%,非凝结环境
安全防护特性
数据安全:显存 ECC 错误校验 + 硬件级数据完整性保护
稳定性保障:7x24 小时连续运行设计,数据中心级质保

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