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NVIDIA V100 GPU 人工智能服务器配置参数
虽然 V100 已不是最新一代的 GPU，但由于其性能和性价比优势，仍然是许多 AI 服务器的常见选择。以下提供的是一些常见的配置范围和选项，详情咨询客服
选择建议：
以上配置仅供参考，根据您的实际应用需求和预算选择合适的配置，详情咨询客服。
对于高性能计算和深度学习应用，建议选择SXM2接口的V100GPU和InfiniBand网络。
对于数据中心和云计算应用，建议选择PCIe接口的V100GPU和高速以太网。
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内存
类型: DDR4 ECC RDIMM 或 LRDIMM
容量: 1TB 到 12TB
速度: 2666MHz 或 3200MHz
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GPU
型号: NVIDIA A100 Tensor Core GPU
数量:1到8个 (取决于服务器规格)
显存: 16GB 或 32GB HBM2
接口: PCIe 3.0 或 SXM2
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系统硬盘
类型: NVMe SSD 或 SATA SSD
容量: 480GB 到 3.84TB
接口: PCIe 3.0 或 SATA
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数据硬盘
类型: NVMe SSD 或 SATA HDD
容量: 可根据需求配置，支持多种RAID级别
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InfiniBand网络
速度: 100Gb/s或200Gb/s
接口: EDR或HDR
拓扑: FatTree或Dragonfly+
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以太网
速度: 1GbE, 10GbE, 25GbE或100GbE
接口: RJ45或SFP+
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散热
方式: 风冷或液冷
风扇: 冗余配置，支持热插拔
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PCIe插槽
数量: 4到16个
版本: PCIe 3.0
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电源
功率: 2000W 到 3000W
冗余: 支持 1+1 或 2+2 冗余
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风扇
数量: 根据配置和散热方式而定
转速: 可根据温度自动调节
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操作系统
Linux: Ubuntu, CentOS, Red Hat 等
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工作温度
摄氏度: 5°C 到 35°C
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其他接口
USB 接口 VGA 接口
串口 管理接口
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整机净重
根据配置不同，一般在 20kg 到 50kg 之间
NVIDIA V100 Tensor Core GPU 规格 (SXM2 和 PCIe 分析)
NVIDIA V100 Tensor Core GPU 是一款高性能的 AI 加速器，适用于各种需要强大计算能力和并行处理的场景。 SXM2 版本提供更高的性能和扩展性，而 PCIe 版本则更易于部署和管理。
规格对比：
| 规格 | SXM2 | PCIe |
|---|---|---|
| CUDA 核心 | 5120 | 5120 |
| Tensor 核心 | 640 | 640 |
| 显存 | 16GB HBM2 | 16GB HBM2 |
| 显存带宽 | 900 GB/s | 900 GB/s |
| NVLink | 2个端口，每个端口300GB/s | 1个端口，每个端口300GB/s |
| 功耗 | 300W | 250W |
| 尺寸 | 全高、全长 SXM2 模块 | 双槽 PCIe 卡 |
选择建议：
总体而言，SXM2 版本的 V100 GPU 更适合需要高带宽 GPU 间通信和高功耗的应用程序。
PCIe 版本更适合空间受限的系统和不需要高带宽 GPU 间通信的应用程序。
NVIDIA V100 人工智能 AI 服务器应用场景
NVIDIA V100 作为一款高性能的 AI 加速器，适用于各种需要强大计算能力和并行处理的场景。
深度学习训练
云计算和高性能计算 (HPC)
自动驾驶汽车:
医疗保健
金融服务
能源行业
深度学习训练：
V100 的 Tensor Core 和 FP16 精度使其在深度学习训练任务中表现出色，可以加速图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的大规模模型训练。
适用多种场景：
适用于科研机构、高校、企业等需要进行大规模 AI 模型训练的场景。
V100 的高内存带宽和强大的计算能力使其成为科学计算、工程模拟、天气预报等 HPC 应用的理想选择。
可以加速复杂的科学研究和工程设计过程。
V100 可以为云计算平台提供 GPU 加速，提升虚拟机的性能和效率
适用于云游戏、虚拟桌面、高性能计算云等应用
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