Tesla V100

Tesla V100は、NVIDIAがデータセンターおよびHPC（High Performance Computing）向けに開発したVoltaアーキテクチャベースのGPUアクセラレーターです。

Tesla V100の革新性：

• アーキテクチャ: Volta
• プロセス: TSMC 12nm FFN
• トランジスタ数: 211億個
• ダイサイズ: 815mm²（当時最大級）

主要スペック：

• CUDA Core: 5120
• Tensor Core: 640（初搭載）
• メモリ: 16GB/32GB HBM2
• メモリ帯域: 900GB/s
• TDP: 250W/300W

AI革命の始まり：

• 初代Tensor Core: 業界初
• 性能: 125 TFLOPS（混合精度）
• 用途: 深層学習の高速化
• 影響: AI研究を変革

PCIe版

• フォームファクタ: PCIeカード
• TDP: 250W
• 用途: ワークステーション、小規模クラスタ

SXM2版

• フォームファクタ: メザニンカード
• TDP: 300W
• NVLink: 高速相互接続
• 用途: DGXシステム

32GB版

• メモリ: 32GB HBM2
• 用途: 大規模モデル対応
• 帯域: 1.1TB/s

演算性能：

• FP64: 7.8 TFLOPS
• FP32: 15.7 TFLOPS
• FP16: 31.4 TFLOPS
• Tensor: 125 TFLOPS

高速インターコネクト：

• 帯域: 300GB/s（6リンク）
• マルチGPU: 効率的なスケーリング
• メモリ共有: 統合メモリ空間
• 用途: 大規模並列計算

1. AI/深層学習

   • モデルトレーニング
   • 推論処理
   • 研究開発

2. HPC

   • 科学シミュレーション
   • 分子動力学
   • 気象予測

3. データ解析

   • ビッグデータ処理
   • リアルタイム分析
   • 金融モデリング

NVIDIA DGXシステム：

• GPU数: 8基のV100
• 総メモリ: 128GB/256GB
• 相互接続: NVLink
• 性能: 1 PFLOPS（FP16）

vs Google TPU v2

• より汎用的
• CUDA エコシステム
• 幅広い用途対応

vs AMD MI25

• Tensor Core優位
• ソフトウェア成熟度
• 市場シェア

V100の功績：

• AI民主化: 研究機関での普及

• Tensor Core: 業界標準化

• 性能向上: 100倍の学習高速化

• 後継への道: A100、H100へ

• 現役: まだ多くで稼働

• 中古市場: 需要あり

• 用途: 学習・開発用

• コスパ: 中規模なら優秀

• A100: Ampere世代、大幅性能向上

• H100: Hopper世代、最新技術

• L40S: 推論特化型

• 電力: 高い消費電力

• 冷却: データセンター級

• ソフトウェア: CUDA対応必須

• 予算: 高額な投資

• Tensor Core

• Volta

• Tesla A100