英伟达P100 vs V100 GPU性能

已于 2022-06-06 23:07:45 修改
阅读量1.8w 收藏 5
点赞数 3
分类专栏： GPU DeepLearning 文章标签： gpu
于 2022-01-26 11:33:29 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mathematican/article/details/122698362
版权
本文对比了V100与P100两款显卡在深层神经网络训练上的性能表现，结果显示V100的运行速度约为P100的两倍，证明了V100具有更强的算力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在选择计算资源时总是纠结不知道哪种显卡好用？
请看下面一组对比：
在这里插入图片描述
数据来源: link.

实测效果：训练深层神经网络的时候，V100比P100快大约2倍.

综上，V100算力更强劲！预算够的话就选V100.

显卡性能对比：P100、RTX3090、A40、A100、A800、H100
u013250861的博客
07-12 1万+
RTX 4090RTX 3090RTX 3080RTX A4000RTX A5000TITAN XpRTX 3060V100-32GBTesla T4A800H100。
Apple M2 Max GPU 与 Nvidia V100、P100 和 T4 将 Apple Silicon M2 Max GPU 性能与 Nvidia V100、P100 和 T4 进行比较，以
iCloudEnd的博客
12-03 1493
Apple M1于 2020 年 11 月推出，是英特尔主导的计算机世界的一场革命。这些新款 M1 Mac 在许多基准测试中都表现出了令人印象深刻的性能，因为 M1 的速度比大多数高端台式电脑更快，而能耗仅为其一小部分。以下是我之前对 M1 的基准测试：基准测试 M1、Xeon®、Core i5、K80 和 T4M1 与 20 核 Xeon® 进行 TensorFlow 训练竞赛2023 年 1 月，苹果发布了新款M2 Pro 和 M2 Max。
NVIDIA V100 GPU 性能测试数据
小宇宙的专栏
12-26 3万+
1. 常用2U 服务器配备有8张nvidia tesla  V100 GPU卡，性能测试结果说明： 如果你具有一台服务器，并且购买了超强计算能力的GPU卡，那么恭喜你，可以进行一次关于计算机超万亿次计算能力的体验。 接下来是您要做的： 1. 装驱动 首先在nvidia官网下载并且安装该卡该型号的驱动。 2. 继续安装CUDA包。  我们来说说CUDA包是干嘛的，
常见GPU算力（V100，GV100）
qq_45351564的博客
02-06 595
注意到，完整 GV100 核心有 6 组 GPC，每组 GPC 包含 7 组 TPC，单个 TPC 中含有两个 SM 单元，因此完整 GV100 核心共有 84 个 SM 单元，但 V100 的 GV100 核心只开启其中的 80 个。每个 SM 单元中有 64 个 FP32 计算单元、64 个 INT32 计算单元和 32 个 FP64 计算单元。每个 SM 单元中有 8 个 Tensor Core，因此 V100 的 GV100 总共含有 640 个 Tensor Core。
NVIDIA Tesla P100/V100
顺其自然~专栏
09-13 5233
NVIDIA Tesla P100是一款由NVIDIA公司在2016年发布的高性能显卡，它采用了帕斯卡架构，专为数据中心、深度学习和其他高性能计算任务设计。
INVDIA GPU参数列表：P100，V100，A100，A800，H100等性能参数
liveshow021_jxb的博客
07-13 1万+
INVDIA GPU
A10,V100,T4,P100,P4 那一款机器的配置比较好
keyboard专栏
11-04 5205
大模型训练和推理A10 或 V100是最佳选择，A10 在显存容量和性能方面略优，并且适合大规模推理和训练任务。在线推理、视频处理T4是一个性价比很高的选择，适合中等规模的推理任务和视频处理需求。预算有限的训练任务：可以选择P100，虽然性能稍差，但可以支持基础的训练任务。轻量推理任务P4可以满足低成本、小规模的推理任务需求。如果主要是运行大模型（如 70B 参数模型），建议选择A10 或 V100配置。
Tensor Core究竟有多快？全面对比英伟达V100/P100的RNN加速能力
机器之心
12-13 1万+
RNN 是处理量化金融、风险管理等时序数据的主要深度学习模型，但这种模型用 GPU 加速的效果并不好。本文使用 RNN 与 LSTM 基于 TensorFlow 对比了英伟达 Tesla P100（Pascal）和 V100（Volta）GPU 的加速性能，且结果表明训练和推断过程的加速效果并没有我们预期的那么好。 循环神经网络（RNN） 很多深度学习的应用都涉及到使用
GPU 英伟达GPU架构回顾
web14786210723的博客
01-20 1227
1999 年，英伟达发明了 GPU（graphics processing unit），本节将介绍英伟达 GPU 从 Fermi 到 Blackwell 共 9 代架构，时间跨度从 2010 年至 2024 年，具体包括费米（Feimi）、开普勒（Kepler）、麦克斯韦（Maxwell）、帕斯卡（Pashcal）、伏特（Volt）、图灵（Turing）、安培（Ampere）和赫柏（Hopper）和布莱克韦尔（Blackwell）架构。
寒武纪和NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100参数性能对比
chinabing的专栏
01-08 2万+
训练：寒武纪思元370、V100、P40、A100、A800、H100推理：T4、P4，NV为了规避实体清单。
一文详解英伟达刚发布的 Tesla V100 究竟牛在哪？
weixin_33774308的博客
08-02 3456
众所周知，目前无论是语音识别，还是虚拟个人助理的训练；路线探测，还是自动驾驶系统的研发，在这些人工智能领域，数据科学家们正在面对越来越复杂的 AI 挑战。而为了更好地实现这些颇具未来感的强大功能，就必须在实践中引入一些指数级的更加复杂的深度学习模型。 另一方面，HPC（高性能计算）在现代科学研究中一直起着至关重要的作用。无论是预测天气，新药物的研究，...
GPU 简介和 NVIDIA P100 KVM虚拟机使用直通模式获取设备
小宇宙的专栏
12-26 1万+
1. 简介： 对于GPU卡的物理机器，我们都知道，必然是几百G的内存，至少20核等超高配置，仅仅提供给一个用户来使用，太浪费资源了。 那么可以将在同一台机器上的GPU分出来提供给多用户使用，类似于CPU一样，可以提供给虚拟机使用，就将物理资源共享给了更多的用户。 2. 为何要使用GPU？为何不使用性能更强大的CPU？ GPU本身是作为显卡来使用，具有图形渲染等能力，但是对于图形图像等
P106-100、K80、H800、V100 四款显卡在架构、PTX指令集、算力、性能等方面的差异及优缺点对比：
最新发布
gzgenius的博客
03-18 1400
Hopper架构的阉割版，保留第四代Tensor Core和FP8支持，但NVLink带宽和FP64性能受限。：K80的GDDR5显存带宽（240GB/s）远低于H800的HBM3（3.9TB/s），适合处理小数据集。：Volta架构首次引入Tensor Core，显存带宽高（900GB/s），适合大规模模型训练。：双GPU的Kepler架构，显存容量大但无现代AI加速单元，适合传统并行计算。：基于Pascal架构，定位为计算卡，通过魔改驱动实现游戏功能，显存带宽较低。
NVDIA GPU参数列表： 3090，4090， A40， A30，V100， A100， A800性能参数
TURING.DT
05-25 3万+
而据英伟达的说法，新的 A800 可以替代 A100，两者都是 GPU（图形处理单元）处理器。芯片经销商 OMNISKY 容天官网介绍的英伟达 A800 GPU 信息显示，新的芯片数据传输速率为每秒 400GB，低于 A100 的每秒 600GB，代表了数据中心的性能明显下降。NVIDIA A100 GPU采用全新Ampere安培架构的超大核心GA100，7nm工艺，542亿晶体管，826平方毫米面积，6912个核心，搭载5120-bit 40/80GB HBM2显存，带宽近1.6TB/s，功耗400W。
世上最全NVDIA GPU参数列表： H100，H200、 A100， A800，V100，3090，4090， 5090等性能参数
热门推荐
xxxx的博客
11-23 7万+
而据英伟达的说法，新的 A800 可以替代 A100，两者都是 GPU（图形处理单元）处理器。芯片经销商 OMNISKY 容天官网介绍的英伟达 A800 GPU 信息显示，新的芯片数据传输速率为每秒 400GB，低于 A100 的每秒 600GB，代表了数据中心的性能明显下降。NVIDIA A100 GPU采用全新Ampere安培架构的超大核心GA100，7nm工艺，542亿晶体管，826平方毫米面积，6912个核心，搭载5120-bit 40/80GB HBM2显存，带宽近1.6TB/s，功耗400W。
V100架构效能深度解析
tiangang2024的博客
02-28 849
NVIDIA Tesla V100架构效能深度解析：基于Tensor Core与CUDA核心协同设计，深度剖析Volta架构在深度学习训练场景中的性能突破，重点解读5120个流处理器集群的并行计算机制、混合精度计算优化策略，以及HBM2显存带宽对大规模矩阵运算的加速原理，结合AI推理与HPC场景实测数据对比FP32/FP64运算性能差异。
目前GPU 超过100 TFLOPS的GPU 之一
阿哥的专栏
06-05 4644
浮点运算实际上包括了所有涉及小数的运算，在某类应用软件中常常出现，比整数运算更费时间。现今大部分的处理器中都有浮点运算器。因此每秒浮点运算次数所量测的实际上就是浮点运算器的执行速度。而最常用来测量每秒浮点运算次数的基准程序（benchmark）之一，就是Linpack。一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算，一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算，
英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择，含架构技术和性能对比带你解决疑惑
weixin_42907150的博客
02-28 7085
近期，AIGC领域呈现出一片繁荣景象，其背后离不开强大算力的支持。以ChatGPT为例，其高效的运行依赖于一台由微软投资建造的超级计算机。这台超级计算机配备了数万个NVIDIA A100 GPU，并利用60多个数据中心的数十万个GPU辅助，为ChatGPT提供了强大的算力支持。这种规模的算力部署不仅体现了AIGC技术的先进性，也预示着人工智能技术未来的发展趋势。这种集成了高性能计算、大数据处理和人工智能算法的超级计算机，将成为推动科技进步的重要引擎。
V100算力突破与架构解析
tiangang2024的博客
03-02 795
NVIDIA V100 GPU算力架构深度解码，全面剖析Tensor Core技术创新路径与混合精度计算突破，详解SM单元并行计算引擎设计原理及HBM2显存带宽优化方案，揭秘AI训练加速与科学计算的超算实践。
英伟达算力GPU型号
01-03
### NVIDIA 计算型 GPU 型号列表 NVIDIA 提供了一系列专为高性能计算设计的 GPU，这些设备广泛应用于科学计算、机器学习、数据分析等领域。以下是部分主流的计算型 GPU 型号： #### Tesla 系列 Tesla 是 NVIDIA 早期推出的专注于加速计算的产品线。 - **K80**: 双 GK210 芯片, 支持 CUDA Compute Capability 3.7[^2] - **P100**: 单颗 Pascal 架构 GP100 芯片, 支持 NVLink 技术, CUDA Compute Capability 6.0 #### Quadro 系列 Quadro 主要面向专业图形处理领域，但也具备强大的计算性能。 - **RTX A6000**: GA102 Ampere 架构核心, CUDA Cores 数量达到 10752 个, Tensor Core 达到 336 个 - **GV100 (Volta)**: GV100 Volta 架构核心, 配备 5120 个 CUDA 核心以及 640 个 Tensor Core #### DGX 系列 DGX 系列为深度学习优化的一体机解决方案，内置多张顶级计算卡。 - **DGX A100**: 搭载八块 A100 PCIe 显卡, 总计拥有 40GB 或者 80GB HBM2E 显存容量选项, CUDA Cores 和 Tensor Cores 的数量非常可观 #### 数据中心级产品 针对大规模数据中心部署而设计的专业级别显卡。 - **A100**: 安培架构旗舰款, 支持第三代 TensorCore 技术, FP32 吞吐量高达 19.5 TFLOPS - **V100S**: Volta 架构升级版 V100, 在原有基础上进一步提升了单精度浮点运算能力和内存带宽 对于希望从事科学研究或企业级应用开发的人来说，上述列举出来的几类 GPU 将会是非常不错的选择。每一代新产品都会带来更高效的并行处理能力与更低能耗表现。 ```python # Python 示例代码展示如何获取当前系统中的 NVIDIA GPU 设备信息 import nvidia_smi nvidia_smi.nvmlInit() handle = nvidia_smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nvidia_smi.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) print(f'GPU Memory Usage:') print(f'Total : {info.total}') print(f'Free : {info.free}') print(f'Used : {info.used}') nvidia_smi.nvmlShutdown() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值