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NVIDIA Tesla V100 是一款面向数据中心和高性能计算（HPC）的专业计算卡，发布于2017年，基于 Volta 架构，核心代号 GV100。它并不是为游戏设计的，而是专注于 AI 训练、深度学习、科学计算和大规模并行计算任务。
与消费级显卡的性能对比（大致等效级别）：
虽然 Tesla V100 没有直接的消费级对应型号，但从浮点性能、显存带宽和AI计算能力来看，可以进行如下类比：
| 项目 | Tesla V100 (32GB/16GB, PCIe 或 SXM) |
|---|---|
| 架构 | Volta (GV100) |
| FP32 性能 | ~14 TFLOPS |
| FP64 性能 | ~7 TFLOPS（是消费卡的强项） |
| Tensor Core 性能（混合精度） | ~112 TFLOPS（用于AI训练） |
| 显存 | 16GB 或 32GB HBM2 |
| 显存带宽 | ~900 GB/s |
| 功耗 | 250W（PCIe）或 300W（SXM2） |
与消费级显卡对比：
-
FP32（通用计算）性能：
- Tesla V100 的 FP32 约为 14 TFLOPS。
- 相当于 RTX 2080 Ti（约 13.4 TFLOPS）或 RTX 3080（约 29-30 TFLOPS）的 上一代水平。
- 所以在纯 FP32 上，略强于 RTX 2080 Ti，但弱于 RTX 3080。
-
AI / 深度学习性能（Tensor Core）：
- Tesla V100 拥有 Volta 架构的 第一代 Tensor Core，支持混合精度计算（FP16 + FP32）。
- 在深度学习训练中，其性能远超同代消费卡。
- 在 AI 训练任务中，它的表现大致相当于 RTX 3090 的 60-80%（取决于框架和优化），但功耗和成本更高。
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双精度性能（FP64）：
- Tesla V100 的 FP64 性能高达 7 TFLOPS，是消费级显卡的数十倍（如 RTX 3090 仅约 0.3 TFLOPS）。
- 在科学计算、仿真等领域，V100 远超任何消费卡。
综合定位：
- 专业计算级别：相当于 NVIDIA A100 的上一代（A100 是 Ampere 架构，性能更强）。
- 消费卡类比：
- 游戏性能：约等于 RTX 2080 Ti（但不推荐用于游戏）。
- AI训练性能：接近 RTX 3090 的 70-80%，但优化更好，支持更大模型。
- 科学计算性能：远超所有消费级显卡，接近小型超算节点。
总结：
NVIDIA Tesla V100 相当于在 FP32 性能上接近 RTX 2080 Ti，但在 AI 训练和双精度计算上远超消费级显卡，整体属于专业级 HPC/AI 提速卡，性能定位大致相当于 A100 的前一代，目前仍用于部分数据中心和科研机构。
💡 如果你是在做深度学习、AI训练或科学计算，V100 依然是一款非常强大的卡；但如果是玩游戏或日常使用，它并不适合。