Shenzhen, China-Juli 2025-Für Unternehmen, die eine kostengünstige GPU-Beschleunigung anstreben, ohne die Leistung zu beeinträchtigen, bietet der Nvidia Tesla V100 32 GB SXM2 OEM eine goldene Chance. Diese Hochleistungs-GPU wird durch eine nachgewiesene Erfolgsbilanz in AI-Schulungen, HPC und wissenschaftlichem Computing unterstützt und bleibt eine wettbewerbsfähige Wahl für Unternehmen, die ihre KI-Infrastruktur aufbauen oder bestehende Cluster verbessern.
🚀 POWER METS PRECISION - V100 SXM2 Schlüsselspezifikationen:
32 GB HBM2 -Speicher mit 900 GB/s Speicherbandbreite
7.8 tflops doppelte Präzision (FP64) | 15.7 tflops Single-Precision (FP32)
125 Tensor tflops für tiefes Lernen
NVLINK-fähig, bis zu 300 GB/s Verbindung zwischen GPUs
SXM2-Socket für Hochdichte und Multi-GPU-Serverumgebungen
Der SXM2-Formfaktor sorgt für eine maximale Leistungseffizienz und die thermische Leistung und sorgt für das Hochdurchsatz-KI-Modelltraining, groß angelegte Simulationen und GPU-Virtualisierung ideal.
📊 Benchmark -Daten, die den ROI antreiben
Tests von OEM-Bereitstellungen in realen Welt zeigen:
4.2x schnelleres Modelltraining im Vergleich zu älteren M40- und P40 -Karten
30% Leistungserhöhung gegenüber dem V100 PCIe in Multi-GPU-Setups
Ausgezeichnete Preis-Leistungs-Verhältnis für mittelgroße LLMs, RESNET-152 und GPT-2-Workloads auf GPT-2-Ebene
Kompatibel mit wichtigen AI -Frameworks: Pytorch, TensorFlow, MxNet
💡 "Der V100 SXM2 bleibt eine Workforse-GPU für Teams, die Multi-GPU-Workloads mit einem Budget ausführen. Die NVLink-Bandbreite und Tensor-Kerne halten immer noch unglaublich gut."
- CTO, chinesische Cloud -KI -Startup
🎯 Warum den Tesla V100 32 GB SXM2 OEM von Teleftly kaufen?
Als vertrauenswürdiger GPU-Lieferant in China liefert Teleftly:
OEM V100 SXM2 -Einheiten mit 1 bis 3 Jahren Garantie
Vollständige Kompatibilität mit DGX-1 oder benutzerdefinierten GPU-Server-Setups
Großhandelspreise, Echtzeit-Aktien-Updates und schnelle lokale Unterstützung
Unterstützung für die Stapelinstallation, die Remote -Bereitstellungsanleitung und die Systemabstimmung
