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NVIDIA V100
Volta旗舰·首款Tensor Core GPU：SXM2(300W/NVLink 300GB/s)与PCIe(250W)双形态、16/32GB HBM2大显存、FP64双精度HPC+AI训练通吃，是二手数据中心GPU市场流通量最大的型号之一（含SXM2/PCIe双形态：Tesla V100, SXM2/PCIe 双形态)
概述
NVIDIA Tesla V100是基于Volta架构（GV100）的数据中心GPU，也是首款搭载Tensor Core的GPU产品。其采用台积电12nm FFN工艺，集成5120个CUDA核心、640个第一代Tensor Core与2560个FP64核心，配备16GB或32GB HBM2显存（CoWoS封装，带ECC），显存接口位宽4096-bit。V100提供SXM2与PCIe两种形态：SXM2版可通过NVLink 2.0实现最多6条链路、总双向带宽300GB/s的互联；PCIe版走PCIe Gen3 x16接口。凭借双精度与AI训练能力兼备的特性，V100长期服务于HPC科学与深度学习场景，也是二手数据中心GPU市场流通量最大的型号之一。
核心规格
| 架构 | Volta (GV100) |
| 显存 | 16GB / 32GB HBM2 (CoWoS) with ECC 双版本 |
| 显存带宽 | 900 GB/s（16GB/32GB标准版）；V100S 32GB高主频PCIe版 1134 GB/s |
| 显存位宽 | 4096bit |
| 算力 | FP32 15.7 / FP64 7.8 / Tensor 125 TFLOPS（SXM2@Boost口径）；PCIe版官方页口径 14 / 7 / 112 |
| CUDA核心 | 5120 (80 SM) / Tensor Core 640 (初代) / FP64核心 2560 |
| 功耗 | 300W (SXM2) / 250W (PCIe) |
| 互联 | NVLink 2.0 300GB/s 双向（SXM2, 最多6链路）/ PCIe Gen3 x16 32GB/s（PCIe版无NVLink） |
| 发布年 | 2017（2017-05-10 GTC发布，SXM2 Q3 2017出货；32GB版2018年推出） |
| 工艺 | TSMC 12nm FFN，21.1B晶体管，815mm² |
| 形态 | SXM2模组 / PCIe双槽全高全长被动散热 |
| 特色 | 首款Tensor Core GPU / 首破100 TFLOPS深度学习算力的数据中心GPU |
规格已与官方基准快照对账（
基准来源，采集 2026-10-10）· 价格以货主实际报价为准
适用场景
- 科学计算与工程仿真：凭借双精度浮点能力，适用于计算流体力学、分子动力学、气候模拟等传统HPC负载
- 深度学习模型训练：第一代Tensor Core可加速混合精度训练，配合大容量HBM2显存承载较大批次与较深网络
- 多卡大规模并行：SXM2形态通过NVLink 2.0实现多GPU高速互联，适合构建DGX类节点或GPU集群做分布式训练
- 推理与研发测试环境：16GB版本在二手市场性价比较高，常被用于模型推理服务、算法验证与教学实验平台
同族型号
视频讲解 VIDEO
采购与验货要点
- 明确形态与互联需求：SXM2版必须搭配支持SXM2载板的服务器（如DGX-1、HGX-1平台），无法直接用于普通机箱；PCIe版为全高全长双槽被动散热设计，依赖服务器强制风道，采购前需确认机箱兼容性与散热能力，并核算整机供电余量——两种形态的功耗上限不同，机房需按对应上限规划供电与散热
- 核对显存容量与部件号：V100有16GB与32GB两种显存配置，另有V100S等衍生版本（带宽规格不同）。采购时应通过官方部件号核实具体型号，例如PCIe 16GB对应900-2G500-0000、PCIe 32GB对应900-2G500-0010、SXM2 16GB对应900-2G503-0000、SXM2 32GB对应900-2G503-0010，避免版本混淆
- 二手验货要点：流通量大意味着成色差异明显。应实际运行压力测试核查显存ECC报错与核心稳定性，确认散热器与导热垫状态，索要来源凭证；SXM2版还需确认载板配套与NVLink桥接件的可用性，避免后续扩容受限
常见问题
V100的SXM2版和PCIe版有什么区别，该怎么选？
SXM2版为模组形态，需专用载板，支持NVLink 2.0多卡互联（最多6条链路，总双向带宽300GB/s），适合多GPU并行训练与HPC集群；PCIe版为标准全高全长双槽被动散热卡，安装兼容性更好，适合单卡或少量卡部署。若无机房和载板条件，通常选PCIe版。
V100 16GB和32GB版本如何选择？
两者核心规格一致，差别在显存容量。32GB版本适合承载大模型、大批次训练或需要大显存缓存的科学计算负载；16GB版本在二手市场价格更低，可满足多数中等规模训练与推理需求。建议按实际模型的显存占用峰值选择，并预留一定余量。
购买二手V100需要注意什么？
重点关注：一是形态匹配，SXM2版需专用服务器平台；二是验机测试，应做满载压力测试并查看显存ECC报错记录，确认散热组件完好；三是核对部件号与实际配置一致（区分PCIe/SXM2与16GB/32GB），并确认电源接口、机箱风道与散热条件满足被动散热卡的要求。
采集 2026-10-10 · 侦察 C-侦察兵-V100-1010 · 升级厚词条走
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