NVIDIA
Modell: Tesla P100 Enterprise 16GB
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Maximieren Sie Ihre Rechenleistung mit der NVIDIA Tesla P100 PCIe 16GB GPU. Der klassische HBM2-Rechenbeschleuniger: NVIDIA's Tesla P100 bietet 16GB HBM2 mit 732 GB/s und 3.584 Pascal CUDA-Kerne in einer Dual-Slot-Rechenzentrumskarte, eine HPC- und Rechen-GPU der Generation 2016 für budgetfreundliches wissenschaftliches Rechnen, FP64-Arbeiten und den Bestandsschutz bestehender P100-Deployments, nicht für modernes Large-Model-AI-Training, das die Hopper- und Blackwell-Silizium im Katalog übernehmen. Weltweit geprüft und versandt als DDP durch MillionMiner.
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Der Tesla P100 war der erste HBM2-Rechenzentrum-Accelerator von NVIDIA und die ursprüngliche Tesla-Karte für Deep Learning. Um ihn ehrlich heute zu positionieren, ist Präzision erforderlich: Es ist eine leistungsfähige Budget-HPC- und Rechenkarte für spezifische Workloads. Es handelt sich um ein Bauteil der Generation 2016, das weit hinter modernem KI-Silizem zurückliegt und vollständig vor Tensor-Kernen existierte. Der HBM2- und FP64-Fall. Die nachhaltigen Stärken des P100 sind zwei. Erstens der Speicher: 16 GB HBM2 mit 732 GB/s auf einer 4096-Bit-Schnittstelle, hochbandbreitenfähiger Speicher, den man bei dem aktuellen Sekundärmarktpreis des P100 selten findet und der bandbreitenabhängige Berechnungen begünstigt. Zweitens die doppelte Präzision: Die Pascal Tesla-Reihe lieferte starke FP64-Leistung, das Format, auf das wissenschaftliche und technische Berechnungen für die numerische Genauigkeit angewiesen sind, in Simulationen, computationaler Physik, CFD und ähnlichen Arbeiten. Für Budget-HPC, bei denen FP64 und Speicherbandbreite wichtiger sind als die neuesten Features, verdient der P100 noch immer seinen Platz. Wo er passt. Die ehrlichen Anwendungsfälle sind Budget-High-Performance- und wissenschaftliches Rechnen, FP64-lastige Simulationen und Forschungsarbeiten, akademische und Lehrcluster mit begrenztem Budget sowie Labore, die bestehende P100-Flotten warten oder erweitern, ohne auf neuere Hardware umzustellen. Für diese ist ein verifizierter P100 eine kostengünstige Möglichkeit, Rechenleistung und HBM2-Bandbreite hinzuzufügen. Es ist die Rechenzentrum-Referenzkarte für Käufer, deren workloads in die Pascal-Generation passen und deren Budget die aktuelle Siliziumtechnologie ausschließt. Die Generationen-Reality, klar formuliert. Der P100 wurde im Jahr 2016 eingeführt, was zwei ehrliche Konsequenzen hat. Er ist auf AI-Entwicklungen deutlich hinter modernen Beschleunigern zurück, insbesondere, da er vor den Tensor-Kernen stammt, die 2017 auf Volta eingeführt wurden, und somit keine der Tensor-Beschleunigungen besitzt, die die aktuellen Hardwarelösungen für KI-Training und Inferenz prägen. Und da es sich um ein eingestelltes, vorheriges Bauteil handelt, sind die Einheiten auf dem Sekundärmarkt zu finden. Ein Käufer sollte nicht erwarten, dass er damit moderne große Modelle wettbewerbsfähig trainieren oder bereitstellen kann, das ist Aufgabe der Hopper- und Blackwell-Systeme in diesem Katalog sowie der A10 für Inferenz. Der ehrliche Wert des P100 liegt in budgetorientiertem FP64- und HBM2-Rechnen, nicht in moderner KI. Wo es eingesetzt wird und wie man es kauft. Der Tesla P100 ist die Legacy-Rechenzentrum- und HPC-Option im GPU-Angebot, das älteste Rechenzentrum-Accelerator-Produkt hier, mehr als zwei Generationen hinter dem aktuellen KI-Silizium. Er wurde speziell für Budget-HPC, FP64-Arbeiten oder die Wartung einer P100-Implementierung ausgewählt. Er unterscheidet sich von den Workstation-Professionalkarten sowie den modernen Trainings-, Inferenz- und Visual-Cloud-GPUs. Als Teil der Pascal-Generation sind die Einheiten Sekundärmarktprodukte, die von MillionMiner vor dem Versand geprüft und im Angebot bestätigt werden. Jedes Modul wird getestet und weltweit DDP versendet, inklusive Zöllen, und in den eigenen Rechenzentren von MillionMiner gehostet, falls gewünscht. Wenn Ihr Bedarf Budget-HPC oder FP64-Rechnen ist, ist der P100 die passende Wahl; wenn es um modernes KI-Training oder Inferenz geht, wird MillionMiner Sie zu der passenden Hardware beraten.
Die Tesla P100 war der ursprüngliche Deep-Learning- und HPC-Tesla-Beschleuniger und hat auf dem Sekundärmarkt eine klare, ehrliche Rolle: Budget-High-Performance-Computing für die Arbeitslasten, die noch zu ihm passen. Was sie bietet. 16 GB HBM2-Speicher mit 732 GB/s, wirklich hohe Bandbreite, auf einer 4096-Bit-Schnittstelle, mit 3.584 Pascal CUDA-Kernen und 9,3 TFLOPS FP32. Wesentlich für ihre Position ist, dass die Pascal Tesla-Reihe eine starke FP64-Doppelpräzisionsleistung bietet, was für wissenschaftliches und ingenieurtechnisches Rechnen wichtig ist, bei dem Genauigkeit und nicht nur Geschwindigkeit gefragt ist. Der High-Bandwidth-Speicher und die FP64-Fähigkeit sind das, was sie nützlich macht. Wo sie passt, ehrlich gesagt. Sie eignet sich für Budget-HPC und wissenschaftliches Rechnen, FP64-intensive Simulationen, Forschungs- und Lehrcluster mit begrenztem Budget sowie Labore, die bestehende P100-Bereitstellungen warten oder erweitern, ohne neu zu platformen. Was sie nicht ist, ist eine moderne AI-Trainingskarte; sie ist ein Beschleuniger der Generation 2016 und vor den Tensor-Kernen, die den aktuellen AI-Siliziumtyp prägen. Für das Training großer Modelle sind die Hopper- und Blackwell-Systeme in diesem Katalog die richtigen Werkzeuge. Als Pascal-Generation-Teil sind Einheiten Sekundärmarkt, vor dem Versand von MillionMiner überprüft. Weltweiter Versand DDP.
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Der Tesla P100 war der erste HBM2-Rechenzentraccelerator von NVIDIA und bleibt eine leistungsfähige Budget-Computerkarte für die Workloads, für die er entwickelt wurde. Er verfügt über 16GB HBM2 mit 732 GB/s, einen breitbandigen Speicher, der bei Karten zu seinem aktuellen Preis selten ist, sowie 3.584 Pascal CUDA-Kerne, die 9,3 TFLOPS FP32-Leistung liefern, mit der starken FP64-Doppelpräzision, für die die Pascal Tesla-Reihe bekannt war. Das macht ihn geeignet für Budget-HPC und wissenschaftliche Rechenanwendungen, FP64-intensive Simulationen sowie Labore, die bestehende P100-Implementierungen warten oder an das aktuelle Niveau anpassen. Es handelt sich um eine Karte der Generation 2016, deutlich veraltet im Vergleich zu modernem Silizium für das Training großer Modelle im Bereich KI, das die Hopper- und Blackwell-Systeme des Katalogs abdecken. Verifiziert von MillionMiner vor Versand und weltweit DDP versendet.
Hochbandbreite HBM2-Speicher sind zum Preis des P100 selten, plus die starke FP64-Doppelpräzision, für die die Pascal Tesla-Reihe bekannt war. Für bandwidth- und genauigkeitsabhängige Berechnungen.
Wissenschaftliches Rechnen, FP64-Simulation, Forschungs- und Lehrcluster sowie die Wartung bestehender P100-Flotten. Eine kostengünstige Rechenzentrum-Compute-Karte für Pascal-geeignete Aufgaben.
Ein Pascal-Beschleuniger aus dem Jahr 2016, der vor Tensor-Kernen entwickelt wurde. Für das Training und die Inferenz von KI mit großen Modellen passt die Hardware Hopper, Blackwell und A10 aus dem Katalog.
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$6,500.00
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$4,099.00
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$16,500.00
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$14,499.00
Budget für Hochleistungs- und wissenschaftliches Rechnen. Seine Stärken sind 16 GB HBM2-Speicher mit 732 GB/s, hohe Bandbreite für seinen Preis und starke FP64-Doppelpräzisionsleistung, auf die wissenschaftliches und technisches Rechnen angewiesen sind. Das macht es geeignet für FP64-intensive Simulationen, Forschungs- und Lehrcluster mit begrenztem Budget sowie Labore, die bestehende P100-Implementierungen warten oder erweitern.
Nr. Der P100 ist eine Karte der Generation 2016 und stammt vollständig vor Tensor-Kernen. Die tensorbasierte Beschleunigung, die die aktuelle KI-Hardware definiert, wurde auf Volta im Jahr 2017 eingeführt, nach dem P100. Er kann keine modernen großen Modelle wettbewerbsfähig trainieren oder bereitstellen. Für das KI-Training sind die Hopper- und Blackwell-Systeme in diesem Katalog die Werkzeuge, und der A10 für die Inferenz. Die ehrliche Rolle des P100 besteht in Budget-FP64- und HBM2-Berechnungen, nicht in moderner KI.
16 GB HBM2 mit 732 GB/s auf einer 4096-Bit-Schnittstelle bietet eine wirklich hohe Speicherbandbreite und ist ungewöhnlich bei dem aktuellen Sekundärmarktpreis des P100. Für bandbreitenlimitierte Berechnungen, wissenschaftliche Arbeitslasten und Simulationen, die große Datenmengen bewegen, ist diese Bandbreite die wertvollste verbleibende Eigenschaft des P100, neben seiner FP64-Fähigkeit.
Es ist eine der beiden echten Stärken des P100. Die Pascal Tesla-Reihe bot eine leistungsstarke FP64-Leistung, das hohe Genauigkeits-Numerikformat, das in der Rechenphysik, CFD, Simulation und vielen wissenschaftlichen Berechnungen erforderlich ist. Viele neuere Consumer- und sogar einige professionelle Karten verfügen über schwaches FP64; die Doppel-Genauigkeit-Fähigkeit des P100 ist ein Grund, warum es sich weiterhin für HPC-Arbeiten eignet, die diese benötigen.
Pascal-Architektur, 3.584 CUDA-Kerne, 16 GB HBM2 mit 732 GB/s auf einer 4096-Bit-Schnittstelle, 9,3 TFLOPS FP32, eine TDP von 250 W (maximal 300 W), in einer Dual-Slot-Form in voller Höhe für Rechenzentren. Beachten Sie, dass keine Tensor-Kerne vorhanden sind, da sie vor ihrer Einführung entwickelt wurde. MillionMiner bestätigt die Karte und ihren Zustand im Angebot.
Basierend auf der Pascal-Generation sind Einheiten auf dem Sekundärmarkt. MillionMiner überprüft jede Karte und bestätigt ihren Zustand im Angebot, eine gleiche Disziplin wie bei der vorherigen Generation des Katalogs. Als Rechenzentrum-Beschleuniger mit HBM2 und ohne bewegliche Teile im GPU-Paket selbst ist ein verifizierter P100 innerhalb der Spezifikation eine vernünftige Anschaffung auf dem Sekundärmarkt für seine Rolle.
t ist generationsweit zurück. Der A10 ist eine moderne AmpereInference- und VDI-Karte mit Tensor-Kernen; die Hopper- und Blackwell-Systeme sind aktuelle AI-Trainingschip mit HBM3 und HBM3e sowie Tensor-Durchsatz, den der P100 nicht erreichen kann. Der P100 wird stattdessen für Budget-HPC, FP64-Arbeiten oder P100-Flottenwartung gewählt, nicht um mit modernen Beschleunigern im Bereich AI zu konkurrieren. MillionMiner passt die Karte an die Arbeitsbelastung an.
Leichte oder ältere KI arbeitet auf ihren CUDA-Kernen, ja, aber ohne Tensor-Kerne ist sie bei modernen KI-Mathematik-Aufgaben deutlich langsamer als jeder aktuelle Beschleuniger, und ihre 16 GB sind nur für kleinere Modelle geeignet. Sie kann ältere oder kleinere Arbeitslasten sowie CUDA-basierte Berechnungen ausführen, aber für ernsthafte oder aktuelle KI-Training- oder Inferenzaufgaben sind die Hardware Hopper, Blackwell oder A10 das richtige Werkzeug. Seien Sie realistisch hinsichtlich des Generationsunterschieds.
Ein 250W TDP mit einem Maximum von 300W, in einer Dual-Slot-Volle-Höhe-Form, die in Standard-Rechenzentrumrack passt. Als passiv gekühlte Rechenzentrumskarte verlässt sie sich auf den Luftstrom des Servergehäuses anstatt auf einen integrierten Lüfter, daher benötigt sie einen Host, der für die Kühlung von GPU im Rechenzentrum ausgelegt ist. MillionMiner bestätigt die Passform des Hosts und der Kühlung im Angebot.
Reichen SieIhre Arbeitsbelastung, HPC, FP64-Berechnung oder P100-Flotte Wartung und Menge über das Angebotsformular ein. Ein MillionMiner-Spezialist bestätigt die Karte, deren Zustand, den Host und die Kühlanpassung sowie die Lieferung. Jede Einheit wird vor dem Versand geprüft und weltweit DDP versandt, inklusive Zölle, mit Hosting-Option, und der Spezialist wird Ihnen ehrlich sagen, ob moderne Hardware besser zu Ihrer Arbeitsbelastung passt.