NVIDIA V100: Especificações técnicas e desempenho da GPU que revolucionou a computação acelerada

Publicado em 22 de abril de 2025

Lançada em 2017 com a inovadora arquitetura Volta, a GPU NVIDIA Tesla V100 representou um divisor de águas no universo da computação de alto desempenho (HPC) e da inteligência artificial (IA). Foi a primeira GPU a trazer Tensor Cores — núcleos especializados para cálculos de deep learning — o que a tornou referência em performance para treinamento e inferência de modelos complexos.

Mesmo com a chegada de sucessoras como a A100 e a H100, a V100 ainda é amplamente utilizada por instituições de pesquisa, universidades, data centers e empresas que buscam alta performance com excelente estabilidade e custo por TFLOP.

Especificações técnicas da NVIDIA V100:

A V100 está disponível em duas variantes principais: PCIe e SXM2, ambas com opções de 16 GB ou 32 GB de memória HBM2.

Especificação	Tesla V100 SXM2	Tesla V100 PCIe
Arquitetura	Volta	Volta
Processo de fabricação	12nm	12nm
CUDA Cores	5.120	5.120
Tensor Cores	640	640
Clock base	1.293 MHz	1.239 MHz
Clock boost	1.530 MHz	1.380 MHz
Memória HBM2	16 GB / 32 GB	16 GB / 32 GB
Largura de banda da memória	900 GB/s	900 GB/s
TDP	300W	250W
Interconexão	NVLink (SXM2)	PCIe Gen 3
Largura NVLink (total)	Até 300 GB/s	–
Suporte a ECC	Sim	Sim

Tensor Cores: o que tornou a V100 tão especial?

A principal inovação da V100 está nos seus 640 Tensor Cores — os primeiros do tipo implementados pela NVIDIA — que entregam desempenho massivo para tarefas de deep learning.

Com eles, a GPU pode realizar cálculos em precisão mista (FP16 + FP32), acelerando o treinamento de redes neurais profundas sem perda de acurácia.

• Até 125 TFLOPS em operações de deep learning (Tensor Ops)
  
• Até 15,7 TFLOPS em FP32 tradicional
  
• Suporte completo a operações FP16, FP64 e INT8
  

Esse salto permitiu que modelos de IA que levavam dias para treinar fossem concluídos em poucas horas, transformando o ritmo de evolução em áreas como visão computacional, NLP e automação industrial.

Aplicações da NVIDIA V100 na prática:

A V100 segue sendo uma solução confiável para diversos cenários:

• Treinamento e inferência de modelos de IA
  
• Processamento de linguagem natural (NLP)
  
• Análise de grandes volumes de dados
  
• Simulações científicas e engenharia computacional
  
• Ambientes acadêmicos e laboratórios de pesquisa
  

Instituições como OpenAI, MIT, CERN e empresas líderes em IA utilizaram a V100 extensivamente em clusters e supercomputadores, devido à sua eficiência energética e estabilidade operacional.

Comparativo com A100 e H100:

Embora as novas gerações da NVIDIA tragam avanços expressivos, o custo-benefício da V100 ainda é atrativo para muitas aplicações.

GPU	CUDA Cores	Tensor Cores	Memória Máxima	Banda de Memória	TDP
V100	5.120	640	32 GB	900 GB/s	300W
A100	6.912	432 (3ª gen)	80 GB	1.555 GB/s	400W
H100	16.896	528 (4ª gen)	80 GB	3,35 TB/s	700W

A V100 ainda tem lugar em 2025?

Sim! Apesar de não ser a GPU mais recente da NVIDIA, a V100 ainda entrega um desempenho robusto, estabilidade operacional e excelente compatibilidade com stacks de IA atuais, como TensorFlow, PyTorch e frameworks de HPC.

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