NVIDIA Tesla P100：NVIDIA Pascal架构的旗舰计算产品，首次将HBM2显存与NVLink互连带入数据中心，732GB/s显存带宽在发布时是PCIe带宽的数倍，配合统一内存技术让超大数据集处理游刃有余，是深度学习走向产业化的第一批主力训练硬件
核心规格（引用NVIDIA官方参数）
| GPU架构 | Pascal（GP100） |
| 制程工艺 | 16nm FinFET |
| 显存容量 | 16GB HBM2 |
| 显存位宽 | 4096-bit |
| 显存带宽 | 732 GB/s |
| CUDA核心数量 | 3584个 |
| Tensor核心 | 无（第一代Pascal采用PDP融合指令） |
| RT核心 | 无（计算卡） |
| 单精度算力（FP32） | 9.3 TFLOPS |
| 张量/推理性能 | FP16计算18.7 TFLOPS（2:1 packed模式） |
| 功耗（TDP） | 300W |
| 总线接口 | PCIe 3.0 x16 / SXM2高带宽模块 |
| 外形与散热 | 双槽被动散热（PCIe）/ SXM2模块 |
| 互连/多卡 | NVLink 1.0，双向带宽160 GB/s，最多8卡互连 |
| 配套软件生态 | CUDA / cuDNN / NCCL |
架构与技术特点
Pascal架构基于16nm FinFET制程，首次在GPU上引入HBM2高带宽显存与NVLink高速互连技术，并支持统一内存（Unified Memory）与计算抢占（Compute Preemption），Page Cache Engine针对深度学习负载优化，大幅提升了显存子系统的有效带宽，是深度学习普及时代的功勋架构。
P100采用GP100大核心，FP64双精度算力达4.7 TFLOPS，兼顾科学计算对双精度的严格要求；NVLink互连突破了PCIe 3.0 x16约16GB/s的有效带宽限制，让多卡AllReduce通信效率大幅提升，这一设计直接催生了后续的DGX系列训练整机。
典型应用场景
Tesla P100将HBM2与NVLink两大技术首次落地，是GPU计算发展史上的重要里程碑。对于预算有限的教育科研机构，P100集群仍具备可观的计算价值。我们提供原装正品货源与技术支持服务。
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