Calcular el TPS del Tesla V100 DGXS 16 GB en modelos locales de IA
Cada modelo en nuestro catálogo se evalúa según esta tarjeta en la longitud de contexto y la calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de esta tarjeta y el tamaño de cada modelo una vez comprimido..
Calculado para esta tarjeta
679 modelos en nuestro catálogo en conjunto
El modelo más grande que sostiene
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
31.6B · Q3_K_M · 180 tok/s
Modelo más rápido
Gemma 3 QAT 1B
380 tok/s · 1B
¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un Tesla V100 DGXS 16 GB?
Establecer las entradas, leer la respuesta
Más contexto significa más memoria para la caché de conversación. La velocidad es para una conversación nueva y no cambia con esta configuración..
Oculta modelos que solo encajarían al ser comprimidos por debajo de este punto.
432 modelos coinciden
Calculando| Cuantización | Ajustar | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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380
tok/s
323–456 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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380
tok/s
323–456 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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380
tok/s
228–608 · baja confianza |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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380
tok/s
228–608 · baja confianza |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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380
tok/s
228–608 · baja confianza |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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380
tok/s
228–608 · baja confianza |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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352
tok/s
211–563 · baja confianza |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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345
tok/s
207–553 · baja confianza |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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345
tok/s
207–553 · baja confianza |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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345
tok/s
207–553 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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345
tok/s
207–553 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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317
tok/s
190–507 · baja confianza |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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317
tok/s
190–507 · baja confianza |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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317
tok/s
190–507 · baja confianza |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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317
tok/s
190–507 · baja confianza |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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309
tok/s
263–371 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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305
tok/s
183–487 · baja confianza |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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292
tok/s
175–468 · baja confianza |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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292
tok/s
175–468 · baja confianza |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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292
tok/s
175–468 · baja confianza |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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292
tok/s
175–468 · baja confianza |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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292
tok/s
175–468 · baja confianza |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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292
tok/s
175–468 · baja confianza |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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292
tok/s
175–468 · baja confianza |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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292
tok/s
175–468 · baja confianza |
Phi-1 ≈ | 1.3B | Oct 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..
En registro
Tesla V100 DGXS 16 GB especificación completa
Todo lo registrado para esta placa, ordenado por cuánto influye en ejecutar un modelo de lenguaje en lugar de cómo lo enumeraría una hoja de especificaciones. La memoria viene primero porque decide el resultado; el resto es contexto..
Memoria
Las dos especificaciones que deciden qué puede ejecutar esta tarjeta y cuán rápido. La capacidad determina qué modelos encajan; el ancho de banda establece cuántos tokens por segundo producen una vez que lo hacen.
- Tamaño de memoria
- 16 GB
- Ancho de banda de memoria
- 897 GB/s
- Tipo de memoria
- HBM2
- Ancho de bus de memoria
- 4,096 bit
- Reloj de memoria
- 876 MHz
El chip
Cuál es el procesador en la placa y cómo fue fabricado. Un tamaño de proceso más pequeño generalmente significa más rendimiento para la misma potencia.
- Procesador gráfico
- GV100
- Arquitectura
- Volta
- Generación
- Tesla Volta(Vxx)
- Fundición
- TSMC
- Tamaño del proceso
- 12 nm
- Transistores
- 21.1 billion
- Densidad de transistores
- 25,900 K/mm²
- Tamaño de die
- 815 mm²
- Lanzado
- 27 March 2018
Velocidades de reloj
Qué tan rápido funciona el procesador. Vale mucho menos aquí que en una prueba de rendimiento de juegos: generar texto está limitado por el ancho de banda de memoria, así que una mayor frecuencia apenas mueve el resultado.
- Frecuencia base
- 1.35 GHz
- Reloj de impulso
- 1.58 GHz
Unidades de procesamiento
Qué contiene el chip. Estos impulsan el rendimiento gráfico y son importantes principalmente para procesar un aviso largo en lugar de producir la respuesta.
- Unidades de sombreado
- 5,120
- Unidades de mapeo de texturas
- 320
- Unidades de salida de renderizado
- 128
- Multiprocesadores de streaming
- 80
- Núcleos Tensor
- 640
- Caché L1
- 128 KB
- Caché L2
- 6 MB
Rendimiento teórico
Tasas aritméticas máximas publicadas para la placa. Estos son techos que ninguna carga de trabajo real alcanza, y la generación de texto alcanza una pequeña fracción de ellas porque está limitada por la memoria en lugar de la aritmética.
- Media precisión (FP16)
- 32.4 TFLOPS
- Precisión simple (FP32)
- 16.2 TFLOPS
- Doble precisión (FP64)
- 8.1 TFLOPS
- Tasa de píxeles
- 203 GPixel/s
- Tasa de textura
- 506 GTexel/s
La placa
Lo que se necesita para instalar físicamente y alimentar la tarjeta: las limitaciones prácticas que deciden si se ajusta a la máquina que ya posee.
- Consumo de energía (TDP)
- 250 W
- Suministro de energía sugerido
- 600 W
- Conectores de potencia
- None
- Interfaz de bus
- PCIe 3.0 x16
- Ancho de ranura
- Dual-slot
Soporte de software
Qué gráficos y interfaces de computación admite la tarjeta. La capacidad de computación CUDA es la que afecta a la inferencia: por debajo de 7.0 no hay núcleos tensoriales, y el software de inferencia moderno recurre a rutas de código más lentas.
- Capacidad de computación CUDA
- 7.0
- DirectX
- 12.1
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Modelo de shader
- 6.8
Listados
Dónde comprar un Tesla V100 DGXS 16 GB
Actualmente, ningún vendedor está listando esta tarjeta. Las listaciones provienen de vendedores que las publican aquí directamente. — navegar el directorio de proveedores ver quién está vendiendo qué.
Qué significan los números
Por qué la MEMORY es el número que importa aquí
Memoria
16 GB
Ancho de banda
897 GB/s
Modelo más grande
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
Tesla V100 DGXS 16 GB lleva 16 GB de HBM2. Eso llega cómodamente a modelos pequeños y medianos, aunque los más grandes se quedan fuera de alcance sin dividirlos. La sobrecarga del controlador deja aproximadamente 14.4 GB.
El ancho de banda de VRAM alcanza 897 GB/s a través de un bus de 4,096 bits. Generar un token significa leer cada peso una vez, por lo que esa cifra marca el ritmo más que cualquier otro número aquí, y a este nivel el texto llega más rápido de lo que la mayoría de las personas leen.
Eso proviene de un reloj de memoria de 876 MHz. Ampliar el bus y aumentar el reloj son las dos palancas que tiene un fabricante, por eso una card con núcleos poco destacables aún puede generar rápidamente.
La cosa más grande que contiene es Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 180 tokens por segundo
El chip y cómo fue construido
Tesla V100 DGXS 16 GB está construido en el GPU GV100, usando la arquitectura Volta desde NVIDIA, como parte de la generación Tesla Volta(Vxx).
El chip es fabricado por TSMC, en un proceso de 12 nm, con un dado que mide 815 mm², sosteniendo 21.1 billion Transistores. Un proceso más pequeño generalmente significa más rendimiento para la misma potencia, aunque para modelos de lenguaje importa mucho menos que el subsistema de memoria.
Fue liberado en March 2018, aproximadamente 8.3477991265504 hace años. El soporte de software de inferencia tiende a seguir al hardware por uno o dos años, por lo que una CARD de esta edad generalmente tiene rutas de código maduras y bien optimizadas disponibles para ella.
Rendimiento de cómputo y por qué importa menos de lo que parece
FP16
32.4 TFLOPS
FP64
8.1 TFLOPS
Núcleos Tensor
640
En papel Tesla V100 DGXS 16 GB alcanza 32.4 TFLOPS a media precisión, y 16.2 TFLOPS a simple precisión. Estas son cifras pico que ninguna carga de trabajo real sostiene, y generar texto alcanza solo una pequeña fracción de ellas; la decodificación está limitada por la memoria en lugar de la aritmética, por lo que una tarjeta puede parecer enormemente poderosa aquí y aún así producir tokens a una tasa ordinaria.
El rendimiento de doble precisión alcanza 8.1 TFLOPS. No tiene relevancia para ejecutar un modelo de lenguaje — ninguna ejecución de inferencia lo utiliza — pero separa las partes de los centros de datos de las de consumo, ya que estas últimas lo restringen deliberadamente.
La tarjeta lleva 640 Núcleos Tensor a través 80 Multiprocesadores de streaming. Estos aceleran la aritmética de matrices en el corazón de un transformador, y son lo que hace que el procesamiento de solicitudes — leer un documento largo antes de responder — sea drásticamente más rápido de lo que sería de otra manera.
Las frecuencias funcionan desde una base de 1.35 GHz a un aumento de 1.58 GHz. Vale mucho menos aquí que en un benchmark de juegos: aumentar las velocidades del reloj acelera la aritmética, y la aritmética no es lo que la generación está esperando.
Cache y unidades de procesamiento
Tesla V100 DGXS 16 GB tiene una caché L1 de 128 KB, respaldado por una caché L2 de 6 MB. La caché absorbe una parte del tráfico de memoria que de otro modo impactaría en el bus principal, que es el único lugar en esta página donde un número diferente al ancho de banda afecta silenciosamente la velocidad de generación — un gran L2 permite que más del conjunto de trabajo permanezca cerca de los núcleos.
Hay 5,120 Unidades de sombreado, 320 Unidades de mapeo de texturas, y 128 Unidades de salida de renderizado. Estos manejan cargas de trabajo gráficas y contribuyen al procesamiento de prompts, pero permanecen inactivos durante gran parte del tiempo que un modelo pasa generando una respuesta.
Potencia, tamaño e instalación
Consumo de energía
250 W
Tesla V100 DGXS 16 GB está clasificado en 250 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 600 . Ejecutar un modelo de lenguaje mantiene una tarjeta ocupada en ráfagas en lugar de continuamente — consume recursos mientras genera e inactiva entre solicitudes — por lo que el consumo sostenido durante un día laboral suele estar muy por debajo de la cifra nominal.
La placa ocupa dual-slot. Vale la pena comprobar con el caso y la fuente de alimentación ya en la máquina, ya que las tarjetas más grandes necesitan considerablemente más de ambos que lo que proporciona un escritorio típico.
Se conecta a través de PCIe 3.0 x16. La interfaz determina qué tan rápido se carga un modelo desde el disco en la tarjeta, no qué tan rápido se ejecuta una vez allí, así que un enlace más estrecho cuesta unos segundos al inicio y nada después.
Los extremos
Los modelos de IA más grandes que se ejecutan en una Tesla V100 DGXS 16 GB
Los modelos más grandes de peso abierto que caben en esta tarjeta, los más nuevos primero. Cada uno se muestra con la mejor compresión que la tarjeta puede contener..
Los modelos de IA más rápidos en un Tesla V100 DGXS 16 GB
Donde esta tarjeta produce tokens más rápido. Modelos más pequeños dominan aquí, porque generar cada token significa leer todo el modelo de la memoria una vez..
Paso a paso
Cómo calcular los tokens por segundo de un Tesla V100 DGXS 16 GB
No tienes que calcular nada a mano: la calculadora de gputps.com en esta página ya lo ha resuelto para cada modelo que esta tarjeta puede contener. Leer la respuesta lleva seis pasos..
-
01
Busca el modelo que deseas
La tabla enumera 432 modelos que esta tarjeta puede ejecutar. Buscar por nombre o por tamaño — escribir 27b coincide con el conteo de parámetros incluso cuando el nombre nunca lo indica.
-
02
Decide cuánto duran tus conversaciones.
Arrastre el control deslizante a la longitud de conversación en la que planea trabajar. La caché crece con la conversación, y contra una tarjeta que sostiene 16 GB así que la configuración vale la pena ajustarla.
-
03
Fija la comparación a un nivel de calidad
La compresión es lo que permite que modelos más grandes quepan. El control de calidad descarta cualquier modelo que necesite más de esto de lo que estás dispuesto a dar.
-
04
Lee la velocidad y el rango
Las velocidades vienen con barras de error por una razón. El mejor caso aquí es 380 tok/s en Gemma 3 QAT 1B. La misma CARD y modelo varían entre el treinta y el cincuenta por ciento entre los tiempos de ejecución de inferencia.
-
05
Verifica el margen antes de decidir
Tight significa que funciona hoy; comfortable significa que aún funciona cuando la conversación crece. Comparar lo que cada modelo necesita contra un disponible. 16 GB.
-
06
Abre el modelo para comparar tarjetas
Seguir un modelo hasta su propia página lista todo el hardware que puede ejecutarlo, para que puedas ver cómo se compara con Tesla V100 DGXS 16 GB.
Respuestas
Tesla V100 DGXS 16 GB — preguntas comunes
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿Puede ejecutarse? 7B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Multi-Token Prediction 7B en Q8_0, usando alrededor 7.9 GB de VRAM y generando alrededor 56.7 tokens por segundo
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeekMoE-16B en Q6_K, usando alrededor 13.7 GB de VRAM y generando alrededor 192 tokens por segundo
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿Puede ejecutarse? 30B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B en Q3_K_M, usando alrededor 12.9 GB de VRAM y generando alrededor 203 tokens por segundo
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿Cuánta VRAM tiene?
Esta tarjeta tiene 16 GB de HBM2. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 14.4 GB disponible para un modelo y su conversación.
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?
El ancho de banda de VRAM alcanza 897 GB/s a través de un bus de 4,096 bits. Este es el único mejor predictor de qué tan rápido genera texto, porque producir cada token significa leer todo el modelo fuera de la memoria una vez.
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿qué tipo de memoria utiliza?
Utiliza HBM2 funcionando a 876 MHz. Los tipos de HBM se encuentran en aceleradores de datacenters y llevan mucho más ancho de banda que el GDDR utilizado en tarjetas de escritorio, razón por la cual generan tokens considerablemente más rápido a la misma capacidad.
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿Quién lo hace?
Este es un producto de NVIDIA, con el chip fabricado por TSMC, en un proceso de 12 nm.
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿cuándo fue lanzado?
Fue liberado en March 2018.
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿Cuánta potencia utiliza?
La potencia nominal de la placa es 250 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 600 . Generar texto consume mucho en ráfagas y permanece inactivo entre solicitudes, por lo que el consumo promedio durante una sesión de trabajo está normalmente muy por debajo de la cifra nominal.
Tesla V100 DGXS 16 GB— cuánta caché tiene?
La caché L1 es 128 KB, y la caché L2 es 6 MB. La caché absorbe parte del tráfico de memoria que de otro modo alcanzaría el bus principal, por lo que un L2 más grande proporciona un leve aumento en la velocidad de generación más allá de lo que la banda ancha por sí sola predice.
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿cuáles son sus TFLOPS?
Está calificado en 32.4 TFLOPS a media precisión y 16.2 TFLOPS a precisión simple. Estos son techos aritméticos máximos en lugar de tasas alcanzables, y la generación de texto alcanza solo una pequeña fracción de ellos porque está limitada por el ancho de banda de memoria en su lugar.
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿Cuántos núcleos Tensor tiene?
Tiene 640 Núcleos Tensor a través 80 Multiprocesadores de streaming. Aceleran la aritmética matricial de la que se construye un TRANSFORMADOR, lo que principalmente acelera el procesamiento de un PROMPT largo en lugar de producir la respuesta.
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿Soporta CUDA?
Sí. Informa sobre la capacidad de cómputo CUDA. 7.0. La capacidad 7.0 y superior tiene núcleos tensor, que el software de inferencia moderno utiliza; por debajo de eso, se retrocede a rutas de código más lentas para modelos cuantizados.
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿Qué interfaz de bus utiliza?
Utiliza PCIe 3.0 x16. Esto rige qué tan rápido se carga un modelo en la tarjeta en lugar de qué tan rápido se ejecuta una vez cargado, por lo que cuesta unos segundos al inicio y nada durante la generación.
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿Es bueno para ejecutar modelos de IA locales?
Su VRAM cubre modelos pequeños y medianos, aunque los más grandes están fuera de alcance y su ancho de banda es lo suficientemente alto como para generar texto más rápido de lo que la mayoría de las personas leen. En total, ejecuta 432 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?
Solo parcialmente. Capas más allá de la tarjeta. 16 GB sentarse en la memoria del sistema y ejecutarse a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo principalmente descargado rara vez vale la pena usar. Cada cifra aquí asume que está completamente residente en la tarjeta.
¿Serían dos Tesla V100 DGXS 16 GB ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?
No. Una segunda tarjeta duplica la memoria a 32 GB que te permite mantener modelos que ninguno podría sostener solo, pero la generación no se divide de esa manera. Estas cifras describen una tarjeta.
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?
432 de la 679 modelos de lenguaje de open-weight que seguimos se ajustan en esta card y pueden ser ejecutados localmente. La tabla en esta página lista cada uno, con la memory que necesita, la cuantificación a la que funciona y una velocidad de generación estimada.
Tesla V100 DGXS 16 GB— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?
El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es Nemotron 3-Nano-30B-A3B en 31.6B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 180 tokens por segundo y necesita aproximadamente 14.4 GB de la memoria de la tarjeta.
Tesla V100 DGXS 16 GB— cuántos tokens por segundo produce?
Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 380 tokens por segundo, mientras que los modelos más grandes funcionan proporcionalmente más lentos porque cada token requiere leer todo el modelo de la memoria una vez. Las velocidades son estimaciones para una sola conversación a la vez.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el hardware. Si ya sabes qué modelo quieres y necesitas saber qué se necesita para ejecutarlo., Comienza desde el modelo en su lugar..