北森瓦版 - Northwood Blog (Author : 北森四葉. Since July 10, 2006.)
NVIDIA Announces “NVIDIA Titan V" Video Card: GV100 for $3000, On Sale Now(AnandTech)
NVIDIA Announces TITAN V "Volta" Graphics Card(techPowerUp!)
NVIDIA Launches TITAN V "Volta" Graphics Card With 21 Billion Transistors(Guru3D)
NVIDIA Launches Titan V, the World's First Consumer Volta GPU with HBM2(PC Perspective)
NVIDIA、Voltaアーキテクチャ/12GB HBM2採用のビデオカード「TITAN V」(Impress PC Watch)
NVIDIA,Volta世代初のグラフィックスカード「TITAN V」を発表。ディープラーニング向け(4Gamer.net)
Volta-Powered GPU Delivers 110 Teraflops of Deep Learning Horsepower — 9x Its Predecessor — to Researchers and Scientists(NVIDIA)

NVIDIAは12月7日、Neural Information Processing System conferenceにおいて、Titan Vを正式発表した。このTitan Vの発表は最初の“Volta”搭載製品であるTesla V100の発表から7ヶ月の後の出来事となる。Titan Vもまた“GV100”を搭載する製品となる。販売は発表日より開始される。

PCI-Express版のTesla V100と今回発表されたTitan Vのスペックを比較したものが以下となります。
 
Tesla V100 (PCIe)Titan V
コア・プロセスGV100 12nm
ダイサイズ815mm2
トランジスタ数211億
SM80
CUDA core数5120
コア
周波数
Base****MHz1200MHz
Boost1370MHz1455MHz
Tensor core数640
演算性能Tensor112TFlops110TFlops
FP3214TFlops13.8TFlops
FP647.0TFlops6.9TFLops
搭載メモリHBM2 16GBHBM2 12GB
メモリ帯域900GB/sec652.8GB/sec
メモリ周波数879MHz850MHz
メモリインターフェース4096-bit3072-bit
L2 cache6MB4MB
TDP250W250W


Titan VはTesla V100と比較するとメモリ周りが削減され、4096-bitから3072-bitに、搭載するHBM 2の容量も16GBから12GBとなります。一方でコアの周波数はTesla V100の1370MHzからTitan Vでは1455MHzまで引き上げられています。

カードの外観はこれまでのFounders Editionに似た雰囲気を残しながらも、金色のアクセントが入れられており、Titan Vのロゴもあしらわれています。2スロット使用でファンは1基、PCI-Express電源コネクタとして6-pin+8-pinを備えます。またディスプレイ出力としてDisplayPort×3+HDMIを備えます。

“Titan”のブランドを冠するものの、用途としては深層学習や高性能演算が想定されており、AI処理や研究向けのカードと位置づけられています(ゲーミングのゲの字もないことに注意)。

価格は$2999となります。


コメント
この記事へのコメント
158745 
おい、きいたか?30万オーバーだってよ。ふざけんなwww
2017/12/08(Fri) 23:52 | URL | 774 #-[ 編集]
158746 
ああ、ふざけた値段だ。
なにしろ安すぎる。
まだイールドの低い12nmで815mm2とかいう大サイズのダイサイズでしかもフルスペで・・・
大丈夫なのかな?
2017/12/09(Sat) 00:54 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158748 
研究者なら誰でも買える値段ですね。買わないと研究で後れを取るけれども皆が買うので差が付けられない状態を維持してガッツリ儲けられるポジションの獲得に成功してます。Ph.D持ちのnVIDIAとBAのAMDの違いはチップの出来の善し悪しのみならずなのが良くわかりますね。
2017/12/09(Sat) 02:07 | URL | LGA774 #YFFm.JDw[ 編集]
158749 
ダイサイズが815mm2で30万円ならバーゲンな気がしてきた
2017/12/09(Sat) 02:12 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158751 
研究機関向けを考えると安いぐらい、1、2桁違うし
ただテンソルナンチャラって単精度の浮動小数点演算を多少速くしましたって感じなのがどうなんだろう
2017/12/09(Sat) 08:39 | URL | ななしです #W3ugQoag[ 編集]
158752 
研究機関でGPU1枚が300万、3000万なんてことはねーよ。
2017/12/09(Sat) 09:43 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158753 
一昔前ならちょっとしたスーパーコンピュータが必要な計算がこれでできるんだから納得のお値段
AI向けと言いつつ追加機能は行列計算なので、幅広いコンピュータシミュレーションに活かせる
2017/12/09(Sat) 10:16 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158754 
研究者だったらV100の方買うだろ
2017/12/09(Sat) 10:59 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158756 
ほぼ同型のTesla V100の画像見たらわかるけど、ダイサイズがとんでもない大きさなんだよな
815mm^2って、正方形なら一辺28.5mmだからな
2017/12/09(Sat) 11:38 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158758 
まあ、初代TITANシリーズの例もありますし、ゲームでも高性能だとは思いますが、さすがにゲーム用途で購入するのは二の足を踏んでしまいますね。悩む。
2017/12/09(Sat) 11:42 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158760 
Quadro GP100が90万ぐらいする事を考えるけど割と妥当だけどやっぱ高い。HBM2はまだまだ高嶺の花だな。
2017/12/09(Sat) 12:41 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158762 
大サイズのダイサイズって何か笑える
2017/12/09(Sat) 12:55 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158766 
GTX2080Tiはよしてーや
2017/12/09(Sat) 17:14 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158770 
これはデータセンターの製品と見るべきかゲーマー個人で使ってもいい製品と見るべきか・・・。
2017/12/09(Sat) 18:50 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158771 
AMDと競合比べするにはSSDついてないからなんともってところ
TensorCore自体はVegaみたいにドライバ最適化されてなくて
ゲーム向けにはパフォーマンス出ないオチが容易に想像できる
それもVegaみたいに定期的な最適化パッチが出るってわけじゃなさそうだし
2017/12/09(Sat) 21:24 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158775 
安いといってもGTX 1080Tiの3枚分より高コスパかどうかはちょっと考えると思うわ。

>158748
CEOを比べるのはヤメレww
2017/12/10(Sun) 11:57 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158776 
衰退の兆しが見える某巨大掲示板によるとintel code name listに「Whiskey Lake」なるノート向けCode Nameがうpされたそうだ
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/jisaku/1510000841/414
2017/12/10(Sun) 12:33 | URL | 2チャンネラー #-[ 編集]
158783 
>>158754
研究者が自分の予算で組むなら小回りの利かないハードは使わないよ
V100は時間当たりで使用料金が決まるような共用センター向け
2017/12/10(Sun) 18:15 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158790 
次の年号が当たり前になった頃には
このTitanTの性能がx070クラスなんだろうな・・・。
2017/12/11(Mon) 06:31 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158792 
小回りが何の事なのかわからんがPCIe版も売られている今、
どっちつかずのグラボよりもちゃんとした数値演算用
として売られている方買うだろそれこそ研究者なら
2017/12/11(Mon) 09:07 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158807 
>>158792
研究者だって計算回してずっと待ってるわけじゃなくて、大規模演算を始める前に
小規模な「ちょっとやってみる」の繰り返しであたりをつけてる
最初から24Hの信頼性を売りにした高価なTeslaを使う意味はあんま無かったりする
GPUだってすぐに型落ちしちゃうしね
2017/12/12(Tue) 09:04 | URL | LGA774 #-[ 編集]
158808 
50万位の予算なら一人一台で誰でも簡単に調達出来るんですが、100万のシステムになるとそうも行かないんですよね。
もっとも多少の計算力で差が付くようなくだらない研究しなければ良いだけなのですが。
2017/12/12(Tue) 14:08 | URL | 158748 #nxzuATHA[ 編集]
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