GDEP Solutions, Inc.
  • Home
    • 新着情報一覧
    • GPU2020 開催概要 >
      • Day1-AI&GPU
      • Day2-ImagingAI
      • Day3-GPUスパコン
      • 過去開催 GPU2019
  • GPU製品
    • AI・データサイエンスおすすめ一覧 >
      • NVIDIA DGX A100
      • DGX STATION A100
      • HP Z8 G4
      • HP ZBook Fury17G7 Mobile Workstation
      • Dell Precision 7920 Tower
      • DeepLearning BOXⅡ
      • DeepLearning STATION
      • NVIDIA RTX サーバー
      • HITACHI SR24000
    • 数値計算・解析おすすめ一覧 >
      • HP Z4 G4
      • Supermicro 7049GP
    • NVIDIA GPU 一覧 >
      • NVIDIA RTX A6000
      • Quadro RTX8000
      • Quadro GV100
      • NVIDIA A100
      • NVIDIA V100S
      • NVIDIA T4
    • GPUレンタル一覧
  • ストレージ
    • ストレージ一覧 >
      • Synology
      • DDN STORAGE
      • PURESTORAGE
  • HPC
    • HPC Workstation
    • AXXE-L by XTREME-D
    • NVIDIA HPC SDK
    • 高速化受託サービス
  • クラウド製品
    • セキュリティ >
      • KernelCare
    • 仮想化 >
      • Login VSI
      • Login PI
    • リモートアクセス >
      • FastX
      • NiceDCV
      • NoMachine
    • ハイブリッドクラウドNAS >
      • Morro Data
  • GPUコラム / 導入事例
    • GPUプログラミング入門 >
      • 第11回:OpenACCを使ったICCG法の高速化
      • 第10回:OpenACCでできる最適化とは?
      • 第9回:速くならない?とりあえずライブラリに頼ろう!
      • 第8回:OpenACCでも扱えるけど面倒な構造体
      • 第7回:今あるプログラムを楽に速くするためには
      • 第6回:プログラムの実行時間を確認しよう
      • 第5回:コンパイラのメッセージを確認しよう
      • 第4回:拡散現象シミュレーションのOpenACC化
      • 第3回:データ転送の最小化はほとんどのアプリケーションで必須
      • 第2回:その前に知っておきたいGPUの特長
      • 第1回:今あるプログラムを楽に速くするためには?
    • GPU Technology for CG/AI >
      • AlphaGo とその後
      • CUDAを用いたシンプルなパストレーシング
      • 流体シミュレーションの応用
      • GPUを用いた高速レンダリング
      • GPUを基盤としたCG/AIの技術進化
    • ツブ子が聞く・見る・行く! >
      • 聞く!NVIDIA DGX A100
      • 見る!NVIDIA A100 Tensor Core GPU
    • 導入事例 >
      • DGX SYSTEMS
      • GPU Computing
  • 会社情報
    • ごあいさつ
    • 会社概要
    • アクセスマップ
    • 採用情報
  • お問い合わせ
Picture

Quadro GP100

販売終了のため、レンタルのみの取り扱いとなります。

Picture
「NVIDIA Quadro GP100」(2017年発売)は、最新の Quadro GV100(市場価格: 128万円/枚)より、若干性能は劣りますが、倍精度計算ユニットを搭載し、Tesla K40やTesla C2070 に比べると大幅に性能が向上しています。

​Quadro GP100およびGV100 は、倍精度計算ユニットが搭載されているため、数値シミュレーションにかかる計算時間を大幅に短縮することができます。

GPU世代差の速度比較(CPUによる計算速度を1とした時のGPU計算時の倍率)

Picture

陽解法・陰解法ともに、CPU 4コアに対して ​約15~16倍の高速化

画像
粒子法 流体解析ソフトウェア「Particleworks」に関しては、プロメテック・ソフトウェア株式会社 HP よりご確認ください。

スペック比較

Quadro GP100 および Quadro GV100 は、倍精度計算ユニットが搭載されているため、数値シミュレーションにかかる計算時間を大幅に短縮することができます。(Quadro RTX シリーズは、倍精度計算ユニットを搭載していません。)
また、デスクサイド用には、Quadro GP100 または GV100、サーバー用には、Tesla V100(32GBまたは16GB)をご選択いただくのが一般的となっています。
Quadro GP100 およびGV100は、PCやワークステーションで利用できるため、サーバーの管理やスペースを考えることなく導入いただけます。​
  
Tesla C2070
Tesla K40
Quadro GP100
Quadro GV100
Quadro RTX8000
発売時期
2009年11月
2013年12月
2017年2月
2018年4月
2019年2月
市場価格 2019.12
販売終了
販売終了
850,000円~
1,280,000円~
800,000円~
CUDAコア数
448
2,880
3,584
5,120
4,608
搭載メモリ
GDDR5 6GB
GDDR5 12GB
HBM2 16GB
HBM2 32GB
GDDR6 48GB
メモリバンド幅
144 GB/s
288 GB/s
732 GB/s
870 GB/s
672 GB/s
単精度演算性能
1.03 TFlops
4.29 TFlops
10.25 TFlops
14.80 TFlops
15.90 TFlops
倍精度演算性能
0.50 TFlops
1.43 TFlops
5.13 TFlops
7.40 TFlops
0.50 TFlops

NVIDIA Quadro GP100 特徴

超高速のHBM2メモリ 16 GB 搭載
メモリインターフェース4096bit、メモリバンド幅がGDDR5の2倍となる732GB/s、HBM2メモリを大容量16GB搭載し、より大規模で複雑なモデルやシーンの表示だけでなく、より複雑な演算も可能になりました。
Picture
高い倍精度演算性能
NVIDIA® Quadro® GP100は、32bit単精度浮動小数点演算CUDAコア3,584基、64bit倍精度浮動小数点演算CUDAコア1,792基を搭載し、倍精度で5.2TFLOPS、単精度で10.3TFLOPS、半精度は20.7TFLOPSと高い性能を実現します。
画像
NVIDIA NVLink™ 対応
NVIDIA NVLink™ により、最大2-wayマルチGPUをサポートします。オプションのNVIDIA NVLink™コネクタでQuadro® GP100を2台繋ぐことで、GPU間において従来のPCIeバス間の通信よりも5~12倍高速に通信することが可能です。
画像

お気軽にご相談ください!

製品に関するご質問・ご相談など、お気軽にお問い合わせください。
​
NVIDIA認定のエリートパートナー「GDEPソリューションズ」は、
​ お客様の用途に最適な製品のご提案から導入までサポートします。
キャンペーンに関するお問い合わせ
Picture
GDEPソリューションズ株式会社
東京都文京区本郷三丁目34番3号 本郷第一ビル8階
TEL:03-5802-7050
・NVIDIA認定 Elite Partner [最上位レベル]
・NVIDIA Advanced Technology Program 達成  [DGX 販売資格]
・東京都公安委員会 古物営業許可番号
 第305471905562号
≫ 新着情報
​

GPU製品
≫ AI・データサイエンスおすすめ
≫ 数値計算・解析おすすめ
≫ NVIDIA GPU一覧

≫ GPUレンタル一覧

HPC
≫ HPC Workstation
≫ AXXE-L by XTREME-D
≫ NVIDIA HPC SDK
≫ 高速化 受託サービス
​ストレージ
​≫ ストレージ一覧

クラウド製品
​≫ セキュリティ
≫ 仮想化
≫ リモートアクセス

≫ ハイブリッドクラウドNAS

​GPUコラム/導入事例
≫ GPUプログラミング入門
≫ GPU Technology for CG/AI
≫ ツブ子が聞く・見る・行く
≫ 導入事例
会社情報
≫ ごあいさつ
≫ 会社概要
≫ アクセスマップ
≫ 採用情報
​
≫ お問い合わせ
​
≫ 個人情報の取扱いについて
≫ 利用規約
©2020 GDEP Solutions,Inc.
  • Home
    • 新着情報一覧
    • GPU2020 開催概要 >
      • Day1-AI&GPU
      • Day2-ImagingAI
      • Day3-GPUスパコン
      • 過去開催 GPU2019
  • GPU製品
    • AI・データサイエンスおすすめ一覧 >
      • NVIDIA DGX A100
      • DGX STATION A100
      • HP Z8 G4
      • HP ZBook Fury17G7 Mobile Workstation
      • Dell Precision 7920 Tower
      • DeepLearning BOXⅡ
      • DeepLearning STATION
      • NVIDIA RTX サーバー
      • HITACHI SR24000
    • 数値計算・解析おすすめ一覧 >
      • HP Z4 G4
      • Supermicro 7049GP
    • NVIDIA GPU 一覧 >
      • NVIDIA RTX A6000
      • Quadro RTX8000
      • Quadro GV100
      • NVIDIA A100
      • NVIDIA V100S
      • NVIDIA T4
    • GPUレンタル一覧
  • ストレージ
    • ストレージ一覧 >
      • Synology
      • DDN STORAGE
      • PURESTORAGE
  • HPC
    • HPC Workstation
    • AXXE-L by XTREME-D
    • NVIDIA HPC SDK
    • 高速化受託サービス
  • クラウド製品
    • セキュリティ >
      • KernelCare
    • 仮想化 >
      • Login VSI
      • Login PI
    • リモートアクセス >
      • FastX
      • NiceDCV
      • NoMachine
    • ハイブリッドクラウドNAS >
      • Morro Data
  • GPUコラム / 導入事例
    • GPUプログラミング入門 >
      • 第11回:OpenACCを使ったICCG法の高速化
      • 第10回:OpenACCでできる最適化とは?
      • 第9回:速くならない?とりあえずライブラリに頼ろう!
      • 第8回:OpenACCでも扱えるけど面倒な構造体
      • 第7回:今あるプログラムを楽に速くするためには
      • 第6回:プログラムの実行時間を確認しよう
      • 第5回:コンパイラのメッセージを確認しよう
      • 第4回:拡散現象シミュレーションのOpenACC化
      • 第3回:データ転送の最小化はほとんどのアプリケーションで必須
      • 第2回:その前に知っておきたいGPUの特長
      • 第1回:今あるプログラムを楽に速くするためには?
    • GPU Technology for CG/AI >
      • AlphaGo とその後
      • CUDAを用いたシンプルなパストレーシング
      • 流体シミュレーションの応用
      • GPUを用いた高速レンダリング
      • GPUを基盤としたCG/AIの技術進化
    • ツブ子が聞く・見る・行く! >
      • 聞く!NVIDIA DGX A100
      • 見る!NVIDIA A100 Tensor Core GPU
    • 導入事例 >
      • DGX SYSTEMS
      • GPU Computing
  • 会社情報
    • ごあいさつ
    • 会社概要
    • アクセスマップ
    • 採用情報
  • お問い合わせ