What generation is NVIDIA Tesla V100?
Antwort
Short version of the NVIDIA Tesla V100 spec sheet: 16 GB HBM2, 900 GB/s, 125 FP16 TFLOPS, 15.7 FP32 TFLOPS, Volta (2017), 300W.
Long version: the card is tuned for mixed-precision matrix multiplication on large tensors, which is exactly what transformer training and production inference demand. Bandwidth is generous enough to avoid stalling on attention operations, and VRAM capacity covers modern model sizes without requiring offloading to CPU memory.
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Vast.ai GPU-Anbieter Bewertung & wichtige Fakten (April 2026)
Überblick über Vast.ai: maximales Funding, Gewinnaufteilung, Drawdown-Regeln, Hebel, Instrumente, Auszahlungsplan, Zahlungsmethoden, Handelsberechtigungen und KYC. Daten verifiziert April 2026.
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Vast.ai
Sofortige GPUs. Transparente Preisgestaltung.
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|---|---|
| Übersicht | |
| Trustpilot-Bewertung | 4.4 |
| Hauptsitz | United States |
| Anbietertyp | GPU-Marktplatz |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Forschung LLM-Bereitstellung generative KI |
| GPU-Hardware | |
| GPU-Modelle | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 |
| Max. VRAM (GB) | 192 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 |
| Interconnect | NVLink, InfiniBand |
| Preise | |
| Startpreis ($/Std.) | $0.06/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Ja |
| Reservierte Rabatte | Bis zu 50 % (1-6 Monate reserviert) |
| Kostenlose Guthaben | Kleines Testguthaben bei Anmeldung |
| Ausgangsgebühren | Variiert je nach Host ($/TB) |
| Speicher | Variiert je nach Host ($/GB/Stunde, berechnet solange die Instanz besteht) |
| Infrastruktur | |
| Regionen | 500+ Standorte, 40+ Rechenzentren |
| Verfügbarkeits-SLA | Kein formeller SLA (Zuverlässigkeitsbewertungen des Hosts sichtbar) |
| Entwicklererfahrung | |
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| Docker-Unterstützung | Ja |
| SSH-Zugang | Ja |
| Jupyter Notebooks | Ja |
| API / CLI | Ja |
| Einrichtungszeit | Sekunden |
| Kubernetes-Unterstützung | Nein |
| Geschäftsbedingungen | |
| Mindestverpflichtung | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ 2 HIPAA DSGVO CCPA |
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