Mentre l'intelligenza artificiale continua a espandere il proprio raggio d'azione cresce anche la necessità di eseguire i modelli in locale. Tuttavia, la potenza di elaborazione di una GPU consumer è ben distante da quella di un acceleratore dedicato. Così un utente ha ben pensato di combinare una GeForce con una soluzione per data center.
Il possessore di una GeForce RTX 4080 noto come tymscarha deciso di affiancare alla sua scheda grafica gaming una NVIDIA Tesla V100, soluzione nata per il calcolo accelerato nei data center, con l'obiettivo di aumentare la quantità di VRAM disponibile per i modelli linguistici di grandi dimensioni.
La Tesla V100 impiega 5.120 CUDA Core, integra 16 GB di memoria HBM2 e utilizza un bus a 4.096 bit, capace di raggiungere una larghezza di banda di 900 GB/s. Nonostante gli anni trascorsi dal lancio, queste caratteristiche continuano a renderla una soluzione interessante per applicazioni di calcolo dedicate all'intelligenza artificiale.
L'operazione non è stata semplicissima. La Tesla V100 non utilizza infatti un tradizionale connettore PCI Express, non dispone di uscite video e non integra connettori di alimentazione PCIe. Per installarla è stato necessario utilizzare un adattatore SXM2-PCIe, componente indispensabile per collegare la GPU al sistema desktop.
