NVIDIA在2017年公布基於Volta架構的Tesla V100 GPU，如今已是問世超過8年、並已更迭超過4個世代的老產品，不過卻是NVIDIA首次在加速GPU導入Tensor Core與HBM記憶體的產品；也由於Tesla V100並非如H100般引領AI世代，如今在eBay甚至僅需100美金即可購入功能正常的2手SXM2模組，Hardware Haven決定挑戰這款8年前老產品在當代大型語言模型的潛力，結果意外的是在230美金的總建置成本，仍可擊敗價格相近的Radeon 7800XT與NVIDIA RTX 3060。
從1萬美金變100美金的V100 SXM2模組
Tesla V100有兩種版本，當今以100美金落入市場的是採用為高性能伺服器DGX-1設計的SXM2模組，最大的特色是搭載16GB HBM記憶體；不過要在消費級PC使用SXM2模組需解決轉接PCIe介面與散熱問題，故除了購入模組的100美金以外，還需要添購轉接板與散熱器改裝的成本，總成本約略在230美金左右。
仍領先價格相近的新款消費級顯示卡
雖然架構較舊，但由於具備5,120個CUDA核心與頻寬高達898GB/s的16GB HBM記憶體，在預設的250W功率設定下，Hardware Heaven以20B參數的GPT-OSS進行測試，作為對照組的Radeon RX7800 XT約達到90 Token/s的性能，而Tesla V100則達到130 Token/s的表現。
另外把對照組換成(最近即將死灰復燃的)GeForce RTX 3060 12GB，在進行Gemma4:e4b(ollama+openwebui)的測試，RTX 3060的性能約為76 Token/s，而V100則可達到108 Token/s，單看能源效率領先12%，且把兩款產品限制在170W功率，V100的的性能仍高於235W下的RTX 3060，並在170W限制的能源效率大幅領先40%。
有趣、但仍受制架構不見得合乎經濟效益
雖然從結果來看，以相同的200美金等級價格，Tesla V100確實性能對比消費級產品出色，但即便撇除對一般人不確定是否能如法炮製的轉接與軟體設置，由於當前的AI模型不斷推陳出新，且也因應新一代架構支援更具效率的參數，倘若考慮的是性能的最大化，使用Tesla V100不見得完全符合經濟效益，尤其許多流行的模型需要更大容量的記憶體，而32GB版的V100價格則達到400至500美金，整體評量也不見得那麼划算。
