NVIDIA A2
Architektura GPU NVIDIA Ampere
Kompaktowy akcelerator GPU do obliczeń i grafiki
1280 rdzeni NVIDIA CUDA do równoległych obliczeń
40 rdzeni Tensor do przyspieszania obliczeń AI i deep learning
16 GB pamięci GPU do obsługi modeli AI i aplikacji analitycznych
Przepustowość pamięci do 200 GB/s
Interfejs PCIe 4.0 x16 zapewniający szybki transfer danych
Pasywne chłodzenie przeznaczone do serwerów i systemów edge
Bardzo niski pobór mocy: 40-60 W – idealny do systemów o wysokiej gęstości GPU
Na zamówienie
Darmowa dostawa
Promocja cenowa na model HDR-15-5
Produkt przeznaczony wyłącznie do zastosowań profesjonalnych
NVIDIA A2
Opis
NVIDIA A2 - energooszczędny akcelerator GPU dla AI na brzegu sieci
NVIDIA A2 Tensor Core GPU to kompaktowy akcelerator zaprojektowany z myślą o przyspieszaniu obliczeń sztucznej inteligencji w środowiskach o ograniczonej przestrzeni i niskim budżecie energetycznym. Karta oparta jest na architekturze NVIDIA Ampere i zapewnia wydajne wnioskowanie modeli AI (AI inference) w serwerach edge, centrach danych oraz systemach przemysłowych.
Dzięki niskoprofilowej konstrukcji PCIe Gen4 oraz konfigurowalnemu poborowi mocy w zakresie 40-60 W, NVIDIA A2 doskonale sprawdza się w serwerach o wysokiej gęstości GPU, systemach edge computing oraz platformach AI pracujących w trybie ciągłym.
NVIDIA A2 umożliwia wdrażanie sztucznej inteligencji w miejscach, gdzie tradycyjne akceleratory GPU są zbyt energochłonne lub zbyt duże.
Architektura NVIDIA Ampere dla obliczeń AI
GPU A2 wyposażony jest w 1280 rdzeni CUDA oraz 40 rdzeni Tensor, które przyspieszają operacje matematyczne wykorzystywane w systemach uczenia maszynowego i deep learningu. Dzięki temu akcelerator umożliwia efektywne przetwarzanie modeli AI bez konieczności stosowania dużych i energochłonnych GPU centrów danych.
Karta oferuje 16 GB pamięci GPU o przepustowości do 200 GB/s, co pozwala obsługiwać modele sztucznej inteligencji oraz aplikacje analityczne wymagające przetwarzania dużych strumieni danych.
AI inference i analiza danych w czasie rzeczywistym
NVIDIA A2 jest szczególnie zoptymalizowana pod kątem wnioskowania modeli AI w środowiskach produkcyjnych. Akcelerator pozwala na szybkie przetwarzanie modeli deep learning oraz analizę danych w czasie rzeczywistym.
GPU znajduje zastosowanie między innymi w:
- analizie obrazu i systemach vision AI
- inteligentnej analizie wideo (video analytics)
- systemach bezpieczeństwa i monitoringu
- inferencji modeli LLM i systemach konwersacyjnych
- platformach RAG (Retrieval Augmented Generation)
- analizie danych IoT
Idealny do systemów edge AI
Dzięki niewielkim wymiarom, pasywnemu chłodzeniu oraz niskiemu poborowi mocy, NVIDIA A2 może być instalowany w szerokiej gamie serwerów edge, komputerów przemysłowych oraz systemów przetwarzania danych blisko źródła ich powstawania.
Akcelerator jest wykorzystywany w rozwiązaniach takich jak:
- edge computing w przemyśle
- analiza wideo w inteligentnych miastach
- systemy autonomiczne i robotyka
- platformy AI w handlu i logistyce
- rozproszone systemy przetwarzania danych
Specyfikacja
| Maks. FP32 | 4,5 TF |
|---|---|
| Rdzenie Tensor TF32 | 9 TF | 18 TF¹ |
| Rdzenie Tensor BFLOAT16 | 18 TF | 36 TF¹ |
| Maks. Rdzenie Tensor FP16 | 18 TF | 36 TF¹ |
| Maks. Rdzenie Tensor INT8 | 36 TOPS | 72 TOPS¹ |
| Maks. Rdzenie Tensor INT4 | 72 TOPS | 144 TOPS¹ |
| Rdzenie RT | 10 |
| Silniki multimedialne | 1 enkoder wideo, 2 dekodery wideo (w tym dekodowanie AV1) |
| Pamięć GPU | 16 GB GDDR6 |
| Przepustowość pamięci GPU | 200 GB/s |
| Interfejs połączenia | PCIe Gen4 x8 |
| Format karty | 1-slot, niskoprofilowy PCIe |
| Maks. pobór mocy (TDP) | 40–60 W (konfigurowalne) |
| Obsługiwane oprogramowanie vGPU² | NVIDIA Virtual PC (vPC), NVIDIA Virtual Applications (vApps), NVIDIA RTX Virtual Workstation (vWS), NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA Virtual Compute Server (vCS) |
¹ Z użyciem sparsity
² Obsługiwane w przyszłej wersji vGPU
