
NVIDIA A30
- Architektura GPU NVIDIA Ampere
- Procesor graficzny zoptymalizowany pod obliczenia
- 3584 rdzenie NVIDIA CUDA
- 224 rdzenie NVIDIA Tensor
- 24 GB pamięci HBM2 z ECC
- Przepustowość pamięci do 933 GB/s
- Maksymalne zużycie energii: 165 W
- Magistrala graficzna: PCI-E 4.0 x16
- Chłodzenie: pasywne
Na zamówienie
     Darmowa dostawa
Promocja cenowa na model HDR-15-5
Produkt przeznaczony wyłącznie do zastosowań profesjonalnych 
 NVIDIA A30
Opis
Dzięki rdzeniom Tensor opartym na architekturze NVIDIA Ampere oraz technologii Multi-Instance GPU (MIG), układ ten zapewnia bezpieczne przyspieszenie różnorodnych zadań, w tym wnioskowania AI na dużą skalę oraz obliczeń wysokiej wydajności (HPC). Łącząc szybką przepustowość pamięci i niskie zużycie energii w formacie PCIe - idealnym dla standardowych serwerów - A30 umożliwia tworzenie elastycznych centrów danych i zapewnia maksymalną wartość dla przedsiębiorstw.
Specyfikacja
| FP64 | 5,2 teraFLOPS | 
|---|---|
| Rdzenie Tensor FP64 | 10,3 teraFLOPS | 
| FP32 | 10,3 teraFLOPS | 
| Rdzenie Tensor TF32 | 82 teraFLOPS | 165 teraFLOPS* | 
| Rdzenie Tensor BFLOAT16 | 165 teraFLOPS | 330 teraFLOPS* | 
| Rdzenie Tensor FP16 | 165 teraFLOPS | 330 teraFLOPS* | 
| Rdzenie Tensor INT8 | 330 TOPS | 661 TOPS* | 
| Rdzenie Tensor INT4 | 661 TOPS | 1321 TOPS* | 
| Silniki multimedialne | 1 akcelerator przepływu optycznego (OFA) 1 dekoder JPEG (NVJPEG) 4 dekodery wideo (NVDEC) | 
| Pamięć GPU | 24 GB HBM2 | 
| Przepustowość pamięci GPU | 933 GB/s | 
| Interfejs połączenia | PCIe Gen4: 64 GB/s Trzecia generacja NVLink: 200 GB/s** | 
| Format karty | Podwójny slot, pełna wysokość i długość (FHFL) | 
| Maksymalny pobór mocy (TDP) | 165 W | 
| Wieloinstancyjne GPU (MIG) | 4 instancje GPU po 6 GB każda 2 instancje GPU po 12 GB każda 1 instancja GPU 24 GB | 
| Obsługiwane oprogramowanie vGPU | NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA Virtual Compute Server | 
* Z użyciem sparsity
** Mostek NVLink dla maksymalnie dwóch GPU
 
 
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 