NVIDIA A100 80GB PCIe er en kraftig datacenter-GPU utviklet for AI-trening, maskinlæring, dataanalyse og HPC-beregninger. Ampere-arkitekturen gir høy ytelse for både AI og vitenskapelige arbeidslaster.
Dette er bestillingsvare, og noe leveringstid må påregnes.
Datacenter-GPU for AI og HPC
NVIDIA A100 er en av de mest utbredte GPU-ene i moderne AI- og HPC-miljøer. Kortet bygger på Ampere-arkitekturen og er optimalisert for tunge beregningsoppgaver som maskinlæring, storskala dataanalyse og vitenskapelige simuleringer.
A100 leverer svært høy ytelse for både FP64, FP32, TF32 og FP16, noe som gjør GPU-en egnet både for AI-trening, inferens og klassiske HPC-arbeidslaster.
80 GB HBM2e-minne
GPU-en er utstyrt med 80 GB HBM2e-minne og opptil 2 TB/s minnebåndbredde. Dette gjør det mulig å kjøre store modeller og datasett direkte i GPU-minnet uten hyppig dataoverføring mellom CPU og lagring.
Den høye minnebåndbredden er avgjørende for moderne AI-arbeidslaster der enorme mengder data må behandles kontinuerlig.
PCIe Gen4 og fleksibel integrasjon
PCIe-versjonen av A100 kan installeres direkte i standard servere med fullhøyde PCIe-slot. GPU-en bruker PCIe Gen4 x16, som gir høy båndbredde og kompatibilitet med de fleste moderne serversystemer.
Kortet passer blant annet i systemer som Dell PowerEdge R740, R740xd, R7920 og HPE DL380 Gen10, og gjør det enkelt å oppgradere eksisterende servere til kraftige AI-noder.
Multi-Instance GPU
A100 støtter Multi-Instance GPU (MIG), som gjør det mulig å dele GPU-en opp i opptil syv isolerte instanser. Dette gjør det mulig å kjøre flere arbeidslaster samtidig på én GPU, samtidig som ressursene holdes isolert for bedre stabilitet og sikkerhet.
Dette er spesielt nyttig i miljøer der flere brukere eller tjenester deler samme GPU-infrastruktur.
Kjøling og serverkrav
A100 PCIe har et 300 W TDP og bruker passiv kjøling. Kortet er designet for rackservere med høy luftgjennomstrømning og monteres som et dobbelslot fullhøyde PCIe-kort.
For høyere GPU-til-GPU-båndbredde kan to A100 PCIe-kort kobles sammen via NVLink, noe som gir delt minne og betydelig raskere kommunikasjon mellom GPU-ene.
Stand og levering
GPU-en er brukt og profesjonelt testet før levering for å sikre stabil drift i servermiljøer.
Passer godt til: AI-trening, LLM-inferens, maskinlæring, dataanalyse, HPC-simuleringer og GPU-akselererte arbeidsbelastninger i datasenter og forskningsmiljøer.
