Платформа NVIDIA HGX A100 0257Y071
NVIDIA HGX A100 — это высокопроизводительная графическая плата, основанная на архитектуре NVIDIA Ampere, предназначенная для серверов xFusion и оптимизированная для работы с задачами искусственного интеллекта, машинного обучения, глубокого обучения и вычислительных задач с высокой производительностью. Она предлагает масштабируемость и производительность для критически важных рабочих нагрузок в современных дата-центрах и облачных вычислениях.
Особенности NVIDIA HGX A100
- Архитектура: NVIDIA Ampere
- Интерфейс подключения: PCIe Gen 4 x16
- Форм-фактор: 2 слота
- Поддержка технологии: Multi-Instance GPU (MIG), Tensor Cores, CUDA, NVLink
- Оптимизация: Идеальна для AI, машинного обучения и глубокого обучения
Характеристики NVIDIA HGX A100
- Объем памяти: 40 ГБ или 80 ГБ HBM2
- Пропускная способность памяти: до 1555 ГБ/с
- Производительность: до 20x больше по сравнению с предыдущими поколениями в задачах AI/ML
- Поддержка NVLink: Возможность объединения нескольких карт для масштабирования производительности
- Энергопотребление: 400 Вт
Интеграция в серверы xFusion
- Подходит для серверов xFusion с поддержкой PCIe 4.0 x16 или NVLink
- Идеально для дата-центров, работающих с большими объемами данных, облачных вычислений, AI/ML
- Поддержка масштабируемости: до 8 карт NVIDIA HGX A100 в одном сервере (в зависимости от конфигурации и мощности БП)
- Решения для высокой производительности и высокоскоростной передачи данных для AI/ML, глубокого обучения и обработки данных в реальном времени
Применение
NVIDIA HGX A100 идеально подходит для следующих задач:
- Обработка и обучение моделей глубокого обучения (Deep Learning)
- Машинное обучение и аналитика данных
- Облачные вычисления и виртуализация рабочих станций (vGPU)
- Высокопроизводительные вычисления и научные исследования
- Обработка больших данных и работы с AI-алгоритмами
Целевая аудитория
NVIDIA HGX A100 предназначена для исследовательских и коммерческих приложений, требующих высокой вычислительной мощности. Это решение для организаций, работающих с искусственным интеллектом, глубоким обучением, а также для облачных провайдеров и научных исследователей, которым необходимо решение для ускоренных вычислений в дата-центре.