کارت گرافیک A100 Tensor Core
A100 Tensor Core
مشخصات فنی:
FP64 Tensor Core: 19.5 ترافلاپس
Tensor Float 32 (TF32): 156 ترافلاپس (312 ترافلاپس با تنکسازی)
FP16 Tensor Core: 312 ترافلاپس (624 ترافلاپس با تنکسازی)
INT8 Tensor Core: 624 ترااپس (1,248 ترااپس با تنکسازی)
حافظه GPU: 40 گیگابایت HBM2 یا 80 گیگابایت HBM2e
پهنای باند: تا 2,039 گیگابایت بر ثانیه
توان طراحی حرارتی: 250 وات (PCIe) تا 400 وات (SXM)
فرمفاکتورها: PCIe و SXM4
NVLink: تا 600 گیگابایت بر ثانیه
PCIe Gen4: 64 گیگابایت بر ثانیه
پشتیبانی از سیستمهای NVIDIA HGX A100 با تا 16 GPU.
حمل رایگان سفارشات بالای 1 میلیون تومان
امکان پرداخت انلاین یا پرداخت حضروی درب منزل
امکان پرداخت انلاین یا پرداخت حضروی درب منزل
امکان پرداخت انلاین یا پرداخت حضروی درب منزل
A100 Tensor Core
کارت گرافیک NVIDIA A100 Tensor Core یک راهحل برای تسریع بارهای کاری متنوع در حوزههای هوش مصنوعی (AI)، محاسبات (HPC) و تحلیل دادهها است. این کارت گرافیک تا 20 برابر بهبود عملکرد نسبت به نسل قبلی خود (نسل Volta) ارائه میدهد و میتواند به صورت پویا مقیاسپذیر باشد و به هفت نمونه GPU تقسیم شود تا بهینهسازی استفاده از منابع انجام شود.
ویژگیهای کلیدی:
- هستههای Tensor نسل سوم: تا 312 ترافلاپس عملکرد یادگیری عمیق را ارائه میدهند و از دقت مختلط پشتیبانی میکنند که باعث پیشرفت در آموزش و استنتاج هوش مصنوعی میشود.
- حافظه پهنباند (HBM2e): تا 80 گیگابایت حافظه با پهنای باند 2 ترابایت بر ثانیه، دسترسی سریع به دادهها و پردازش کارآمد مدلها را تضمین میکند.
- فناوری Multi-Instance GPU (MIG): امکان تقسیم یک GPU A100 به هفت نمونه مجزا را فراهم میکند که هر کدام منابع اختصاصی خود را دارند و بهینهسازی استفاده از GPU برای بارهای کاری مختلط را ممکن میسازد.
- نسل بعدی NVLink: با پهنای باند 600 گیگابایت بر ثانیه، ارتباط بین چندین GPU را تسهیل میکند.
- ساختار تنک (Structural Sparsity): عملکرد هوش مصنوعی را با بهینهسازی مدلهای تنک بهبود میبخشد و توان عملیاتی را برای برخی وظایف استنتاج دو برابر میکند.
فرمتهای داده پشتیبانی شده
1. TF32 (Tensor Float 32)
- ترکیب دامنه دینامیکی FP32 با دقت 19 بیتی
- اجرای خودکار بدون نیاز به تغییر کد
- 10x سریعتر از FP32 استاندارد در آموزش مدلهای عمیق
2. FP64
- محاسبات علمی با دقت مضاعف
- 2.5x سریعتر از نسل قبل
3. INT8, INT4 و Binary
- بهینه برای استنتاج با کارایی بالا
- پشتیبانی از quantization خودکار
عملکرد و بهینهسازی
کارایی عملیاتی
- 19.5 TFLOPS برای FP64
- 624 TFLOPS برای FP16 با sparsity فعال
- 1248 TOPS برای INT8 با sparsity
ویژگی Sparsity
- استفاده از الگوریتمهای خلوت برای افزایش کارایی
- تسریع 2 برابری برای ماتریسهای 50% خلوت
- پشتیبانی سختافزاری از pruning خودکار
کاربردهای عملی
1. یادگیری عمیق
- آموزش مدلهای بزرگ مانند GPT-3، BERT
- پشتیبانی از چارچوبهای اصلی مانند TensorFlow, PyTorch
2. محاسبات علمی
- شبیهسازیهای HPC با دقت مضاعف
- تحلیل دادههای بزرگ در فیزیک، هواشناسی
3. پردازش زبان طبیعی
- مدلهای ترنسفورماتور با اندازه بسیار بزرگ
- استنتاج بلادرنگ با تاخیر پایین
برای ثبت نقد و بررسی وارد حساب کاربری خود شوید.
دیدگاهها
پاککردن فیلترهاهیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.