GPU NVIDIA A30 Tensor Core

Les modèles d’IA, qui gagnent en complexité alors que surgissent des défis tels que la conception de nouvelles applications d’IA conversationnelle, nécessitent une évolutivité et une puissance de calcul chaque jour plus importantes.

Les cœurs Tensor des GPU A30 ainsi que leurs capacités de calcul de niveau TF32 (Tensor Float 32) vous offrent, sans changement du code-source, des performances jusqu’à 10 fois plus élevées par rapport au GPU NVIDIA T4 et un rendement doublé grâce à la technologie NVIDIA de précision mixte automatique ainsi qu’à la prise en charge des calculs FP16, ce qui contribue à augmenter le rendement global jusqu’à 20 fois. Mais ce n’est pas tout : l’association de la technologie NVIDIA^® NVLink^®, de la norme PCIe Gen4, des solutions de mise en réseau NVIDIA Mellanox^® et du kit de développement NVIDIA Magnum IO™ vous permet d’interconnecter plusieurs milliers de GPU pour bénéficier d’une puissance de calcul phénoménale. 

Les cœurs Tensor et la technologie MIG permettent au GPU NVIDIA A30 de traiter une grande variété de charges de travail tout au long de la journée, et ce de manière totalement dynamique. A30 peut prendre en charge l’intégralité des inférences quand les demandes de production sont les plus élevées, tandis que seule une partie des ressources du GPU peut être mise à profit pour entraîner les modèles d’IA pendant les heures creuses.

NVIDIA a enregistré des performances record dans MLPerf, le premier benchmark d’IA pour l’entraînement à faire autorité dans toute l’industrie. 

Pour réaliser de nouvelles découvertes scientifiques, les chercheurs ont aujourd’hui recours à des simulations avancées qui les aident à mieux comprendre le monde qui nous entoure.

Grâce aux cœurs Tensor de l’architecture Ampere pour les calculs FP64, le GPU NVIDIA A30 constitue l’avancée technologique la plus importante depuis la mise en œuvre des GPU pour le calcul haute performance. Armés de 24 Go de mémoire GPU et d’une bande passante de 933 Go/s, les chercheurs peuvent réaliser plus rapidement des calculs en double précision. Les applications HPC peuvent désormais tirer parti des capacités de calcul TF32 du GPU A30 pour accélérer les opérations de multiplication matricielle en simple précision.

La combinaison des cœurs Tensor FP64 et de la technologie MIG permet aux établissements de recherche de partitionner le GPU en toute sécurité afin de permettre à plusieurs chercheurs d’accéder aux ressources de calcul avec une qualité de service garantie et une utilisation maximale du GPU. Les entreprises qui déploient l’IA peuvent utiliser les capacités d’inférence du GPU NVIDIA A30 en période de pointe, puis reconfigurer dynamiquement les serveurs de calcul pour exécuter des charges de travail de HPC ou d’entraînement IA pendant les heures creuses. 

A30 et la technologie de GPU multi-instances (MIG) maximisent comme jamais l’utilisation des infrastructures accélérées par GPU. MIG permet de partitionner un GPU A30 en quatre instances distinctes de manière sécurisée, permettant ainsi à de multiples utilisateurs d'accéder à tous les avantages de l’accélération GPU.

Entièrement compatible avec la plateforme Kubernetes, les systèmes de conteneurs et les solutions de virtualisation de serveur basées sur un hyperviseur, la technologie MIG permet aux gestionnaires d’infrastructure de mettre en œuvre des GPU parfaitement calibrés pour chaque tâche avec une qualité de service optimale, ce qui simplifie l’accès aux ressources de calcul pour tous les utilisateurs.