GPU NVIDIA A30
Tensor Core

Aceleração computacional versátil para os principais servidores empresariais.

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Inferência de AI e Computação Convencional para Todas as Empresas

Acelere o desempenho de todas as cargas de trabalho empresariais com a GPU NVIDIA A30 Tensor Core. Com os Tensor Cores e a GPU Multi-Instância (MIG - Multi-Instance GPU) da arquitetura NVIDIA Ampere, ela oferece aceleração com segurança em diversas cargas de trabalho, como a de inferência de AI de grande escala e as aplicações de computação de alto desempenho (HPC - High Performance Computing). Com largura de banda de memória rápida e baixo consumo de energia em um formato PCIe, ideal para servidores convencionais, a A30 possibilita um data center elástico e entrega o valor máximo às empresas.

Veja o datasheet da NVIDIA A30 (PDF 708 KB) 
Veja o resumo do produto PCIe A30 (PDF 539 KB)

A Solução de Data Center para a IT Moderna

A arquitetura NVIDIA Ampere faz parte da solução completa de data center empresarial da NVIDIA, que apresenta componentes de hardware, rede, software e bibliotecas, além de modelos e aplicações de AI otimizados a partir do catálogo do NVIDIA NGC™. Representando a mais potente plataforma de AI e HPC de ponta a ponta para data centers, ela permite que os pesquisadores gerem resultados práticos e implementem soluções em produção conforme a necessidade com rapidez.

Treinamento de Deep Learning

Treinamento de AI: Taxa de transferência até 3 vezes maior do que a V100 e 6 vezes maior do que a T4

Treinamento de Ajuste do BERT Large para Convergência

NVIDIA A30 Tensor Cores with Tensor Float (TF32)

Comprimento da sequência = 384, conjunto de dados = real, contêiner do NGC™ = 20,12, BS = 10

8 GPUs: T4 (precisão mista) | V100 PCIe de 16GB (precisão mista) | A30 (TF32) | A100 PCIe de 40GB (TF32)

Modelos de treinamento de AI para desafios complexos, como os de AI de conversação, exigem muita potência computacional e escalabilidade.

Os Tensor Cores com Tensor Float (TF32) da NVIDIA A30 proporcionam um desempenho até 10 vezes maior em relação à NVIDIA T4 com nenhuma alteração no código e um aumento adicional de 2 vezes com precisão mista automática e FP16, oferecendo um rendimento total 20 vezes superior. Com a NVIDIA®NVLink®, o PCIe de 4ª geração, a networking NVIDIA Mellanox® e o SDK NVIDIA Magnum IO™, é possível dimensionar para milhares de GPUs.

Com os Tensor Cores e a MIG, é possível usar a A30 para executar cargas de trabalho dinamicamente ao longo do dia. Ela pode ser usada para tarefas de inferência de produção com demanda máxima, e parte da GPU pode ser reaproveitada para treinar esses mesmos modelos em horários de demanda normal com rapidez.

A NVIDIA registrou vários recordes de desempenho no MLPerf, o benchmark do setor para treinamento de AI.

Saiba mais sobre a arquitetura NVIDIA Ampere para treinamento ›

Inferência de Deep Learning

A A30 apresenta recursos inovadores que otimizam cargas de trabalho de inferência. Ela acelera diversas precisões, de FP64 a TF32 e INT4. Compatível com até quatro MIGs por GPU, a A30 permite que várias redes funcionem simultaneamente em partições de hardware seguras com Qualidade de Serviço (QoS) garantida. O suporte à dispersão estrutural também oferece até o dobro do desempenho, além dos outros aumentos de desempenho em inferência da A30.

O desempenho de AI líder da NVIDIA foi observado no MLPerf Inference. Com o Servidor de Inferência NVIDIA Triton™, que implementa AI em escala facilmente, a A30 oferece esse desempenho inovador a todas as empresas.

Saiba mais sobre a arquitetura NVIDIA Ampere para inferência ›

Inferência de AI: Rendimento até 3 Vezes Maior que o da V100 em AI de Conversação em Tempo Real

Rendimento de Inferência (Normalizada) do BERT Large para Latência Inferior a 10 ms

NVIDIA Deep Learning Inference

NVIDIA® TensorRT®, precisão = INT8, comprimento da sequência = 384, contêiner 20.12 do NGC, latência inferior a 10 ms, conjunto de dados = sintético, 1 GPU: A100 PCIe de 40GB (BS = 8) | A30 (BS = 4) | V100 SXM2 de 16GB | T4 (BS = 1)

Inferência de AI: Taxa de Transferência 3 Vezes Maior do que a T4 na Classificação de Imagem em Tempo Real

Inferência RN50 v1.5 (normalizada)
Taxa de Transferência para Latência Inferior a 7ms

NVIDIA Deep Learning Inference

TensorRT, Container NGC 20.12, Latência inferior a 7ms, Conjunto de dados = Sintético, 1x GPU: T4 (BS = 31, INT8) | V100 (BS = 43, precisão mista) | A30 (BS = 96, INT8) | A100 (BS = 174, INT8)

Computação de Alto Desempenho

HPC: Rendimento até 1,1 Vez Maior que o da V100 e 9 Vezes Maior que o da T4

LAMMPS (Normalizado)

NVIDIA A30 features double precision (FP64)

Conjunto de dados: ReaxFF/C, FP64 | 4 GPUs: T4, V100 PCIe de 16GB, A30

Para realizar descobertas revolucionárias, os cientistas recorrem às simulações para entender melhor o mundo a seu redor.

A NVIDIA A30 apresenta Tensor Cores de FP64 da arquitetura NVIDIA Ampere, que proporcionam o melhor desempenho de HPC desde o lançamento das GPUs. Com memória de GPU de 24GB e largura de banda de 933GB/s, os pesquisadores podem resolver cálculos de precisão dupla rapidamente. As aplicações de HPC também podem usar o TF32 para obter um rendimento mais alto em operações densas de multiplicação de matrizes de precisão simples.

Com Tensor Cores de FP64 e a MIG, os institutos de pesquisa podem particionar a GPU com segurança para oferecer a vários pesquisadores acesso a recursos de computação com QoS garantida e utilização máxima da GPU. As empresas que implementam AI podem usar os recursos de inferência da A30 nos períodos de demanda máxima e reaproveitar os servidores de computação para cargas de trabalho de HPC e treinamento de AI nos períodos de demanda normal.

Revise o Desempenho Mais Recente da GPU em Aplicações de HPC ›

Análise de Dados de Alto Desempenho

Os cientistas de dados precisam ter a capacidade de analisar, visualizar e transformar grandes conjuntos de dados em informações. Porém, as soluções de escalabilidade horizontal geralmente ficam sobrecarregadas com os conjuntos de dados espalhados por vários servidores.

Servidores acelerados com a A30, além da memória grande de HBM2, da largura de banda de memória de 933GB/s e da escalabilidade com a NVLink, oferecem a potência computacional necessária para lidar com essas cargas de trabalho. Com a InfiniBand, o NVIDIA Magnum IO e o conjunto livre de bibliotecas RAPIDS™, que inclui o RAPIDS Accelerator para o Apache Spark, a plataforma de data center da NVIDIA acelera cargas de trabalho grandes e garante desempenho e eficiência inéditos.

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NVIDIA GPU-accelerated Analytics

Análise de Dados de Alto Desempenho

NVIDIA GPU-accelerated Analytics

Os cientistas de dados precisam ter a capacidade de analisar, visualizar e transformar grandes conjuntos de dados em informações. Porém, as soluções de escalabilidade horizontal geralmente ficam sobrecarregadas com os conjuntos de dados espalhados por vários servidores.

Servidores acelerados com a A30, além da memória grande de HBM2, da largura de banda de memória de 933GB/s e da escalabilidade com a NVLink, oferecem a potência computacional necessária para lidar com essas cargas de trabalho. Com a InfiniBand, o NVIDIA Magnum IO e o conjunto livre de bibliotecas RAPIDS™, que inclui o RAPIDS Accelerator para o Apache Spark, a plataforma de data center da NVIDIA acelera cargas de trabalho grandes e garante desempenho e eficiência inéditos.

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Utilização Pronta para Empresas

A30 with MIG maximizes the utilization of GPU-accelerated infrastructure

A A30 com a MIG maximiza o uso da infraestrutura acelerada por GPU. Com a MIG, é possível particionar uma GPU A30 em até quatro instâncias independentes, oferecendo a vários usuários acesso à aceleração por GPU.

A MIG funciona com Kubernetes, contêineres e virtualização de servidores baseada em hipervisor. Com ela, os gerentes de infraestrutura podem oferecer uma GPU do tamanho certo com QoS garantida para cada tarefa, ampliando o alcance dos recursos de computação acelerada para todos os usuários.

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NVIDIA AI Enterprise

O NVIDIA AI Enterprise, um pacote nativo no cloud de ponta a ponta de softwares de AI e análise de dados, tem certificação para ser executado na A30 em uma infraestrutura virtual baseada em hipervisor com o VMware vSphere. Assim, é possível gerenciar e dimensionar cargas de trabalho de AI em um ambiente de cloud híbrido.

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Sistemas Convencionais Certificados pela NVIDIA

Os Sistemas Certificados pela NVIDIA™ com a NVIDIA A30 oferecem aceleração computacional e alta velocidade, protegem a rede NVIDIA em servidores empresariais de data center, construídos e vendidos por parceiros OEM da NVIDIA. Com esse programa, os clientes podem identificar, adquirir e implementar sistemas para aplicações de AI modernas tradicionais e diversas do catálogo do NVIDIA NGC em uma única infraestrutura dimensionável, econômica e de alto desempenho.

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Especificações da GPU A30 Tensor Core

FP64 5,2 teraFLOPS
FP64 Tensor Core 10,3 teraFLOPS
FP32 10.3 teraFLOPS
TF32 Tensor Core 82 teraFLOPS | 165 teraFLOPS*
BFLOAT16 Tensor Core 165 teraFLOPS | 330 teraFLOPS*
FP16 Tensor Core 165 teraFLOPS | 330 teraFLOPS*
INT8 Tensor Core 330 TOPS | 661 TOPS*
INT4 Tensor Core 661 TOPS | 1321 TOPS*
Mecanismos de mídia 1 acelerador de fluxo óptico (OFA - Optical Flow Accelerator)
1 decodificador de JPEG (NVJPEG)
4 decodificadores de vídeo (NVDEC)
Memória de GPU HBM2 de 24GB
Largura de Banda da Memória de GPU 933GB/s
Interconexão PCIe de 4ª geração: 64GB/s
NVLINK de 3ª geração: 200GB/s**
Formato Dois slots com altura e comprimento totais (FHFL - Full-Height, Full-Length)
Potência Máxima do Design Térmico (TDP - Thermal Design Power) 165W
GPU Multi-Instâncias (MIG) 4 instâncias de GPU com 6GB cada
2 instâncias de GPU com 12GB cada
1 instância de GPU com 24GB
Suporte aos softwares de GPU virtual (vGPU) NVIDIA AI Enterprise
NVIDIA Virtual Compute Server

* Com dispersão
** Bridge NVLink para até duas GPUs

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Por Dentro da Arquitetura NVIDIA Ampere

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