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由于A100服务器的配置会根据厂商和型号有所不同,以下提供的是一些常见的配置范围和选项,详情咨询客服
根据您的实际应用需求和预算选择合适的配置详情咨询客服
对于高性能计算和深度学习应用,建议选择SXM4接口的A100GPU和InfiniBand网络。
对于数据中心和云计算应用,建议选择PCIe接口的A100GPU和高速以太网。
类型: DDR4 ECC RDIMM 或 LRDIMM
容量: 1TB 到 12TB
速度: 2666MHz 或 3200MHz
型号: NVIDIA A100 Tensor Core GPU
数量:1到8个
显存: 40GB 或 80GB HBM2
接口: PCIe 4.0 或 SXM4
类型: NVMe SSD 或 SATA SSD
容量: 480GB 到 3.84TB
接口: PCIe 4.0 或 SATA
类型: NVMe SSD 或 SATA HDD
容量: 可根据需求配置,支持多种RAID级别
速度: 100Gb/s或200Gb/s
接口: EDR或HDR
拓扑: FatTree或Dragonfly+
速度: 1GbE, 10GbE, 25GbE或100GbE
接口: RJ45或SFP+
方式: 风冷或液冷
风扇: 冗余配置,支持热插拔
数量: 4到16个
版本: PCIe 4.0
功率: 2000W 到 3000W
冗余: 支持 1+1 或 2+2 冗余
数量: 根据配置和散热方式而定
转速: 可根据温度自动调节
Linux: Ubuntu, CentOS, Red Hat 等
摄氏度: 5°C 到 35°C
USB 接口 VGA 接口
串口 管理接口
根据配置不同,一般在 20kg 到 50kg 之间
NVIDIA A100 提供了 SXM4 和 PCIe 两种外形规格,分别针对不同的应用场景,详情咨询客服
规格 | A100 SXM4 | A100 PCIe 40GB | A100 PCIe 80GB | |
---|---|---|---|---|
核心架构 | 架构 | Ampere | Ampere | Ampere |
CUDA核心 | 6912 | 6912 | 6912 | |
Tensor核心 | 432 (第三代) | 432 (第三代) | 432 (第三代) | |
RT核心 | 69 (第二代) | 69 (第二代) | 69 (第二代) | |
内存 | 内存容量 | 40GB或80GB HBM2e | 40GB HBM2 | 80GB HBM2e |
内存接口 | 5120-bit | 5120-bit | 5120-bit | |
内存带宽 | 1555GB/s 或 1936GB/s | 1555GB/s | 2039GB/s | |
性能 | 单精度浮点性能 (FP32) | 19.5 TFLOPS 或 312 TFLOPS (稀疏性) | 19.5 TFLOPS | 19.5 TFLOPS |
Tensor 性能 (FP16) | 312 TFLOPS 或 624 TFLOPS (稀疏性) | 312 TFLOPS (稀疏性) | 312 TFLOPS (稀疏性) | |
功耗 | TDP | 400W | 250W | 300W |
性能 | 接口 | SXM4 | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 |
长度 | —— | 267mm | 267mm | |
高度 | —— | 111mm (双槽位) | 111mm (双槽位) |
SXM4版本专为高性能计算和数据中心设计,需要专门的服务器主板和散热系统,而 PCIe版本适用于标准服务器和工作站。
SXM4 版本提供更大的内存容量和更高的内存带宽,适合处理更大的模型和数据集。
SXM4版本的功耗较高,需要更强大的电源和散热系统。
对于需要最高性能和最大内存容量的 AI 训练和推理任务,SXM4 版本是理想选择。
对于标准服务器和工作站,PCIe 版本提供更灵活的部署选项和更低的功耗。
NVIDIA A100 GPU服务器它能够加速深度学习训练、科学计算、高性能计算以及其他计算密集型任务,推动人工智能技术的发展和应用,为各行各业带来革新,适用于多种 AI 服务器
大规模深度学习训练
科学计算和高性能计算 (HPC)
医疗保健和生命科学
金融和保险
云计算和数据中心
其他应用场景
A100可以加速大型语言模型 (LLM) 的训练,例如BERT、GPT-3 等,推动NLP应用的发展。
A100可用于训练复杂的图像识别、目标检测和图像分割模型,提升CV领域的精度和效率。
A100能处理大规模推荐系统模型的训练,为用户提供更精准的推荐服务。
A100的高性能计算能力可以加速复杂的气候模型和天气预报模拟,提高预测精度。
A100可用于模拟材料的特性和行为,加速新材料的研发,推动材料科学领域的突破。
A100可以进行高精度的流体仿真,例如飞机和汽车的设计,优化产品性能。
A100可用于模拟分子间的相互作用,加速药物研发和材料设计。
A100可以加速药物分子模拟和药物筛选,缩短药物研发周期,推动新药的研发。
A100可用于医学影像的自动分析,例如肿瘤检测、器官分割等,提高诊断效率和准确性。
A100 可以加速基因组测序和分析,推动个性化医疗的发展。
A100可用于金融风险分析、期权定价等高性能计算任务,提高金融行业的效率和风险控制能力。
A100可以帮助金融机构进行实时欺诈检测,保障用户的资金安全。
A100可以为云服务提供商提供强大的AI加速能力,支持各种AI应用的部署和运行。
A100可以加速大规模数据的处理和分析,帮助企业从数据中获取洞察和价值。
A100可以处理自动驾驶汽车所需的实时感知、决策和控制任务,提高自动驾驶汽车的安全性。
A100可以支持智能交通管理、环境监测等智能城市应用,提升城市管理效率。
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