Card Đồ Họa Máy Chủ NVIDIA A30 Tensor Core 24GB HBM2 PCIe 4.0 GPU Server

Card đồ họa máy chủ NVIDIA A30 Tensor Core 24GB là một trong những GPU mạnh nhất và hiệu quả nhất cho các ứng dụng AI và HPC. Với kiến trúc NVIDIA Ampere và công nghệ Tensor Core, A30 cung cấp khả năng tính toán mạnh mẽ để giải quyết các thách thức khó khăn trong AI và HPC.

Các tính năng chính của NVIDIA A30 Tensor Core 24GB:

1. Tensor Cores với TF32: Tăng tốc độ xử lý lên đến 20 lần
2. Hỗ trợ nhiều loại số học: Tăng tốc độ xử lý cho các phép tính liên quan đến số học đa dạng
3. MIG (Multi-Instance GPU): Cho phép phân chia GPU thành nhiều phần riêng biệt và đảm bảo chất lượng dịch vụ (QoS) cho mỗi phần
4. Khả năng thích ứng: Có thể sử dụng A30 cho các công việc inference trong giờ cao điểm và sau đó tái sử dụng các máy chủ tính toán này cho các khối công việc liên quan đến AI và HPC trong giờ thấp điểm

Tensor Cores với TF32: Tăng tốc độ xử lý lên đến 20 lần

Đây là một tính năng đáng chú ý của NVIDIA A30 Tensor Core 24GB. Với Tensor Cores với TF32, GPU này có khả năng tăng tốc độ xử lý lên đến 20 lần so với các GPU trước đó. Điều này giúp tăng hiệu suất tính toán và giải quyết các công việc AI và HPC phức tạp nhanh hơn, đồng thời giảm thời gian xử lý và tăng độ chính xác của các mô hình AI. Sự kết hợp với automatic mixed precision và FP16 còn cung cấp thêm 2 lần tăng tốc độ, tổng cộng tăng tốc độ lên đến 20 lần.

Hỗ trợ nhiều loại số học: Tăng tốc độ xử lý cho các phép tính liên quan đến số học đa dạng

NVIDIA  A30 hỗ trợ nhiều loại số học khác nhau, cho phép nó tăng tốc độ xử lý cho các phép tính liên quan đến số học đa dạng. Nó có thể xử lý các tính toán với các định dạng số khác nhau, bao gồm cả định dạng FP64 (double-precision floating point), FP32 (single-precision floating point), TF32 (tensor float 32), và INT4 (integer 4-bit).

Với khả năng hỗ trợ các định dạng số học đa dạng, NVIDIA A30 có thể giải quyết các vấn đề liên quan đến tính toán số học khác nhau một cách hiệu quả hơn, từ phân tích dữ liệu cho đến các mô hình deep learning. Điều này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng AI và HPC, nơi tính toán chính xác và hiệu quả là rất quan trọng.

MIG (Multi-Instance GPU): Cho phép phân chia GPU thành nhiều phần riêng biệt và đảm bảo chất lượng dịch vụ (QoS) cho mỗi phần

MIG (Multi-Instance GPU) là một tính năng quan trọng của NVIDIA A30 Tensor Core 24GB. Tính năng này cho phép phân chia GPU thành nhiều phần riêng biệt, mỗi phần có khả năng tính toán và bộ nhớ riêng của nó. MIG đảm bảo chất lượng dịch vụ (QoS) cho mỗi phần, giúp tối ưu hóa sử dụng tài nguyên GPU và tránh xung đột giữa các ứng dụng. Với MIG, người dùng có thể tận dụng toàn bộ khả năng tính toán của A30 và tăng cường hiệu suất tính toán cho các ứng dụng AI và HPC.

Khả năng thích ứng

Khả năng thích ứng của NVIDIA A30 Tensor Core 24GB là một tính năng rất hữu ích cho các hệ thống AI và HPC. Với khả năng thích ứng này, người dùng có thể sử dụng GPU trong giờ cao điểm để thực hiện các công việc inference và sau đó sử dụng lại GPU để giải quyết các khối công việc liên quan đến AI và HPC trong giờ thấp điểm. Điều này giúp tối ưu hóa sử dụng GPU và tối đa hóa hiệu suất của hệ thống. Khả năng thích ứng cũng giúp người dùng tiết kiệm chi phí và tăng tính linh hoạt của hệ thống.