主页 企业办公 外设配件 专业级显卡 英伟达NVIDIA NVIDIA A800 PCIe 80GB 专业GPU [同型号共2款]

英伟达 NVIDIA A800 PCIe 80GB 科学计算/仿真模拟GPU

NVIDIA A800 Tensor Core GPU 可针对 AI、数据分析和 HPC 应用场景,在不同规模下实现出色的加速,有效助力更高性能的弹性数据中心。

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重点参数

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产品型号:

NVIDIA A800 PCIe

显卡类型:

数据中心运算卡

显存大小:

80GB

适用场景:

超大规模科学计算、AI深度学习

接口类型:

PCIe 4.0 x16

外形规格:

全长*全高*双插槽

显示输出:

设计功耗:

300W

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7nm制程下的AI加速计算

A800 PCIe是NVIDIA于2022年底推出的专业显卡。这款高性能专业卡基于7nm制程工艺打造,核心为NVIDIAAmpere架构的GA100 GPU。当然,作为数据中心加速计算应用的它,不支持DirectXAPI,因此它可能无法运行所有最新的游戏。 

相较于台式机桌面游戏显卡的GA102,GA100GPU采用了大芯片设计,芯片面积为826mm2,有5.42亿个晶体管。这颗GPU拥有6912个CUDA核心,432个纹理映射单元和160个ROP。此外,它还包括432个Tensor Core Al张量核心,有助于提高机器学习应用程序的速度。 

相对于前一代的NVIDIAVolta架构产品,A800能够提供高达20倍左右的性能,同时也支持最大7个独立GPU的MIG高效扩展。 

A800是整个NVIDIA数据中心解决方案的一部分,作为性能超强的端到端数据中心专用AI和HPC平台,它可助力研究人员交付真实的结果并将解决方案大规模部署到生产环境中。


突破与创新高性能数据中心

NVIDIA AMPERE架构


第三代TENSOR CORE技术


新一代NVLINK

在高性能NVIDIA AMPERE架构加持下,A800可轻松满足不同规模的加速需求,从小型作业到大型多节点工作负载都可以轻松胜任。A800功能丰富,IT管理者可借此充分利用数据中心内的每个GPU实现高性能加速。


NVIDIA A800的深度学习计算能力可达312 TeraFLOPS (TFLOPS)。对比NVIDIA Volta GPU,其深度学习训练的Tensor FLOPS和推理的Tensor TOPS皆为NVIDIA Volta GPU的20 倍。


A800中采用的NVIDIA NVLink可提供两倍于上一代的吞吐量,PCleA800 GPU通过NVLink桥接器可桥接2个GPU,实现400GB/s的联合带宽。

HBM2e显存


多实例GPU(MIG)


结构化稀疏

凭借80GB的高带宽显存(HBM2e),A800将动态随机存取存储器(DRAM)的利用效率提高至95%。A800提供的显存带宽是上一代产品的1.7倍。


一个A800 GPU最多可分割成七个GPU实例,这些实例在硬件级别完全独立,并独自拥有高带宽显存、缓存和计算核心。借助MIG,开发者可为其所有应用实现惊人加速。


A800中的TensorCore可为稀疏模型提供高达两倍的性能提升。稀疏功能不仅更容易使AI推理计算受益,同时还能提升模型的训练性能。


性能大幅提升

A800是完整NVIDIA数据中心解决方案的一部分,该解决方案结合了跨硬件、网络、软件、库以及NGC的经过优化的AI模型和应用程序的构建块。它代表了强大的数据中心端到端AI和HPC平台,使研究人员可以提供真实的结果并将解决方案大规模部署到生产中。

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大规模AI深度学习训练

在A800其他推理性能增益的基础之上,仅结构化稀疏支持一项就能带来高达两倍的性能提升。在BERT等先进的对话式AI模型上,A800PCle加速计算卡可将推理吞吐量提升到高达CPU的249倍之多。

A800的双精度Tensor Core借助HBM2e每秒接近2TB的带宽和大容量内存,科研人员可以在A800上将原本要花费10小时的双精度模拟过程缩短到4小时之内。HPC应用程序还可以利用TF32将单精度密集矩阵乘法运算的吞吐量提高高达10倍。与前一代V100数据中心计算卡相比,A800能够提供高达3倍的多GPU3DFFT性能。

拥抱A800的数据中心时代

NVIDIA A800 Tensor Core GPU是NVIDIA数据中心平台的旗舰产品之一,可用于深度学习、HPC和数据分析。该平台可为1800余款应用和各大深度学习框架提供加速。A800适用于桌面、服务器以及云服务,不仅能显著提升性能,更可以节约成本。


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NVIDIA A800 PCIe 80GB 专业GPU-参数配置

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系统特性

所属系列
NVIDIA
产品型号
NVIDIA A800 PCIe
显卡类型
数据中心运算卡
适用场景
超大规模科学计算、AI深度学习

GPU规格

GPU架构
Ampere
GPU核心
CUDA核心:8192个 Tensor核心:512个
计算性能
FP32单精度性能:19.5 TFLOPs FP64双精度性能:9.7 TFLOPs Tensor核心TF32:312 TFLOPs* Tensor核心BF16/FP16:624 TFLOPs* Tensor核心INT8:1248 TOPs* Tensor核心INT4:2496 TOPs* *采用稀疏技术
晶体管数
542亿

显存规格

显存类型
HBM2e
显存大小
80GB
显存位宽
5120位
显存带宽
1935GB/s
显存ECC
支持

显卡接口

接口类型
PCIe 4.0 x16
电源接口
8pin EPS
GPU互联
支持

外形规格

最大功耗
300W
散热
被动散热
板宽
双插槽
板长
全长
板高
全高
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