A100 48G PCIE Graphics Card

Jako chiński dostawca, Telefly zapewnia hurtowe opcje zakupów, atrakcyjne oferty rabatowe i przejrzysty nieruchomość dla firm, które chcą skalować infrastrukturę AI i HPC. Ta karta graficzna ma wieloletnią gwarancję, zapewniając niezawodność i długoterminową ochronę inwestycji.

Dzięki 6912 rdzeniom CUDA, 432 rdzeni tensorowym i obsłudze operacji FP64, FP32 i TF32, ta karta graficzna PCIE telefly A100 48G jest niezbędnym elementem badań AI, obliczeń autonomicznych i zaawansowanego przetwarzania danych.

Kluczowe funkcje i korzyści

1. AI i głębokie przyspieszenie uczenia się

Zasilane przez architekturę Nvidia Ampere, zapewniając 20 -krotną poprawę wydajności w stosunku do poprzednich pokoleń.

48 GB HBM2 Pamięć o wysokiej przepustowości umożliwia bardzo duże szkolenie modelu AI i wnioskowanie w czasie rzeczywistym.

Rdzenie tensorowe trzeciej generacji zapewniają wysoką wydajność zastosowań opartych na AI, obsługujące obliczenia FP64, FP32 i TF32.

2. Interfejs PCIE 4.0 do płynnej integracji

Kompatybilność PCIE 4.0 zapewnia szybką łączność dla serwerów AI i stacji roboczych Enterprise.

Zobowiązanie wsteczne z PCIE 3.0, oferując elastyczność istniejącej infrastruktury sprzętowej.

Niższe zużycie energii w porównaniu z wersjami SXM4, dzięki czemu jest idealny do wdrażania chmury AI i lokalne rozwiązania AI.

3. Multi-instance GPU (MIG) dla wydajnych obciążeń AI

Technologia partycjonowania umożliwia maksymalnie siedem instancji GPU, umożliwiając działanie wielu obciążeń AI.

Idealny do wnioskowania AI opartej na chmurze, analizy danych w czasie rzeczywistym i aplikacji AI w skali przedsiębiorstwa.

Obsługuje zaawansowaną wirtualizację GPU w środowiskach przetwarzania w chmurze.

4. Wysoko wydajne obliczenia (HPC) i badania naukowe

Obsługuje operacje zmiennoprzecinkowe podwójnie precyzyjne (FP64), niezbędne do symulacji naukowych, obrazowania medycznego i fizyki obliczeniowej.

Idealny do genomiki, prognozowania pogody, symulacji dynamiki płynów i analizy geoprzestrzennej.

Aplikacje branżowe i przypadki użycia

1. AI i uczenie maszynowe

Szkolenie modelu AI: skraca czas treningu dla modeli głębokiego uczenia się, optymalizując przepływy badań AI.

AI oparte na chmurze: obsługuje dużą skalę przetwarzania AI w chmurze i wnioskowanie AI-ai-ai.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): zasila chatboty, asystenci głosowe i analizy tekstu oparte na AI.

2. Analityka danych i analizy dużych zbiorów danych

Przyspiesza przetwarzanie danych na dużą skalę za pomocą obliczeń opartych na rdzeniu tensora.

Zwiększa zastosowania analityczne i inteligencji biznesowej oparte na AI.

3. Handel o wysokiej częstotliwości (HFT) i modelowanie finansowe

Zoptymalizowane pod kątem algorytmów handlowych o niskiej opóźnieniu, dostarczając wysokowydajne analiza danych finansowych.

Obsługuje analizę ryzyka w czasie rzeczywistym, optymalizację portfela i ilościowe modele handlowe.

4. Opieka zdrowotna i medyczne

Używany do diagnostyki medycznej opartej na AI, obrazowaniu radiologii i odkrywania leków.

Wspiera badania biotechnologiczne, genomikę i symulacje molekularne.

5. Samoobójcze samochody i inteligentny transport

Umożliwia komputerową wizję komputerową dla pojazdów autonomicznych i systemów ADAS.

Obsługuje fuzję czujników w czasie rzeczywistym i rozpoznawanie wzorców ruchu.

6. Aplikacje 3D Rendering & Virtual Reality (VR)

Prędkość renderowania grafiki 3D o wysokiej rozdzielczości, symulacji VR i cyfrowego modelowania bliźniaczego.

Obsługuje aplikacje w zakresie inżynierii, architektury i rozwoju gier.