NVIDIA Tesla A30 24GB HBM2 PCI-E 4.0 — универсальный ускоритель для задач искусственного интеллекта, машинного обучения и высокопроизводительных вычислений (HPC). Оснащён 24 ГБ памяти HBM2 с коррекцией ошибок (ECC), 3072-битной шиной и производительностью 10,3 ТФлопс в одинарной точности. Тензорные ядра обеспечивают ускорение операций с матрицами для фреймворков ML, а поддержка PCIe 4.0 гарантирует высокую пропускную способность. Идеальное решение для дата-центров и серверных приложений, где важны надёжность, эффективность и компактность.
Производительность на уровне серверного ускорителя
NVIDIA A30 построена на архитектуре Ampere и обеспечивает до 10,3 ТФлопс в одинарной точности (FP32) и 5,2 ТФлопс в двойной (FP64) с ECC. Тензорные ядра третьего поколения позволяют достигать 82 ТФлопс при вычислениях TF32 и 165 ТФлопс для BFLOAT16/FP16.
24 ГБ HBM2 с ECC
- Объём памяти — 24 576 МБ, широкий канал 3072 бит.
- Коррекция ошибок ECC — критически важна для научных расчётов и финансовых приложений.
- Пропускная способность — до 1,6 ТБ/с, что ускоряет работу с большими датасетами.
PCI Express 4.0 x16
Интерфейс четвёртого поколения с пропускной способностью до 64 ГБ/с (двунаправленно) для быстрой передачи данных между GPU и памятью сервера.
Управление и вычислительные возможности
Ускоритель поддерживает полный стек NVIDIA: CUDA, cuDNN, TensorRT, NVIDIA AI Enterprise.
Тензорные ядра
- TF32 — 82 ТФлопс, автоматическое смешанное обучение.
- BFLOAT16 / FP16 — 165 ТФлопс для тренировки инференса нейросетей.
Виртуализация и изоляция
- NVIDIA vGPU (виртуальные GPU) — разделение одного физического ускорителя до 28 виртуальных.
- Multi-Instance GPU (MIG) — для A30 до 4 независимых экземпляров.
Безопасность вычислений
Защищённая среда выполнения с шифрованием памяти и защитой от атак по сторонним каналам.
Совместимое оборудование и аксессуары
Для стабильной работы ускорителя используйте серверные платформы с поддержкой PCIe 4.0 и блоки питания необходимой мощности.
| Тип оборудования | Рекомендуемые модели / спецификации | Примечание |
|---|---|---|
| Серверные платформы | Dell PowerEdge R750, HPE ProLiant DL385, Supermicro SYS-420GP | Необходим слот PCIe 4.0 x16, блок питания не менее 2000 Вт |
| Блоки питания для GPU (доп. питание) | 8-pin PCIe кабель, блок питания сервера 1600–2400 Вт 80+ Platinum | Один 8-pin коннектор, потребление 165 Вт |
| Система охлаждения корпуса | Пассивное охлаждение (радиатор), необходим продув в стойке | Температура эксплуатации 0–55 °C |
| Драйверы и ПО | NVIDIA Driver R470+, CUDA 11.0+, TensorRT 8.0+ | Совместимость с Linux (Ubuntu, RHEL) и Windows Server 2019+ |
Аналоги NVIDIA Tesla A30
Если модель недоступна или требуется сравнение, рассмотрите следующие альтернативы.
| Производитель | Модель | Ключевые отличия / сходство |
|---|---|---|
| NVIDIA | NVIDIA A100 80GB | 80 ГБ HBM2e, 2,0 ТБ/с, 19,5 ТФлопс FP32, поддержка MIG до 7 экз., дороже |
| NVIDIA | NVIDIA A40 48GB | 48 ГБ GDDR6, 4 видеовыхода, 40 ТФлопс FP32, активное охлаждение, более высокая цена |
| NVIDIA | NVIDIA RTX A6000 48GB | 48 ГБ GDDR6, 3x DisplayPort, 38,7 ТФлопс FP32, активное охлаждение, поддержка ECC |
| AMD | AMD Instinct MI100 32GB | 32 ГБ HBM2, 11,5 ТФлопс FP32, 23,1 ТФлопс FP64, 2x 8-pin, активное охлаждение |
| AMD | AMD Instinct MI210 64GB | 64 ГБ HBM2e, 22,6 ТФлопс FP32, 5,6 ТФлопс FP64, поддержка PCIe 4.0 |
Рекомендация: Если ваши задачи требуют исключительно высокой производительности одной точности – выбирайте A100. Для сбалансированных HPC/ML сценариев A30 оптимальна по соотношению цена/качество.
Кому подойдёт NVIDIA Tesla A30
Рекомендуется, если вам нужно:
- Тренировать модели машинного обучения среднего размера (BERT, ResNet, GPT-2).
- Выполнять научные расчёты с двойной точностью (FP64) и ECC.
- Использовать виртуальные GPU (vGPU) для облачных рабочих мест.
- Обеспечить низкое энергопотребление (165 Вт) и пассивное охлаждение.
- Интегрировать ускоритель в сервер с PCIe 4.0.
Вероятно, не подойдёт, если:
- Требуется максимальная производительность для больших языковых моделей (GPT-3, LLaMA 65B) – смотрите A100.
- Нужна поддержка 3D-графики и мониторов – A30 не имеет видеовыходов (DisplayPort указан как опция, но в реальности не используется).
- Бюджет ограничен и можно использовать игровые карты (RTX 4090) – однако без ECC и с меньшей надёжностью.
- Планируется build на материнской плате без ECC-памяти – ускоритель будет работать, но ECC неактивен.
Конструкция и условия эксплуатации
Пассивное охлаждение, 2-слотовый форм-фактор
Размеры платы (PCB) 268 мм, закрыта радиатором. Высота и ширина стандартные для двухслотового ускорителя. Устанавливается в серверы с продуваемыми корзинами.
Диапазон рабочих температур
- Эксплуатация: от 0°C до +55°C (при условии достаточного потока воздуха)
- Хранение: от -40°C до +85°C
- Влажность: 10–90% (без конденсата) при работе, 5–95% при хранении
Устойчив к длительной нагрузке в дата-центрах, может работать 24/7.
Технические характеристики
| Производитель GPU | NVIDIA |
| Графический процессор (GPU) | A30 |
| Серия продукции | Tesla |
| Объем памяти, МБ | 24576 |
| Тип памяти | HBM2 |
| Разрядность шины памяти, бит | 3072 |
| Поддержка ECC | Да |
| Интерфейс | PCI-E x16 |
| Версия интерфейса | 4.0 |
| DisplayPort | 3 (не задействованы в серверной конфигурации) |
| Одинарная точность (MUL+ADD+SF), Гигафлопс | 10300 |
| Двойная точность, Гигафлопс | 5200 |
| Тип охлаждения | Пассивное (радиатор) |
| Макс. энергопотребление на ном. частоте, Вт | 165 |
| Разъемы дополнительного питания | 8 pin |
| Низкий профиль | Нет |
| Количество занимаемых слотов, шт | 2 |
| Длина платы (PCB), мм | 268 |
| Особенности | Тензорные ядра для TF32 — 82 Терафлопс, для BFLOAT16/FP16 — 165 Терафлопс |
| Вид поставки | OEM |
| Комплект поставки | Ускоритель, инструкция пользователя |
| Обратите внимание! | Внешний вид, комплектация и характеристики могут изменяться производителем без предупреждений. |
Часто задаваемые вопросы
Для каких задач используется NVIDIA A30?
Ускоритель предназначен для ИИ-инференса, тренировки моделей среднего размера, HPC-вычислений с двойной точностью, виртуализации GPU (vGPU, MIG) и облачных рабочих нагрузок.
Какая производительность в TF32 и FP16?
Тензорные ядра TF32: 82 Терафлопс. BF16/FP16: 165 Терафлопс. Одинарная точность (FP32): 10,3 Терафлопс. Двойная (FP64): 5,2 Терафлопс.
Нужен ли специальный блок питания?
Карта потребляет 165 Вт и использует один 8-pin разъём. Для сервера рекомендуется блок мощностью не менее 1600 Вт с запасом для других компонентов.
Можно ли установить A30 в обычный ПК?
Формально да, если материнская плата имеет слот PCIe 4.0 x16, блок 165 Вт и продуваемый корпус. Но карта пассивная, без активного охлаждения – потребуется организовать мощный обдув.
Поддерживает ли MIG (Multi-Instance GPU)?
Да, до 4 экземпляров (2+2, 3+1 и т.д.). Позволяет разделить GPU на независимые ускорители для разных задач.
Какое ПО требуется для работы?
Драйвер NVIDIA R470+ (рекомендуется R510+), CUDA 11.0+, TensorRT 8.0+ для инференса. Поддерживает Linux (Ubuntu 20.04+, RHEL 8.3+) и Windows Server 2019/2022.
В чём отличие от A100?
A100 имеет в 2 раза больше памяти (80 ГБ HBM2e), выше пропускную способность (2 ТБ/с), больше тензорных ядер и MIG до 7 экземпляров. A30 более компактна и экономична.
Подходит ли для обучения нейронных сетей?
Да, A30 отлично справляется со средними моделями (BERT, ResNet, YOLO). Для крупных GPT-3/4 рекомендуется A100/H100.
Есть ли поддержка ECC-памяти?
Да, память HBM2 с ECC защищает от битовых ошибок. Для активации необходима система с поддержкой ECC.
Какая гарантия на ускоритель?
Гарантия устанавливается поставщиком (OEM-партия). Обычно 1–3 года от официального дистрибьютора. Рекомендуем уточнять при заказе.
Основные характеристики
Нет вопросов об этом товаре.
