NVIDIA Tesla A10 CEC 24GB PCI Express (артикул TCSA10MCEC-PB) — мощный графический ускоритель для центров обработки данных, облачных вычислений и задач искусственного интеллекта. Оснащён 24 ГБ памяти GDDR6 с 384-битной шиной, 8192 потоковыми процессорами и тензорными ядрами, обеспечивающими 125 Терафлопс (BFLOAT16/FP16). Пассивное охлаждение и энергопотребление всего 150 Вт делают эту карту идеальной для серверов с плотной компоновкой. Ускоритель поддерживает PCI Express 4.0 и предназначен для высокопроизводительных вычислений, инференса нейросетей и рендеринга.
Высокая производительность и эффективность
NVIDIA A10 на архитектуре Ampere обеспечивает превосходную скорость обработки данных благодаря тензорным ядрам третьего поколения. Ускоритель способен обрабатывать до 31,2 Терафлопс одинарной точности (FP32) и до 125 Терафлопс при работе с BFLOAT16/FP16 для задач машинного обучения.
24 ГБ GDDR6 с ECC
- 24 ГБ памяти с коррекцией ошибок (ECC) — гарантия целостности данных для критичных рабочих нагрузок.
- Пропускная способность памяти более 600 ГБ/с благодаря 384-битной шине.
- Поддержка PCI Express 4.0 x16 — полная пропускная способность до 16 ГТ/с.
Тензорные ядра
- 62,5 Терафлопс для TF32 (технология ускорения с автоматическим понижением точности).
- 125 Терафлопс для BFLOAT16/FP16 — идеально для инференса и обучения нейросетей.
- Поддержка разреженности — до 2x ускорения при использовании разреженных моделей.
Сферы применения
Ускоритель NVIDIA A10 разработан для корпоративных сред, где требуется высокая производительность при ограниченном энергопотреблении и охлаждении.
Искусственный интеллект и машинное обучение
- Инференс нейронных сетей (CV, NLP, рекомендательные системы).
- Обучение небольших и средних моделей с использованием смешанной точности.
- Развёртывание сервисов ИИ на платформах Kubernetes и виртуализации.
Высокопроизводительные вычисления (HPC)
- Научные расчёты, моделирование, симуляции (CUDA, OpenCL, OpenACC).
- Обработка больших объёмов данных (Big Data, аналитика).
- Рендеринг и VDI (виртуальные рабочие столы) с поддержкой NVIDIA vGPU.
Облачные вычисления и виртуализация
- Виртуализация GPU с помощью NVIDIA vGPU (предоставление доступа нескольким пользователям).
- Ускорение рабочих нагрузок в дата-центрах (видеокодинг, транскодинг, рендеринг).
- Поддержка DDA и GPU-PV для Hyper-V, VMware, KVM.
Системные требования и совместимость
Для корректной работы NVIDIA A10 требуется сервер с поддержкой PCI Express 4.0 x16 и достаточным воздушным потоком (пассивное охлаждение). Ниже приведены рекомендации.
| Компонент | Рекомендация | Примечание |
|---|---|---|
| Слот расширения | PCI Express 4.0 x16 (совместим с 3.0) | Обеспечивает максимальную пропускную способность |
| Блок питания | Не менее 600 Вт (для системы с одной картой) | Один разъём дополнительного питания 8-pin |
| Охлаждение корпуса | Интенсивный приток и вытяжка (не менее 75 CFM) | Пассивная карта требует активного обдува |
| Операционная система | Windows Server 2019/2022, Linux (Ubuntu, CentOS, RHEL) | Драйверы NVIDIA R470+ |
| Гипервизор | VMware vSphere 7.0+, Microsoft Hyper-V, KVM | Для vGPU требуется лицензия NVIDIA |
| Драйверы и CUDA | NVIDIA driver 470.xx+, CUDA 11.4+ | Поддержка всех библиотек (cuDNN, TensorRT) |
Сравнение с аналогами
Если модель NVIDIA A10 недоступна или требуется сравнение, рассмотрите следующие альтернативы с близкими характеристиками.
| Производитель | Модель | Ключевые отличия / сходство |
|---|---|---|
| NVIDIA | A16 (16GB) | 16 ГБ, 4x серверные профили, 16 потоковых процессоров — больше подходит для VDI |
| NVIDIA | T4 (16GB) | 16 ГБ GDDR6, 8x слоты, низкое энергопотребление (70 Вт), уступает по производительности A10 |
| NVIDIA | L40S (48GB) | 48 ГБ GDDR6, 2x слот, 300 Вт — значительно дороже, но выше производительность |
| AMD | Instinct MI50 (32GB) | 32 ГБ HBM2, 225 Вт, поддержка ROCm — для научных расчётов |
| Intel | Arctic Sound-M (32GB) | 32 ГБ, 150 Вт, поддержка Xe Graphics — для транскодинга и медиа |
Рекомендация: Для задач инференса и ИИ оптимальным выбором будет NVIDIA A10. Для VDI лучше подойдёт A16, а для интенсивных вычислений с большими моделями — L40S или A100.
Кому подойдёт NVIDIA Tesla A10
Рекомендуется, если вам нужно:
- Ускорить инференс нейронных сетей (NLP, компьютерное зрение, рекомендации).
- Создать виртуальные рабочие места (VDI) для CAD/3D моделирования.
- Рендеринг и транскодинг видео в режиме реального времени.
- Обрабатывать научные данные (CUDA, TensorRT, cuDNN).
- Экономить место и энергию: карта занимает 1 слот, пассивное охлаждение, 150 Вт.
Вероятно, не подойдёт, если:
- Нужна видеокарта для игр или рендеринга на рабочей станции — подойдут RTX.
- Требуется больше 24 ГБ памяти для обучения больших моделей (рассмотрите A100 или L40S).
- Нет возможности организовать интенсивный обдув корпуса — пассивная карта перегреется.
- Бюджет ограничен, достаточно карт серии T4 или старших моделей со скидками.
Конструкция и условия эксплуатации
Однослотовая пассивная система
Форм-фактор — 1 слот, длина PCB 268 мм. Для охлаждения требуется активный воздушный поток внутри корпуса. Карта предназначена для установки в серверы с направленным обдувом.
Энергопотребление
- Максимум 150 Вт (номинальное потребление).
- Один разъём дополнительного питания 8-pin (PCIe).
- Поддержка Power Management — снижение энергопотребления в простое.
Температурный режим
- Рабочая температура: от 0°C до 50°C (окружающая среда).
- Температура хранения: от -40°C до 85°C.
- Максимальная температура GPU: 85°C (рекомендуется не превышать 80°C).
Установка в серверное шасси с хорошей вентиляцией обязательна. Поддерживаются все современные интерфейсы управления (NVIDIA SMI, IPMI).
Технические характеристики
| Модель | NVIDIA Tesla A10 CEC 24GB PCI Express |
| Артикул | TCSA10MCEC-PB |
| Серия продукции | Tesla |
| Интерфейс | PCI Express 4.0 x16 |
| Производитель GPU | NVIDIA |
| Графический процессор (GPU) | A10 |
| Количество универсальных процессоров, шт | 8192 |
| Объем памяти, МБ | 24576 |
| Тип памяти | GDDR6 |
| Разрядность шины памяти, бит | 384 |
| Одинарная точность (FP32), Гигафлопс | 31200 |
| Тензорные ядра TF32 | 62,5 Терафлопс |
| Тензорные ядра BFLOAT16/FP16 | 125 Терафлопс |
| Тип охлаждения | Пассивное (требуется обдув корпуса) |
| Макс. энергопотребление на ном. частоте, Вт | 150 |
| Разъемы дополнительного питания | 1 × 8-pin PCIe |
| Низкий профиль | Нет |
| Количество занимаемых слотов | 1 |
| Длина платы (PCB), мм | 268 |
| Вид поставки | RTL (розничная упаковка) |
| Комплект поставки | Инструкция |
| Ссылка на описание | http://www.pny.eu/en/consumer/explore-all-products/nvidia-tesla-ai-cards/1498-nvidia-a10-cec |
| Гарантия | 3 года (производитель) |
| Поддержка ECC | Да |
| CUDA Cores | 8192 |
| Максимальное разрешение | 4096×2160 |
| Поддержка виртуализации | NVIDIA vGPU (SR-IOV, MIG) |
Часто задаваемые вопросы
Для каких задач предназначена NVIDIA A10?
Ускоритель оптимизирован для инференса нейронных сетей, виртуализации VDI, высокопроизводительных вычислений (HPC) и транскодинга. Благодаря тензорным ядрам отлично подходит для ИИ.
Нужно ли дополнительное охлаждение?
Да, карта пассивная. Требуется сервер или корпус с активным притоком воздуха. Рекомендуется не менее 75 CFM направленного потока через радиатор.
Сколько энергии потребляет A10?
Максимум 150 Вт. Питание подаётся через один 8-pin разъём. Для системы с одной картой достаточно блока питания на 500–600 Вт.
Поддерживает ли карта виртуализацию?
Да, поддерживаются технологии NVIDIA vGPU (GRID), MIG, а также DDA и GPU-PV для Hyper-V. Требуется лицензия vGPU.
Какая производительность в одинарной точности?
31,2 Терафлопс (FP32). Для сравнения: T4 — 8,1 Терафлопс, A16 — 14,4 Терафлопс.
Поддерживается ли ECC?
Да, 24 ГБ памяти GDDR6 с коррекцией ошибок (ECC) обеспечивают целостность данных в научных и корпоративных задачах.
Можно ли использовать A10 для игр?
Технически — да, но драйверы не оптимизированы для игр, производительность будет низкой. Карта предназначена для серверов.
Какие операционные системы совместимы?
Windows Server 2019/2022, Linux (Ubuntu, RHEL, CentOS), а также все дистрибутивы с поддержкой CUDA.
Есть ли поддержка TensorFlow/PyTorch?
Да, A10 полностью совместим с TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime и другими фреймворками благодаря CUDA и cuDNN.
Что входит в комплект поставки?
В розничной упаковке (RTL) — только инструкция. Сама карта предназначена для OEM/серверной сборки. Кабель питания и переходники не входят.
Основные характеристики
Нет вопросов об этом товаре.
