NVIDIA TESLA A100 40GB PCI-E 4.0 HBM2E (арт. 900-21001-2700-030) — профессиональный ускоритель вычислений на архитектуре Ampere, предназначенный для центров обработки данных, задач машинного обучения, глубокого обучения и высокопроизводительных вычислений (HPC). Оснащён 40 ГБ памяти HBM2e с эффективной частотой 1215 МГц и пропускной способностью до 1,6 ТБ/с. Графический процессор GA100 содержит 6912 ядер CUDA, обеспечивая производительность 19,49 TFLOPS (FP32) и 9,75 TFLOPS (FP64). Пассивное охлаждение рассчитано на установку в серверные системы с принудительным обдувом. Поддерживает Multi-Instance GPU (MIG), ECC, NVLink и технологии виртуализации.
Высокая производительность для AI и HPC
Ускоритель построен на 7-нм техпроцессе и архитектуре NVIDIA Ampere: 6912 ядер CUDA, 432 тензорных ядра третьего поколения и 108 RT-ядер. Пропускная способность памяти HBM2e составляет 1,6 ТБ/с, а эффективная частота памяти — 1215 МГц.
40 ГБ HBM2e с ECC
- Объём памяти 40 ГБ — достаточно для большинства моделей машинного обучения и симуляций.
- Коррекция ошибок ECC — критически важно для научных расчётов и финансового моделирования.
- Шина 5120 бит — обеспечивает экстремальную пропускную способность.
Производительность вычислений
- FP32 (одинарная точность): 19,49 TFLOPS
- FP64 (двойная точность): 9,75 TFLOPS
- Tensor Float 32 (TF32): до 156 TFLOPS
- INT8: до 624 TOPS
Ключевые технологии NVIDIA
Multi-Instance GPU (MIG)
Технология MIG позволяет разделить один физический GPU A100 на до 7 изолированных виртуальных экземпляров. Каждый получает выделенную память, кэш и вычислительные ресурсы — идеально для облачных сред и консолидации нагрузок.
NVLink и NVSwitch
Поддержка NVLink третьего поколения: объединяйте несколько A100 в кластер для масштабирования производительности. Пропускная способность NVLink — 600 ГБ/с на GPU.
Виртуализация и контейнеризация
- Поддержка NVIDIA vGPU (Virtual GPU) — до 28 виртуальных GPU на один физический.
- Полная совместимость с Docker, Kubernetes, Singularity.
- Сертификация для ведущих платформ виртуализации (VMware vSphere, Red Hat Virtualization).
Совместимое оборудование и аксессуары
Для корректной работы NVIDIA TESLA A100 40GB требуется сервер с поддержкой PCIe 4.0 x16 и пассивным охлаждением (полноценный воздушный поток). Ниже приведены рекомендованные компоненты.
| Тип оборудования | Рекомендуемые модели / спецификации | Примечание |
|---|---|---|
| Серверные платформы | Dell PowerEdge R750xa, HPE ProLiant DL380 Gen10 Plus, Supermicro SYS-420GP, Lenovo ThinkSystem SR650 V2 | Требуется поддержка PCIe 4.0 и дополнительного питания (8-pin EPS) |
| NVLink Bridge | NVIDIA NVLink Bridge для A100 (до 4 GPU в гибридной конфигурации) | Для объединения нескольких A100 через NVLink |
| Кабели питания | 8-pin EPS12V (CPU) для дополнительного питания GPU; длина подбирается под блок питания сервера | Ускоритель потребляет до 300 Вт, обязательно подключение дополнительного питания |
| Системы охлаждения | Пассивный радиатор A100 — требуется активный обдув внутри сервера (направленный воздушный поток) | Не предназначен для установки в ПК без специального охлаждения |
| Операционная система | Linux (Ubuntu 20.04+, RHEL 8+, CentOS 8+), Windows Server 2019/2022 | Для максимальной производительности рекомендуется драйвер NVIDIA R470+ |
Аналоги NVIDIA TESLA A100 40GB
Если модель недоступна или требуется сравнение, рассмотрите следующие альтернативы с близкими характеристиками.
| Производитель | Модель | Ключевые отличия / сходство |
|---|---|---|
| NVIDIA | Tesla A100 80GB (PCIe 4.0) | Удвоенный объём памяти (80 ГБ HBM2e), аналогичная производительность, выше пропускная способность |
| NVIDIA | Tesla V100 32GB (PCIe 3.0) | Предыдущее поколение (Volta), 32 ГБ HBM2, 16 нм, до 14 TFLOPS FP32, без MIG, ниже цена |
| NVIDIA | NVIDIA H100 80GB (PCIe 5.0) | Новейшая архитектура Hopper, 80 ГБ HBM3, до 60 TFLOPS FP32, выше стоимость, требует PCIe 5.0 |
| AMD | AMD Instinct MI250X 128GB | 128 ГБ HBM2e, PCIe 4.0, до 23,9 TFLOPS FP32, поддержка ROCm, конкурент для HPC |
| Intel | Intel Data Center GPU Max 1550 | 128 ГБ HBM2e, 16,8 TFLOPS FP32, поддержка oneAPI, ограниченная экосистема для ML |
Рекомендация: Для задач масштабного обучения моделей с большим объёмом данных (LLM, NLP) лучше выбрать A100 80GB или H100. Для небольших HPC-кластеров и inference подойдёт A100 40GB. В бюджетном сегменте можно рассмотреть V100 32GB, если не требуется MIG.
Кому подойдёт NVIDIA TESLA A100 40GB
Рекомендуется, если вам нужно:
- Обучать нейронные сети большого размера (NLP, компьютерное зрение, рекомендательные системы).
- Запускать научные симуляции и расчёты с двойной точностью.
- Использовать технологии виртуализации GPU (vGPU) и контейнеризации (Kubernetes).
- Организовать серверную инфраструктуру для high-performance computing.
- Получить максимальную производительность на ватт в дата-центре.
Вероятно, не подойдёт, если:
- Вы собираете игровой ПК или рабочую станцию для графики — нужна серия GeForce или Quadro.
- Доступен бюджет только на один GPU — рассмотрите A100 80GB для больших моделей.
- Сервер не поддерживает PCIe 4.0 x16 и дополнительное питание 8-pin.
- Не требуются функции ECC, MIG или двойная точность — можно использовать GeForce RTX 4090.
Конструкция и условия эксплуатации
Пассивное охлаждение, 2-слотовый корпус
Размеры PCB: длина 267 мм, ширина стандартная (двухслотовый дизайн). Вес около 1,2 кг. Пассивный радиатор требует обязательного активного обдува в серверном корпусе. Не предназначен для установки в обычные ПК без модификации системы охлаждения.
Энергопотребление и питание
- Максимальное энергопотребление: 300 Вт
- Дополнительное питание: 1x 8-pin EPS12V (CPU)
- Рекомендуемая температура эксплуатации: 0°C до +50°C
- Влажность: 10–90% (без конденсата)
Устойчив к круглосуточной работе в серверных стойках с системой кондиционирования.
Технические характеристики
| Модель | NVIDIA TESLA A100 40GB PCI-E 4.0 HBM2E |
| Артикул | 900-21001-2700-030 |
| Серия продукции | Tesla |
| Интерфейс | PCI-E x16 |
| Версия интерфейса | 4.0 |
| Производитель GPU | nVidia |
| Графический процессор (GPU) | Tesla A100 |
| Кодовое имя GPU | GA100 |
| Частота ядра, МГц | 1410 |
| Количество шейдерных процессоров, шт | 6912 |
| Техпроцесс, нм | 7 |
| Объем памяти, МБ | 40960 |
| Эффективная частота памяти, МГц | 1215 |
| Тип памяти | HBM2E |
| Разрядность шины памяти, бит | 5120 |
| Одинарная точность (FP32), гигафлопс | 19490 |
| Двойная точность (FP64), гигафлопс | 9746 |
| Тип охлаждения | Пассивное |
| Низкий профиль | Нет |
| Количество занимаемых слотов, шт | 2 |
| Длина платы (PCB), мм | 267 |
| Вид поставки | OEM |
| Комплект поставки | Графический процессор, полнопрофильная крепежная планка |
| Ссылка на описание | nvidia.com/ru-ru/data-center/a100/ |
| Поддержка ECC | Да |
| Multi-Instance GPU (MIG) | Да, до 7 инстансов |
| NVLink | Да, 3-го поколения (600 ГБ/с) |
| Тензорные ядра | 432 (3-е поколение) |
| RT-ядра | 108 |
| Максимальное энергопотребление, Вт | 300 |
| Разъём дополнительного питания | 1x 8-pin EPS12V |
| Поддержка ОС | Linux, Windows Server |
| Сертификация | PCIe 4.0, NVLink, vGPU |
Часто задаваемые вопросы
Какие задачи решает NVIDIA TESLA A100 40GB?
Предназначен для машинного обучения (обучение и inference), высокопроизводительных вычислений (HPC), научных симуляций, анализа данных и виртуализации GPU в дата-центрах.
В чём разница между A100 40GB и A100 80GB?
Объём памяти: 40 ГБ против 80 ГБ HBM2e. У 80 ГБ версии выше пропускная способность (2,0 ТБ/с) и количество микросхем памяти. Производительность вычислений идентична.
Требуется ли дополнительное питание?
Да, ускоритель потребляет до 300 Вт и требует один 8-pin разъём EPS12V (CPU). Без подключения дополнительного питания плата не запустится.
Можно ли установить A100 40GB в обычный ПК?
Технически да, если материнская плата имеет слот PCIe 4.0 x16 и блок питания на 300 Вт для GPU. Однако пассивное охлаждение требует направленного потока воздуха, которого в типичных ПК недостаточно. Рекомендуется только для серверов.
Поддерживает ли A100 40GB Multi-Instance GPU?
Да, технология MIG позволяет разделить GPU на до 7 изолированных экземпляров с собственными ресурсами. Это востребовано в облачных средах.
Какую версию PCIe использует карта?
PCI Express 4.0 x16. Обратно совместима со слотами PCIe 3.0, но пропускная способность будет ограничена.
Поддерживает ли A100 ECC (коррекцию ошибок памяти)?
Да, память HBM2e поддерживает ECC, что критически важно для научных и финансовых расчётов, где недопустимы ошибки.
Какие драйверы необходимы для работы?
Рекомендуется драйвер NVIDIA R470 или новее для Linux (Ubuntu, RHEL) и Windows Server. Для контейнеров используйте NVIDIA Container Toolkit.
Можно ли объединять несколько A100 через NVLink?
Да, до 4 карт A100 можно объединить с помощью NVLink Bridge для увеличения пропускной способности межсоединений до 600 ГБ/с.
Где посмотреть полную документацию?
Подробная документация доступна на официальной странице: nvidia.com/ru-ru/data-center/a100/
Основные характеристики
Нет вопросов об этом товаре.
