NVIDIA Tesla A100 80GB HBM2 5120bit PCIe 4.0 x16 — флагманский серверный GPU-ускоритель на архитектуре NVIDIA Ampere, предназначенный для задач искусственного интеллекта, машинного обучения, высокопроизводительных вычислений (HPC) и аналитики данных. Оснащён 6912 ядрами CUDA, 432 тензорными ядрами 3-го поколения и 80 ГБ памяти HBM2e с пропускной способностью 2039 ГБ/с через 5120-битную шину. Поддерживает PCIe 4.0 x16, NVLink 3-го поколения (600 ГБ/с), технологию Multi-Instance GPU (MIG) для разделения на 7 изолированных экземпляров, а также все современные форматы данных: FP64, FP32, TF32, FP16, BF16, INT8, INT4. Форм-фактор Full Profile (FHFL) с пассивным охлаждением для установки в серверные шасси с мощным воздушным потоком. Оригинальная retail-версия (original version) с полной гарантией производителя. Оптимальное решение для тренировочных и инференс-задач AI, научных вычислений и обработки больших данных.
Высокая производительность и архитектура Ampere
Tesla A100 80GB построен на передовой микроархитектуре NVIDIA Ampere с 5-нм техпроцессом. Это первое поколение GPU с поддержкой структурной разреженности (Sparsity), которая удваивает производительность операций с матрицами без потери точности. Ускоритель обеспечивает до 20x прироста производительности по сравнению с предыдущим поколением Volta V100 в задачах обучения AI-моделей.
Вычислительные блоки
- 6912 ядер CUDA — универсальные вычислительные блоки для параллельных задач любой сложности.
- 432 тензорных ядра 3-го поколения — специализированные блоки для матричных операций с поддержкой FP64, TF32, FP16, BF16, INT8, INT4.
- 108 ядер FP64 — полноценная поддержка вычислений двойной точности для научных задач (HPC, CFD, молекулярное моделирование).
- Структурная разреженность (Sparsity) — удвоение производительности тензорных операций за счёт оптимизации разреженных матриц.
- Производительность FP64 — до 9,7 ТФЛОПС.
- Производительность FP32 — до 19,5 ТФЛОПС.
- Производительность TF32 — до 156/312 ТФЛОПС (со??ностью).
- Производительность FP16/BF16 — до 312/624 ТФЛОПС.
- Производительность INT8 — до 624/1248 TOPS.
Память HBM2e и высокоскоростные интерфейсы
Ключевое преимущество версии 80GB — рекордный объём и пропускная способность памяти, что критично для работы с большими AI-моделями (GPT, BERT, ResNet) и датасетами.
Память HBM2e 80 ГБ
- 80 ГБ HBM2e — память высокого bandwidth на базе 5-го поколения HBM, размещённая непосредственно рядом с GPU-кристаллом.
- 5120-битная шина памяти — максимально широкая шина для ускорителей данного класса.
- Пропускная способность 2039 ГБ/с — на 77% выше, чем у V100 (900 ГБ/с). Это устраняет «бутылочное горлышко» при работе с большими моделями.
- ECC-защита — обеспечение целостности данных в корпоративных и научных средах.
Интерфейс PCIe 4.0 x16
Поддержка PCIe Gen4 x16 обеспечивает пропускную способность 64 ГБ/с в обоих направлениях — в 2 раза выше, чем PCIe 3.0. Это критично для быстрой загрузки данных из хранилища в память GPU и обмена данными между CPU и GPU. Полная обратная совместимость с PCIe 3.0.
NVLink 3-го поколения
- 2 линка NVLink — суммарная пропускная способность 600 ГБ/с (300 ГБ/с в каждом направлении).
- Peer-to-Peer обмен — прямой обмен данными между GPU в обход PCIe, что критично для много-GPU конфигураций.
- Масштабирование до 8 GPU — через NVSwitch в серверах HGX A100.
- Поддержка NVLink Bridge — для серверов с прямой топологией соединения.
Технологии AI и HPC
Tesla A100 80GB поддерживает полный набор современных технологий NVIDIA для ускорения вычислений.
Multi-Instance GPU (MIG)
- До 7 изолированных экземпляров — разделение одного физического GPU на до 7 независимых виртуальных GPU.
- Аппаратная изоляция — каждый MIG-экземпляр имеет собственные CUDA-ядра, память, кэш и пропускную способность памяти.
- Гарантированное качество обслуживания (QoS) — предсказуемая производительность для каждой рабочей нагрузки.
- Идеально для инференса — запуск множества небольших моделей на одном физическом GPU с максимальной эффективностью.
Tensor Float 32 (TF32)
Новый математический формат, обеспечивающий производительность FP16 при точности FP32. Позволяет ускорить обучение AI-моделей в 3-10 раз без переобучения кода — работает «из коробки» в PyTorch, TensorFlow, MXNet.
Поддержка форматов данных
- FP64 — научные вычисления, CFD, молекулярное моделирование.
- FP32 / TF32 — обучение AI-моделей.
- FP16 / BF16 — тренировка и инференс с пониженной точностью.
- INT8 / INT4 — высокопроизводительный инференс с квантованием.
- Sparsity (структурная разреженность) — удвоение производительности тензорных операций.
Программная экосистема
Полная поддержка CUDA, cuDNN, TensorRT, NCCL, RAPIDS, Triton Inference Server, NVIDIA AI Enterprise, Omniverse, Clara, Isaac и других SDK. Совместимость со всеми популярными фреймворками: PyTorch, TensorFlow, JAX, MXNet, PaddlePaddle.
Конструкция и охлаждение
Форм-фактор Full Profile (FHFL)
Двухслотовая карта высотой Full Height и длиной Full Length (267 мм). Требует установки в серверное шасси с поддержкой FHFL PCIe-слотов и достаточным воздушным потоком.
Пассивное охлаждение
- Пассивный радиатор — без собственных вентиляторов, охлаждение обеспечивается серверными вентиляторами.
- Оптимизированный воздушный поток — конструкция радиатора рассчитана на прохождение воздуха от фронтальных серверных вентиляторов.
- TDP 300 Вт — требует серверов с поддержкой GPU-охлаждения и достаточной мощностью блоков питания.
- Дополнительный 8-пин разъём питания CPU — для подачи дополнительной мощности через кабель EPS 12V.
Bracket Ret (Retention Bracket)
Стандартная задняя заглушка (bracket) для крепления в PCIe-слоте сервера. Совместима с большинством серверных шасси Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, GIGABYTE.
Совместимое оборудование и серверы
Tesla A100 80GB PCIe требует серверов с поддержкой PCIe 4.0, достаточным питанием и охлаждением. Ниже приведены рекомендуемые платформы.
| Тип оборудования | Рекомендуемые модели / спецификации | Примечание |
|---|---|---|
| Серверы Dell PowerEdge | R750, R750xa, R7525, R650, R6525, R760, R7625 | С поддержкой GPU FHFL и питанием 1400W+ PSU |
| Серверы HPE ProLiant | DL380 Gen10 Plus, DL380 Gen11, DL360 Gen10 Plus, DL320 Gen10 Plus | С конфигурацией GPU Expansion |
| Серверы Lenovo ThinkSystem | SR650 V2, SR670 V2, SR675 V3, SR650 V3 | С поддержкой PCIe 4.0 и GPU-охлаждения |
| Серверы Supermicro | AS-2124GQ-NART, AS-4124GS-TNR, AS-4125GS-TNRT, SYS-4029GP | GPU-оптимизированные платформы 2U/4U |
| Серверы GIGABYTE | G482-HA0, G242-Z30, R183-Z91 | С поддержкой нескольких GPU FHFL |
| Рабочие станции | Dell Precision 7920, HP Z8 G4, Lenovo ThinkStation P620 | Для локальной разработки AI-моделей (с адаптером охлаждения) |
| Блоки питания | Минимум 1400 Вт на сервер (для 1-2 GPU), 2400 Вт+ для 4 GPU | С учётом TDP 300 Вт на GPU + CPU + память |
| Дополнительное питание | Кабель EPS 12V 8-pin (CPU power) для дополнительного питания GPU | Обязателен для стабильной работы A100 |
| NVLink Bridge (опционально) | NVIDIA NVLink Bridge 3rd Gen (для 2 GPU) | Для прямого соединения между GPU в серверах с поддержкой |
Аналоги NVIDIA Tesla A100 80GB
Если модель недоступна или требуется сравнение, рассмотрите следующие альтернативы от NVIDIA и других производителей с близкими характеристиками.
| Производитель | Модель | Ключевые отличия / сходство |
|---|---|---|
| NVIDIA | Tesla A100 40GB PCIe | Идентичная архитектура, но 40 ГБ HBM2e и пропускная способность 1555 ГБ/с. Ниже цена, подходит для моделей меньшего размера. |
| NVIDIA | A800 80GB (для Китая) | Идентична A100 80GB, но с ограниченной пропускной способностью NVLink (400 ГБ/с вместо 600 ГБ/с) из-за экспортных ограничений. |
| NVIDIA | A30 24GB | Ускоритель среднего класса: Ampere, 24 ГБ HBM2, поддержка MIG. Ниже производительность и цена, оптимален для инференса. |
| NVIDIA | A10 24GB | Бюджетный ускоритель для инференса и VDI: Ampere, 24 ГБ GDDR6, TDP 150 Вт. Значительно ниже производительность. |
| NVIDIA | L40S 48GB | Новое поколение Ada Lovelace: выше производительность в инференсе, поддержка FP8. Прямой наследник A100 для инференс-задач. |
| NVIDIA | H100 80GB PCIe | Флагман поколения Hopper: до 3x прирост против A100, поддержка FP8, Transformer Engine, 4-е поколение NVLink. Значительно выше цена. |
| NVIDIA | H20 96GB (для Китая) | Адаптация Hopper для китайского рынка: 96 ГБ HBM3, сниженная вычислительная производительность из-за экспортных ограничений. |
| AMD | Instinct MI250X 128GB | Прямой конкурент: CDNA 2, 128 ГБ HBM2e, выше пропускная способность памяти. Альтернатива для HPC, но меньше экосистема ПО. |
| AMD | Instinct MI300X 192GB | Новейший флагман AMD: CDNA 3, 192 ГБ HBM3, 5,3 ТБ/с памяти. Превосходит A100 по объёму памяти, но требует новой платформы. |
| Intel | Data Center GPU Max 1550 | Архитектура Xe-HPC, 128 ГБ HBM2e. Альтернатива для HPC с поддержкой oneAPI, но меньше совместимость с CUDA-кодом. |
Рекомендация: При выборе аналога обращайте внимание на объём памяти (критично для больших моделей), пропускную способность памяти, поддержку MIG, TDP и программную экосистему. Для обучения AI-моделей оптимальна A100 80GB или H100; для инференса — L40S или A30; для HPC — A100 80GB или MI250X. Версия 80GB предпочтительнее 40GB для работы с LLM (Large Language Models) и большими датасетами.
Кому подойдёт NVIDIA Tesla A100 80GB
Рекомендуется, если вам нужно:
- Обучать большие AI-модели (LLM, трансформеры, диффузионные модели) с объёмом параметров от миллиардов.
- Запускать инференс AI-моделей с высокой пропускной способностью и поддержкой MIG.
- Выполнять научные вычисления (HPC) с поддержкой FP64: CFD, молекулярная динамика, климатическое моделирование.
- Обрабатывать большие датасеты в памяти GPU (80 ГБ HBM2e).
- Строить много-GPU кластеры с NVLink для распределённого обучения.
- Разделить один GPU на несколько изолированных инстансов для разных задач (MIG).
- Получить максимальную производительность в задачах FP16/BF16/INT8 с поддержкой Sparsity.
- Использовать проверенную платформу с полной поддержкой CUDA-экосистемы.
Вероятно, не подойдёт, если:
- Бюджет строго ограничен — рассмотрите A100 40GB, A30 или A10.
- Нужна только графика / VDI — используйте NVIDIA RTX A6000, A40 или L40.
- Требуется новейшее поколение с FP8 — смотрите H100 или L40S.
- Нужен GPU для настольной рабочей станции без серверного охлаждения — Tesla A100 требует пассивного охлаждения серверного класса.
- Модели помещаются в 40 ГБ памяти — переплата за 80GB нецелесообразна.
- Нужна поддержка видеовыходов — Tesla A100 не имеет видеовыходов (только вычисления).
- Сервер не поддерживает PCIe 4.0 или питание 300 Вт на GPU.
Условия эксплуатации
Серверное окружение
Tesla A100 80GB рассчитана на работу в серверных шасси с мощным воздушным потоком от фронтальных вентиляторов. Пассивное охлаждение означает отсутствие собственных вентиляторов на карте — температура контролируется серверной системой охлаждения.
Диапазон рабочих температур
- Эксплуатация: от 0°C до +45°C (температура входящего воздуха в сервер)
- Хранение: от -20°C до +60°C
- Влажность: 20–80% (без конденсата) при работе
- Высота над уровнем моря: до 3000 м
Рекомендуется использовать в серверах с поддержкой GPU-thermal design и достаточным воздушным потоком. При неправильном охлаждении возможно троттлинг или аварийное отключение.
Технические характеристики
| Модель | NVIDIA Tesla A100 80GB PCIe |
| Архитектура | NVIDIA Ampere (5 нм) |
| GPU-кристалл | GA100 |
| Ядер CUDA | 6912 |
| Тензорных ядер | 432 (3-го поколения) |
| Ядер FP64 | 108 |
| Ядер INT8 | 6912 |
| Базовая тактовая частота | 1065 МГц |
| Boost тактовая частота | 1410 МГц |
| Объём памяти | 80 ГБ HBM2e |
| Шина памяти | 5120 бит |
| Пропускная способность памяти | 2039 ГБ/с |
| ECC-защита памяти | Да |
| Интерфейс | PCIe 4.0 x16 |
| Пропускная способность PCIe | 64 ГБ/с (двусторонняя) |
| NVLink | 3-го поколения, 2 линка |
| Пропускная способность NVLink | 600 ГБ/с (300 ГБ/с в каждом направлении) |
| TDP | 300 Вт |
| Дополнительное питание | 1x 8-pin EPS 12V (CPU power connector) |
| Поддержка MIG | Да, до 7 экземпляров |
| Поддержка TF32 | Да |
| Поддержка Sparsity | Да (структурная разреженность) |
| Производительность FP64 | 9,7 ТФЛОПС |
| Производительность FP64 Tensor | 19,5 ТФЛОПС |
| Производительность FP32 | 19,5 ТФЛОПС |
| Производительность TF32 Tensor | 156 / 312 ТФЛОПС (со??ностью) |
| Производительность FP16/BF16 Tensor | 312 / 624 ТФЛОПС |
| Производительность INT8 Tensor | 624 / 1248 TOPS |
| Форм-фактор | Full Height, Full Length (FHFL), двухслотовая |
| Длина карты | 267 мм (10,5") |
| Охлаждение | Пассивное (серверное) |
| Bracket | Retention Bracket (стандартный) |
| Видеовыходы | Нет (только вычисления) |
| Поддержка виртуализации GPU | NVIDIA vGPU (с лицензией) |
| Поддержка CUDA | CUDA Compute Capability 8.0 |
| Драйверы | NVIDIA Data Center Driver (Linux / Windows Server) |
| Поддержка SDK | CUDA, cuDNN, TensorRT, NCCL, RAPIDS, Triton, NVIDIA AI Enterprise |
| Версия | Original version (retail, оригинальная) |
| Диапазон температур при эксплуатации | от 0°C до +45°C (входящий воздух) |
| Диапазон температур при хранении | от -20°C до +60°C |
| Относительная влажность | 20–80% (без конденсата) |
| Сертификаты | FCC, CE, RoHS, REACH, EAC, BSMI, VCCI, KCC, RCM, cTUVus, ICES |
| Гарантия | 3 года NVIDIA (или гарантия продавца) |
| Производитель | NVIDIA Corporation |
| Страна происхождения | Тайвань |
Часто задаваемые вопросы
Чем отличается A100 80GB от A100 40GB?
Версия 80GB имеет вдвое больший объём памяти (80 ГБ против 40 ГБ HBM2e) и более высокую пропускную способность памяти (2039 ГБ/с против 1555 ГБ/с). Вычислительная производительность идентична. Версия 80GB необходима для работы с большими AI-моделями (LLM, трансформеры), которые не помещаются в 40 ГБ памяти.
Что такое Multi-Instance GPU (MIG)?
MIG — технология, позволяющая разделить один физический A100 на до 7 изолированных виртуальных GPU. Каждый экземпляр имеет собственные CUDA-ядра, память, кэш и пропускную способность памяти с аппаратной изоляцией. Это идеально для инференса: можно запустить множество небольших моделей на одном физическом GPU с гарантированным QoS.
Подходит ли A100 80GB для обучения больших языковых моделей (LLM)?
Да, это один из лучших ускорителей для обучения LLM. 80 ГБ HBM2e позволяют размещать большие модели в памяти одного GPU, высокая пропускная способность (2039 ГБ/с) ускоряет обучение, а поддержка BF16/TF32 и Sparsity обеспечивает максимальную производительность. Для моделей уровня GPT-3/GPT-4 используются кластеры из нескольких A100/H100 с NVLink.
Какие серверы совместимы с Tesla A100 80GB PCIe?
Большинство современных серверов с поддержкой PCIe 4.0 x16, достаточным питанием (300 Вт на GPU + 8-pin EPS кабель) и пассивным охлаждением GPU. Рекомендуемые платформы: Dell PowerEdge R750xa/R7525, HPE ProLiant DL380 Gen10 Plus/Gen11, Lenovo ThinkSystem SR670/SR675 V3, Supermicro AS-4124GS/AS-2124GQ, GIGABYTE G482-HA0.
Можно ли установить A100 в обычную рабочую станцию?
Технически да, но с оговорками. Tesla A100 имеет пассивное охлаждение и требует мощного воздушного потока от серверных вентиляторов. В обычной рабочей станции без адаптации системы охлаждения карта будет перегреваться. Для рабочих станций лучше использовать NVIDIA RTX A6000 или A40 с активным охлаждением.
Что означает "Original version (retail)"?
Это оригинальная retail-версия ускорителя от NVIDIA, не восстановленная (refurbished) и не инженерная (engineering sample). Карта поставляется с полной гарантией производителя, оригинальной упаковкой и документацией. Это гарантирует подлинность, полную производительность и поддержку драйверов.
Нужен ли дополнительный кабель питания?
Да, помимо питания через PCIe-слот (до 75 Вт), A100 требует подключения дополнительного 8-пин разъёма EPS 12V (CPU power connector). Этот кабель обеспечивает до 225 Вт дополнительной мощности. Большинство серверов Dell/HPE/Lenovo имеют этот разъём на материнской плате, но кабель нужно заказывать отдельно.
Поддерживается ли NVLink между двумя A100 PCIe?
Да, A100 80GB PCIe имеет 2 линка NVLink 3-го поколения с пропускной способностью 600 ГБ/с. Однако для прямого соединения двух PCIe-карт требуется NVLink Bridge, который поддерживается не во всех серверах. В серверах HGX A100 используется NVSwitch для соединения до 8 GPU с полной пропускной способностью.
Чем A100 отличается от H100?
H100 — новое поколение (Hopper) с до 3x приростом производительности, поддержкой FP8, Transformer Engine, 4-м поколением NVLink (900 ГБ/с) и PCIe 5.0. A100 — предыдущее поколение (Ampere), но всё ещё остаётся отличным выбором для большинства AI/HPC задач при значительно меньшей цене. H100 оптимален для новейших LLM и задач с FP8.
Поддерживается ли vGPU (виртуализация GPU)?
Да, A100 поддерживает NVIDIA vGPU с лицензией NVIDIA AI Enterprise или vPC/pAI. Это позволяет разделить GPU между несколькими виртуальными машинами для VDI, инференса или разработки. Альтернативно, MIG обеспечивает более глубокую аппаратную изоляцию без лицензирования vGPU.
Какие операционные системы поддерживаются?
RHEL 8/9, Ubuntu 20.04/22.04/24.04, SLES 15, Windows Server 2019/2022, VMware ESXi 7/8 (с драйвером NVIDIA vGPU). Драйверы NVIDIA Data Center доступны для всех основных серверных ОС. Поддержка CUDA, cuDNN и TensorRT обеспечивается на всех платформах.
Подходит ли A100 для научных вычислений (HPC)?
Да, A100 80GB — один из лучших ускорителей для HPC. Полноценная поддержка FP64 (9,7 ТФЛОПС), большая память 80 ГБ и высокая пропускная способность делают её идеальной для CFD (ANSYS Fluent, OpenFOAM), молекулярной динамики (GROMACS, NAMD), климатического моделирования (WRF), финансовых расчётов и обработки сигналов.
Что такое структурная разреженность (Sparsity)?
Это технология, при которой A100 автоматически пропускает нулевые значения в разреженных матрицах, удваивая производительность тензорных операций. Поддерживается в PyTorch, TensorFlow, cuDNN. Не требует переобучения моделей — работает «из коробки» при включении в настройках фреймворка.
Можно ли использовать A100 для рендеринга?
Технически да (через OptiX, CUDA-рендереры), но A100 не оптимизирована для рендеринга — у неё нет RT-ядер (трассировка лучей) и видеовыходов. Для рендеринга лучше использовать NVIDIA RTX A6000, RTX 6000 Ada или L40S, которые имеют RT-ядра и оптимизацию под графические задачи.
Какая гарантия на Tesla A100 80GB?
Оригинальная retail-версия (original version) поставляется с 3-летней гарантией NVIDIA или гарантией продавца. Гарантия покрывает производственные дефекты, но не повреждения от перегрева, неправильной установки или модификаций. Для корпоративных клиентов доступна расширенная поддержка NVIDIA Enterprise Support.
Сколько A100 нужно для обучения GPT-подобной модели?
Зависит от размера модели. Для моделей с миллиардами параметров (GPT-3 уровня) обычно требуется кластер из 8-128 A100/H100 с NVLink и NVSwitch. Для моделей с сотнями миллионов параметров достаточно 1-4 A100 80GB. Для файн-тюнинга LLM часто хватает 1-2 A100 80GB с LoRA/QLoRA.
Поддерживается ли FP8?
Нет, FP8 не поддерживается на A100 — эта возможность появилась в H100 (Hopper). A100 поддерживает FP16, BF16, TF32, INT8 и INT4. Для большинства задач BF16/TF32 обеспечивают сопоставимую точность с FP8, но для новейших LLM с FP8-квантованием требуется H100 или L40S.
Основные характеристики
Нет вопросов об этом товаре.
