HUAWEI Atlas 300 32GB PCIE 3.0 16x HH/HL (02312JPM) — ускоритель для задач искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Оснащён 32 ГБ памяти HBM2, поддерживает интерфейс PCIe 3.0 x16 и потребляет до 75 Вт без дополнительного питания. Форм-фактор HH/HL (Half Height, Half Length) позволяет устанавливать карту в серверы 1U и 2U. Подходит для инференса нейронных сетей, видеоаналитики, обработки изображений и научных расчётов.
Высокая производительность для задач AI
Atlas 300 построен на базе процессора Ascend 310, обеспечивающего до 16 TOPS (INT8) и 8 TFLOPS (FP16) производительности. Этого достаточно для обработки до 100 потоков видео высокого разрешения в режиме реального времени.
32 ГБ памяти HBM2
- Пропускная способность памяти 700 ГБ/с — быстрая загрузка моделей и работа с большими наборами данных.
- Достаточный объём для размещения современных нейросетей глубиной до 50 слоёв без выгрузки на хост.
Интерфейс PCIe 3.0 x16
- Полоса пропускания 16 ГТ/с (128 Гбит/с) для обмена данными с процессором.
- Совместимость с большинством серверных платформ, поддержка горячей замены (при наличии соответствующего шасси).
Энергоэффективность
Максимальное энергопотребление — 75 Вт, что позволяет использовать карту в плотных корпусах без дополнительного кабельного питания. Пассивное охлаждение (через системную вентиляцию) или активный кулер (зависит от комплектации).
Совместимость и установка
Ускоритель совместим со стандартными серверами Huawei FusionServer, а также с серверами других производителей, имеющими слот PCIe 3.0 x16 (физически x16, электрически x16). Требуется установка драйвера MindSpore или CANN (Huawei Compute Architecture for Neural Networks).
Рекомендуемые серверы и системы
| Тип оборудования | Рекомендуемые модели / спецификации | Примечание |
|---|---|---|
| Серверы Huawei | FusionServer 1288H V5, 2288H V5, 5885H V5 | Поддержка HH/HL, средняя корзина 1U/2U |
| Серверы других вендоров | Dell PowerEdge R740, HPE ProLiant DL380 Gen10, Supermicro | Необходим слот PCIe 3.0 x16 и отсек для карты половинной высоты |
| Программное обеспечение | CANN (v.5.0.x и выше), MindSpore 2.0+, TensorFlow/PyTorch через ONNX | Драйверы и библиотеки доступны в официальном репозитории Huawei |
| Кабели и переходники | Не требуется дополнительное питание (до 75 Вт от слота PCIe) | При необходимости — кабель-удлинитель для слота (опционально) |
Аналоги HUAWEI Atlas 300 32GB PCIE 3.0 16x HH/HL
Если модель недоступна или требуется сравнение, рассмотрите альтернативные ускорители с похожими характеристиками.
| Производитель | Модель | Ключевые отличия / сходство |
|---|---|---|
| NVIDIA | NVIDIA T4 (16GB / 32GB) | 16/32 GB GDDR6, PCIe 3.0 x16, 70 Вт, поддержка CUDA/TensorRT. Выше производительность FP32, но меньше память на версии 16GB. |
| NVIDIA | NVIDIA A2 (16GB) | 16 GB GDDR6, 60 Вт, PCIe 4.0 x8, форм-фактор HH/HL. Меньше памяти, но более новая архитектура Ampere. |
| Huawei | Atlas 300I Pro (32GB) | Аналогичная память 32 ГБ, но поддержка PCIe 4.0 и больший форм-фактор (полноразмерный). |
| Intel | Intel Movidius Myriad X (несколько штук в системе) | Низкое энергопотребление (~1.5 Вт) и малый размер, но значительно ниже производительность. |
Рекомендация: Если вам необходима поддержка CUDA или работаете в экосистеме NVIDIA — выбирайте T4. Для глубокого инференса в китайской экосистеме (MindSpore, CANN) Atlas 300 оптимален.
Кому подойдёт HUAWEI Atlas 300 32GB
Рекомендуется, если вам нужно:
- Выполнять инференс нейросетей в реальном времени (до 100 потоков HD видео).
- Установить карту в сервер 1U/2U с ограниченной высотой слотов.
- Обрабатывать большие модели машинного обучения без подкачки.
- Использовать ПО на базе MindSpore, TensorFlow (через ONNX), Caffe.
- Получить низкое энергопотребление (до 75 Вт) без дополнительного питания.
Вероятно, не подойдёт, если:
- Требуется обучение нейросетей (для обучения лучше подходят карты NVIDIA V100 или A100).
- Используется исключительно платформа CUDA (Atlas 300 требует CANN/MindSpore).
- Необходима поддержка PCIe 4.0 (у Atlas 300 интерфейс 3.0).
- Нужен активный рендеринг графики (карта не имеет видеовыходов).
Конструкция и условия эксплуатации
Форм-фактор HH/HL
Размеры карты 167,6 × 109,2 × 18 мм (длина × высота × толщина). Вес без упаковки 0,31 кг, в упаковке 1 кг. Устанавливается в слот PCIe 3.0 x16, занимает один слот расширения. Возможна установка в серверы с половинной высотой и половинной длиной.
Условия работы
- Рабочая температура: от 0 до +45 °C
- Температура хранения: от –40 до +70 °C
- Относительная влажность: 5–90 % (без конденсата)
Карта предназначена для эксплуатации в серверных помещениях с принудительной вентиляцией.
Технические характеристики
| Модель | HUAWEI Atlas 300 32GB PCIE 3.0 16x HH/HL |
| Артикул | 02312JPM |
| Объём памяти | 32 ГБ HBM2 |
| Тип подключения | PCIe 3.0 x16 |
| Форм-фактор | HH/HL (половинная высота, половинная длина) |
| Производительность (INT8) | 16 TOPS |
| Производительность (FP16) | 8 TFLOPS |
| Энергопотребление | ≤ 75 Вт (питание от слота PCIe) |
| Охлаждение | Пассивное / активное (зависит от комплектации) |
| Рабочая температура | 0 … +45 °C |
| Температура хранения | -40 … +70 °C |
| Влажность при эксплуатации | 5–90% (без конденсата) |
| Габариты (Д×Ш×В) | 167,6 × 109,2 × 18 мм |
| Вес нетто | 0,31 кг |
| Вес в упаковке | 1 кг |
| Объём упаковки | 0,008 м³ |
| Количество в упаковке | 1 шт. |
| Программная платформа | CANN, MindSpore, поддержка ONNX |
| Гарантия | 12 месяцев от производителя |
| Производитель | Huawei |
Часто задаваемые вопросы
Для каких задач используется Atlas 300?
Инференс нейронных сетей, видеоаналитика (до 100 потоков), распознавание образов, система «умный город», промышленное зрение, развёртывание моделей ML.
Можно ли использовать карту для обучения моделей?
Технически возможно, но из-за ограниченной производительности (16 TOPS) обучение будет медленным. Atlas 300 оптимизирован для инференса, а не для обучения.
Нужен ли дополнительный кабель питания?
Нет, карта питается от слота PCIe (до 75 Вт). Дополнительные разъёмы отсутствуют.
С какими операционными системами совместима карта?
Linux (Ubuntu 18.04/20.04, CentOS 7.6/8.0), Windows драйверы не поддерживаются.
Поддерживает ли карта CUDA или OpenCL?
Нет, только собственную платформу Huawei CANN и фреймворк MindSpore. Возможно использование через ONNX для TensorFlow/PyTorch.
Какой форм-фактор у карты?
HH/HL (половинной высоты и половинной длины). Подходит для серверов 1U, 2U.
Можно ли установить карту в обычный ПК?
Да, если в материнской плате есть свободный слот PCIe 3.0 x16 и достаточно места в корпусе. Однако биос/UEFI может потребовать настройки.
Какая пропускная способность памяти?
700 ГБ/с (HBM2).
Выделяет ли карта тепло в районе 100 Вт?
Нет, максимальное тепловыделение 75 Вт. Рекомендуется обеспечить продув корпуса.
Входит ли в комплект диск с драйверами?
Обычно нет, драйверы загружаются с официального сайта Huawei. Ссылки доступны в документации.
Основные характеристики
Нет вопросов об этом товаре.
