Gaudi 2 96GB

Specyfikacje w objaśnieniu

Zastosowania: AI training i inference

1. 0196 GB pamięci HBM2E

   VRAM

   96 GB

   Typ pamięci

   HBM2E

   Przepustowość pamięci

   2.45 TB/s

   HBM (High Bandwidth Memory) jest ułożona warstwowo w stosach i umieszczona tuż obok procesora w tej samej obudowie. Ta krótka, szeroka ścieżka zapewnia akceleratorom z HBM ich przepustowość pamięci, dlatego wybiera się je zwykle do prac ograniczonych szybkością docierania danych do rdzeni, takich jak inferencja dużych modeli i symulacje HPC.

   VRAM to przestrzeń robocza karty. Wagi modelu, aktywacje i zbiory danych muszą się w niej zmieścić albo zostać podzielone między kilka GPU. Praktyczna reguła dla samych wag przy precyzji 16-bitowej (około 2 GB na miliard parametrów): maksymalnie około 48 mld parametrów, przed uwzględnieniem aktywacji i bufora. To arytmetyka na podstawie odnotowanej VRAM, a nie benchmark.

2. 02Architektura Gaudi2

   Architektura

   Gaudi2

   Generacja

   Gaudi 2

   Rok premiery

   2022

   Status cyklu życia

   Previous

   Gaudi to linia akceleratorów AI firmy Intel, przeznaczona do trenowania i inferencji w uczeniu głębokim, z siecią wbudowaną w układ. (Ogólny kontekst dotyczący architektury, a nie stwierdzenie o tej konkretnej karcie.)

   Premiera w 2022. Według rekordów Kovara jest to układ poprzedniej generacji.

3. 03Format i zasilanie

   Format

   Mezzanine accelerator

   TDP

   600 W

   Moduły akceleratorów są montowane na płycie bazowej zamiast wkładania ich jako kart; taki układ stosuje się w gęstych serwerach z wieloma akceleratorami.

   TDP to znamionowa moc cieplna: wartość planistyczna dla zasilania i chłodzenia w serwerze.

4. 04Do czego służy

   Główne zastosowanie (odnotowane)

   AI training / inference

   To zastosowania, które Kovara odnotowała dla tego układu. Uwagi wyjaśniają obciążenie w ogólnych kategoriach; nie są deklaracjami wydajności.

   • AI trainingUczenie modelu na danych. Zwykle faza najbardziej wymagająca pod względem mocy obliczeniowej i pamięci, często rozłożona na wiele GPU.
   • inferenceUruchamianie wytrenowanego modelu w celu obsługi zapytań. Typowe kwestie to pojemność pamięci, opóźnienia i koszt na zapytanie.

Wartości pochodzą z danych podstawowych Kovara, ostatnia weryfikacja 25 wrz 2026. Objaśnienia opisują technologię ogólnie; nie są benchmarkami i nie mówią nic o cenie ani dostępności.