A30 24GB

Özelliklerin açıklaması

Kullanım alanları: AI inference, training ve HPC

1. 0124 GB HBM2 bellek

   VRAM

   24 GB

   Bellek türü

   HBM2

   Bellek bant genişliği

   0.933 TB/s

   HBM (High Bandwidth Memory) katmanlar hâlinde yığılır ve aynı paket üzerinde işlemcinin hemen yanında yer alır. Bu kısa ve geniş yol, HBM’li hızlandırıcılara bellek bant genişliklerini kazandıran şeydir; bu nedenle genellikle büyük model çıkarımı ve HPC simülasyonu gibi, verinin çekirdeklere ne kadar hızlı ulaştığıyla sınırlı işler için tercih edilirler.

   VRAM, kart üzerindeki çalışma alanıdır. Model ağırlıkları, aktivasyonlar ve veri kümeleri buna sığmalı ya da birkaç GPU’ya bölünmelidir. 16-bit hassasiyette yalnızca ağırlıklar için pratik kural (milyar parametre başına yaklaşık 2 GB): aktivasyonlar ve önbellek hariç, kabaca 12 milyar parametreye kadar. Bu, kaydedilen VRAM üzerinden yapılan bir hesaptır, benchmark değildir.

2. 02Ampere mimarisi

   Mimari

   Ampere

   Piyasaya çıkış yılı

   2021

   Yaşam döngüsü durumu

   Previous

   Ampere, veri merkezi parçalarına üçüncü nesil Tensor Core’lar, TF32 hassasiyeti ve Multi-Instance GPU (MIG) getirdi. (Mimari hakkında genel bağlam; bu kartla ilgili özel bir ifade değildir.)

   2021 yılında piyasaya çıktı. Kovara kayıtları bunu önceki nesil bir parça olarak listeliyor.

3. 03GPU’lar arasında ölçeklenmek için tasarlandı

   NVLink

   Destekleniyor

   MIG

   Destekleniyor

   Form faktörü

   PCIe dual-slot FHFL

   TDP

   165 W

   NVLink, GPU’dan GPU’ya doğrudan bir bağlantıdır. Desteklendiği durumlarda aynı sunucudaki GPU’lar yalnızca PCIe üzerinden olduğundan daha hızlı veri alışverişi yapabilir; bu, tek bir eğitim işi birkaç GPU’ya yayıldığında önemlidir.

   Multi-Instance GPU (MIG), tek bir fiziksel GPU’yu her biri kendi belleği ve işlem gücüne sahip yalıtılmış dilimlere bölebilir; böylece birkaç küçük iş yükü bir kartı paylaşabilir.

   PCIe kartlar standart sunucu ve iş istasyonu genişleme yuvalarına takılır; bu da geniş bir sistem yelpazesine uygundur.

   TDP, nominal termal tasarım gücüdür: bir sunucuda güç dağıtımı ve soğutma için planlama rakamı.

4. 04Ne için kullanılır

   Birincil kullanım (kayıtlı)

   AI inference / training / HPC

   Bunlar Kovara’nın bu parça için kaydettiği kullanım alanlarıdır. Notlar iş yükünü genel olarak açıklar; performans iddiası değildir.

   • AI inferenceİstekleri yanıtlamak için eğitilmiş bir modeli çalıştırmak. Bellek kapasitesi, gecikme ve istek başına maliyet olağan önceliklerdir.
   • trainingBir modeli verilerden öğretmek. Genellikle işlem gücü ve bellek açısından en talepkâr aşamadır ve çoğu zaman çok sayıda GPU’ya yayılır.
   • HPCSayısal hassasiyetin ve bellek bant genişliğinin önemli olduğu bilimsel ve mühendislik simülasyonları.

Rakamlar Kovara ana verileridir, en son 03 Eyl 2026 tarihinde doğrulanmıştır. Açıklamalar teknolojiyi genel olarak anlatır; benchmark değildir ve fiyat ya da kullanılabilirlik hakkında hiçbir şey söylemez.