NVIDIA A30
Tensor Core GPU

适用于主流企业服务器的多用途计算加速技术。

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适用于不同企业的 AI 推理和主流计算

借助 NVIDIA A30 Tensor Core GPU 为各种企业工作负载带来加速性能。借助 NVIDIA Ampere 架构 Tensor Core 和多实例 GPU (MIG)，它可以安全加速各种工作负载，其中包括大规模 AI 推理和高性能计算 (HPC) 应用程序。具有 PCIe 外形规格（非常适合主流服务器）的 A30 集快速显存带宽与低功耗于一体，不仅能实现弹性数据中心，还能为企业带来更大价值。

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查看 A30 PCIe 产品概览 (PDF 539 KB)

面向现代 IT 的数据中心解决方案

NVIDIA Ampere 架构是完整的 NVIDIA 企业数据中心解决方案的一部分，它囊括了硬件、网络、软件和库的构建模块，以及 NVIDIA NGC™ 目录中经优化的 AI 模型和应用程序。它为数据中心提供了强大的端到端 AI 和 HPC 平台，让研究人员能够快速交付真实的结果，并且大规模地将解决方案部署到生产环境中。

深度学习训练

AI 训练 - 吞吐量比 v100 高 3 倍，比 T4 高 6 倍

BERT Large 微调收敛训练

AI 训练 - 吞吐量比 v100 高 3 倍，比 T4 高 6 倍

序列长度 = 384，数据集 = real，NGC™ 容器 = 20.12，BS=10

8 个 GPU：T4（混合精度）| V100 PCIE 16 GB（混合精度）| A30 (TF32) | A100 PCIE 40 GB (TF32)

为应对对话式 AI 等新型挑战而训练 AI 模型需要强大的计算能力与可扩展性。

NVIDIA A30 Tensor Core 具备 Tensor Float (TF32) 精度，可提供比 NVIDIA T4 高 10 倍之多的性能，并且无需更改代码；若使用自动混合精度和 FP16，性能可进一步提升 2 倍，综合起来可将吞吐量提高 20 倍。与 NVIDIA® NVLink®、PCIe Gen4、NVIDIA Mellanox® 网络和 NVIDIA Magnum IO™ SDK 配合使用时，可以扩展到数千个 GPU。

Tensor Core 和 MIG 使 A30 全天都能够动态地用于工作负载。它可以在需求高峰时段用于生产推理，并且部分 GPU 可以在非高峰时段改用于快速重新训练同一批模型。

NVIDIA 在行业级 AI 训练基准测试 MLPerf 中取得多项性能佳绩。

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深度学习推理

A30 引入了突破性的功能来优化推理工作负载。它能在从 FP64 到 TF32 和 INT4 的整个精度范围内进行加速。A30 每个 GPU 支持多达 4 个 MIG，允许多个网络在安全的硬件分区中同时运行，同时保证服务质量 (QoS)。在 A30 其他推理性能增益的基础之上，仅结构化稀疏支持一项就能带来高达两倍的性能提升。

NVIDIA 产品的出色 AI 性能在 MLPerf 推理测试中得到验证。通过与可以轻松地大规模部署 AI 的 NVIDIA Triton™ 推理服务器配合使用，A30 能为不同企业带来此突破性性能。

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AI 推理 - 实时对话式 AI 的吞吐量比 V100 高 3 倍

BERT Large 推理（标准化）
延迟小于 10 ms 的吞吐量

AI 推理 - 实时对话式 AI 的吞吐量比 V100 高 3 倍

NVIDIA® TensorRT®，精度 = INT8，序列长度 = 384，NGC 容器 20.12，延迟小于 10 ms，数据集 = synthetic 1 个 GPU：A100 PCIE 40 GB (BS=8) | A30 (BS=4) | V100 SXM2 16 GB | T4 (BS=1)

AI 推理 - 在实时图像分类中，吞吐量比 T4 高出 3 倍以上

RN50 v1.5 推断（标准化）
延迟小于 7ms 的吞吐量

AI 推理 - 在实时图像分类中，吞吐量比 T4 高出 3 倍以上

TensorRT, NGC Container 20.12, Latency <7ms, Dataset=Synthetic,​ 1x GPU: T4 (BS=31, INT8)  |  V100 (BS=43, Mixed precision)  |  A30 (BS=96, INT8)  |  A100 (BS=174, INT8)

高性能计算

HPC – 吞吐量比 V100 和 T4 分别高 1.1 倍和 9 倍之多

LAMMPS（标准化）

HPC – 吞吐量比 V100 和 T4 分别高 1.1 倍和 9 倍之多

数据集：ReaxFF/C，FP64 | 4 个 GPU：T4，V100 PCIE 16 GB，A30

为了获得新一代的发现成果，科学家们希望通过模拟方式来更好地了解我们周围的世界。

NVIDIA A30 采用 FP64 NVIDIA Ampere 架构 Tensor Core，提供自 GPU 推出以来幅度非常大的 HPC 性能飞跃。配合 24 GB 的 GPU 显存和 933 GB/s 的带宽，可让研究人员快速解决双精度计算问题。HPC 应用程序还可以利用 TF32 提高单精度、密集矩阵乘法运算的吞吐量。

FP64 Tensor Core 与 MIG 的结合能让科研机构安全地对 GPU 进行分区，以允许多位研究人员访问计算资源，同时确保 QoS 和更高的 GPU 利用率。部署 AI 的企业可以在需求高峰时段使用 A30 的推理功能，然后在非高峰时段将同一批计算服务器改用于处理 HPC 和 AI 训练工作负载。

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高性能数据分析

数据科学家需要能够分析和可视化庞大的数据集，并将其转化为宝贵见解。但是，由于数据集分散在多台服务器上，横向扩展解决方案往往会陷入困境。

搭载 A30 的加速服务器可以提供必需的计算能力，并能利用大容量 HBM2 显存、933 GB/s 的显存带宽和通过 NVLink 实现的可扩展性妥善处理这些工作负载。通过结合 InfiniBand、NVIDIA Magnum IO 和 RAPIDS™ 开源库套件（包括 RAPIDS Accelerator for Apache Spark），NVIDIA 数据中心平台能够加速这些大型工作负载，并实现超高的性能和效率水平。

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高性能数据分析

高性能数据分析

高性能数据分析

数据科学家需要能够分析和可视化庞大的数据集，并将其转化为宝贵见解。但是，由于数据集分散在多台服务器上，横向扩展解决方案往往会陷入困境。

搭载 A30 的加速服务器可以提供必需的计算能力，并能利用大容量 HBM2 显存、933 GB/s 的显存带宽和通过 NVLink 实现的可扩展性妥善处理这些工作负载。通过结合 InfiniBand、NVIDIA Magnum IO 和 RAPIDS™ 开源库套件（包括 RAPIDS Accelerator for Apache Spark），NVIDIA 数据中心平台能够加速这些大型工作负载，并实现超高的性能和效率水平。

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企业就绪，高效利用

企业就绪，高效利用

A30 结合 MIG 技术可以更大限度地提高 GPU 加速的基础设施的利用率。借助 MIG，A30 GPU 可划分为多达 4 个独立实例，让多个用户都能使用 GPU 加速功能。

MIG 与 Kubernetes、容器和基于 Hypervisor 的服务器虚拟化配合使用。MIG 可让基础设施管理者为每项作业提供大小合适的 GPU，同时确保 QoS，从而扩大加速计算资源的影响范围，以覆盖每位用户。

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NVIDIA AI Enterprise

NVIDIA AI Enterprise 是一套端到端云原生 AI 和数据分析软件，经认证可在基于服务器虚拟化平台的虚拟基础设施（带有 VMware vSphere）中的 A30 上运行。这允许在混合云环境中管理和扩展 AI 工作负载。

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主流 NVIDIA-Certified Systems

搭载 NVIDIA A30 的 NVIDIA-Certified Systems™ 将计算加速功能与高速、安全的 NVIDIA 网络整合到 NVIDIA 的 OEM 合作伙伴构建并销售的企业数据中心服务器中。利用此计划，客户可以在单个高性能、经济高效且可扩展的基础设施上识别、获取和部署系统，以运行 NVIDIA NGC (NVIDIA GPU CLOUD) 目录中的传统和多样化的现代 AI 应用程序。

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A30 Tensor Core GPU 规格

FP64 5.2 teraFLOPS
FP64 Tensor Core 10.3 teraFLOPS
FP32 10.3 teraFLOPS
TF32 Tensor Core 82 teraFLOPS | 165 teraFLOPS*
BFLOAT16 Tensor Core 165 teraFLOPS | 330 teraFLOPS*
FP16 Tensor Core 165 teraFLOPS | 330 teraFLOPS*
INT8 Tensor Core 330 TOPS | 661 TOPS*
INT4 Tensor Core 661 TOPS | 1321 TOPS*
媒体引擎 1 个光流加速器 (OFA)
1 个 JPEG 解码器 (NVJPEG)
4 个视频解码器 (NVDEC)
GPU 显存 24GB HBM2
GPU 显存带宽 933GB/s
互联 PCIe Gen4: 64GB/s
第三代 NVLINK：200 GB/s**
外形规格 双插槽、全高、全长 (FHFL)
最大热设计功耗 (TDP) 165W
多实例 GPU (MIG) 4 个 GPU 实例，每个 6 GB
2 个 GPU 实例，每个 12GB each
1 个 GPU 实例，24 GB
虚拟 GPU (vGPU) 软件支持 适用于 的 NVIDIA AI Enterprise
NVIDIA 虚拟计算服务器

* 采用稀疏技术
** NVLink 桥接器可连接多达 2 个 GPU

NVIDIA Ampere 架构细览

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