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Nvidia A30 et A10: nouveaux accélérateurs avec architecture Ampere pour serveurs

Pour le GTC, Nvidia élargit sa gamme d’accélérateurs IA pour inclure les A30 et A10 basés sur l’architecture Ampere. Les cartes à refroidissement passif sont destinées aux serveurs et seront bientôt disponibles auprès de fournisseurs renommés. Les personnes intéressées peuvent louer le DGX A100 avec quatre GPU A100 sur une base mensuelle auprès de Nvidia lui-même.

Le portefeuille Ampère pour les centres de données, les serveurs et les postes de travail prend une nouvelle forme pour le GTC et comprendra deux autres accélérateurs pour la classe moyenne et l’entrée de gamme. Alors que l’A100-GPU marque le fer de lance dans quatre modules pour le centre de données et dans des postes de travail tels que le DGX A100 de Nvidia, l’A40 était auparavant également disponible en tant que carte passive pour les serveurs et le RTX A6000 en tant que solution activement refroidie pour les postes de travail GA102 GPU.

Également basés sur l’architecture Ampère, les A30 et A10 sont maintenant ajoutés en tant que solutions passives plus petites pour les serveurs, qui seront disponibles pour la sélection dans leurs serveurs auprès des fournisseurs correspondants plus tard dans l’année. Nvidia n’a pas encore annoncé de date précise pour les deux cartes pour les GTC.

A30 est livré avec 24 Go HMB2

Les GPU A30 et A10 sur lesquels sont basés ne sont pas clairs d’après les documents publiés jusqu’à présent, mais la mémoire utilisée montre qu’ils appartiennent à deux classes différentes. L’A30 utilise 24 Go de HBM2 et est donc plus dans la ligue d’un A100, bien qu’il ait moins de performances, plus précisément environ la moitié. L’A100 est également livré avec 40 Go HBM2 et une variante avec 80 Go HBM2e est également disponible. Selon Nvidia, l’A30 offre 10,3 TFLOPS de performances FP32, tandis que l’A100 a 19,5 TFLOPS. FP64 est toujours pris en charge et arrive à 5.2 TFLOPS au lieu de 9.7 TFLOPS.

Comparaison des Nvidia A30 (à gauche) et A10 (à droite)
Nvidia A30 (l.) Et A10 (r.) En comparaison (Image: Nvidia)

A10 utilise GDDR6

L’A10, d’autre part, a 24 Go de GDDR6 installé, qui est également utilisé dans l’A40, mais avec 48 Go là-bas. Les données de performance pour l’A10 sont généralement inférieures, bien qu’un TFLOPS élevé de 31,2 soit cité pour le FP32. Les informations ne sont probablement pas directement comparables, d’autant plus que Nvidia n’a donné que des détails incomplets pour les deux variantes. Pour l’A10, par exemple, il existe une spécification de 72 cœurs RT, mais cela manque pour l’A30. Cependant, il ressort des spécifications que l’A30 prend en charge NVLink pour la communication multi-GPU, mais pas l’A10. Et les instances multi-GPU sur un seul GPU ne sont possibles qu’avec l’A30, où jusqu’à quatre instances avec 6 Go HBM2 chacune sont possibles.

Nvidia A30

Nvidia A30

Nvidia A10

Nvidia A10

Nvidia propose le DGX A100 à la location

Avec les nouveaux accélérateurs, Nvidia souhaite étendre l’écosystème EGX. Les systèmes des partenaires fonctionnent sous EGX, tandis que les propres produits de Nvidia fonctionnent sous DGX. La station de travail DGX A100, avec quatre GPU A100 (80 Go HMB2e chacun), AMD Epyc 7742, jusqu’à 512 Go de RAM, un SSD NVMe de 1,92 To pour le système d’exploitation et jusqu’à 7,68 To de stockage SSD est équipée d’une connexion U.2 en tant que cache de données, il peut désormais également être loué à Nvidia pour 9 000 dollars US par mois. Jusqu’à présent, le système n’a été proposé qu’à l’achat ou avec un contrat de crédit-bail. Le prix de détail officiel d’un poste de travail DGX A100 est de 149 000 $, le modèle de location est donc potentiellement intéressant pour une période d’utilisation plus courte. Dans le DGX SuperPod, Nvidia a récemment proposé le GPU A100 avec 80 Go HBM2e au lieu de 40 Go HBM2 et a basculé l’unité de traitement de données (DPU) sur BlueField-2.

TechAstuce a reçu des informations sur cet article de Nvidia sous NDA. La seule exigence était la date de publication la plus rapprochée possible.

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Robin Vigneron

Par Robin Vigneron

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