کارت گرافیک NVIDIA A100 40GB بر پایه معماری Ampere GA100 ساخته شده و از فناوری ساخت 7 نانومتری بهره می برد. این GPU دارای ۶۹۱۲ هسته CUDA است که توان پردازشی بسیار بالایی را در محاسبات موازی ارائه می دهد.در بخش Tensor Core، از نسل سوم هسته های تنسور (3rd Gen Tensor Cores) استفاده شده که برای تسریع پردازش های هوش مصنوعی، یادگیری عمیق (Deep Learning) و عملیات ماتریسی طراحی شده اند.
مشتریان محترم : تامین این کارت گرافیک بین 10 الی 15 روز پس از ثبت سفارش صورت می گیرد.
مشخصات کامل ، نقد و بررسی این محصول را کمی پایین تر بخوانید.
مشتریان عزیز ، تحویل این محصول از لحظه خرید 1 ماه می باشد.
این کالا در حال حاضر در انبار فروشگاه موجود ، آماده پردازش و ارسال است
۱,۴۴۰,۰۰۰,۰۰۰ تومان
معماری و ساختار پردازنده NVIDIA A100 40GB
کارت گرافیک NVIDIA A100 40GB بر پایه معماری Ampere GA100 ساخته شده و از فناوری ساخت 7 نانومتری بهره می برد. این GPU دارای ۶۹۱۲ هسته CUDA است که توان پردازشی بسیار بالایی را در محاسبات موازی ارائه می دهد.
در بخش Tensor Core، از نسل سوم هسته های تنسور (3rd Gen Tensor Cores) استفاده شده که برای تسریع پردازش های هوش مصنوعی، یادگیری عمیق (Deep Learning) و عملیات ماتریسی طراحی شده اند.
حافظه و پهنای باند
این مدل مجهز به ۴۰ گیگابایت حافظه HBM2e با گذرگاه ۵۱۲۰ بیتی است و پهنای باندی معادل ۱۵۵۵ گیگابایت بر ثانیه را فراهم می کند. چنین پهنای باند عظیمی موجب انتقال سریع داده ها بین GPU و حافظه می شود و تأخیر را به حداقل می رساند — امری حیاتی برای مدل های یادگیری عمیق و محاسبات علمی حجیم.
توان محاسباتی
توان FP64 (محاسبات دو دقت): تا ۹.۷ ترافلاپس
توان FP64 Tensor Core: تا ۱۹.۵ ترافلاپس
توان FP32 (محاسبات تک دقت): تا ۱۹.۵ ترافلاپس
توان TF32 (با Tensor Core): تا ۱۵۶ ترافلاپس
توان FP16 (نیم دقت): تا ۳۱۲ ترافلاپس
توان INT8: تا ۶۲۴ ترافلاپس
این مقادیر نشان دهنده قدرت استثنایی A100 در اجرای مدل های هوش مصنوعی در مقیاس بسیار بزرگ هستند.
Multi-Instance GPU (MIG): امکان تقسیم یک GPU به چند بخش مستقل (تا ۷ نمونه مجزا) برای اجرای همزمان چندین کار مختلف در سطح دیتاسنتر.
NVLink (نسخه سوم): ارتباط سریع GPU-to-GPU با پهنای باند بالا جهت مقیاس پذیری در سرورها.
Sparsity Acceleration: بهره گیری از ویژگی sparsity در شبکه های عصبی برای دو برابر کردن توان محاسباتی در مدل های یادگیری عمیق.
CUDA 11.x، cuDNN، و TensorRT: پشتیبانی کامل از اکوسیستم نرم افزاری NVIDIA برای توسعه و بهینه سازی مدل های یادگیری ماشین.
کاربرد های خرید کارت گرافیک انویدیا a100
کارت A100 40GB برای محیط های دیتاسنتر و محاسبات حرفه ای طراحی شده است و در حوزه های زیر بیشترین کارایی را دارد:
آموزش و استنتاج مدل های هوش مصنوعی در مقیاس ابری
شبیه سازی علمی و مدل سازی محاسباتی
تحلیل داده های کلان و پردازش موازی
سرویس های HPC و MLaaS (Machine Learning as a Service)
مشخصات فیزیکی a100 40gb
| ویژگی | مشخصات |
| معماری GPU | NVIDIA Ampere GA100 |
| فرآیند ساخت | 7 نانومتری |
| تعداد ترانزیستورها | 54 میلیارد |
| تعداد هسته CUDA | 6,912 |
| تعداد هسته Tensor (نسل سوم) | 432 |
| واحدهای SM (Streaming Multiprocessor) | 108 |
| فرکانس پایه GPU | 765 MHz |
| فرکانس بوست GPU | تا 1410 MHz (متغیر بر اساس توان حرارتی) |
| ظرفیت حافظه | 40 GB HBM2e |
| پهنای باند حافظه | 1555 GB/s |
| گذرگاه حافظه (Memory Bus) | 5120-bit |
| سرعت مؤثر حافظه (Memory Clock) | 1215 MHz |
| پشتیبانی از ECC Memory | بله |
| توان مصرفی (TDP) | 250 وات |
| رابط اتصال | PCI Express 4.0 x16 |
| نوع خنک کننده | Passive (برای دیتاسنتر) |
| پشتیبانی از NVLink | بله (نسخه 3.0) |
| پشتیبانی از Multi-Instance GPU (MIG) | بله (تا 7 Instance) |
| قالب داده های پشتیبانی شده | FP64, FP32, TF32, FP16, BF16, INT8, INT4 |
| ابعاد فیزیکی | دو اسلات (Dual Slot) |
| خروجی تصویر | ندارد (بدون Display Output) |
| پشتیبانی نرم افزاری | CUDA, cuDNN, TensorRT, NCCL, NVML, RAPIDS |
| کاربردها | هوش مصنوعی، HPC، یادگیری عمیق، مدل سازی علمی، تحلیل داده |

معماری و طراحی سخت افزاری
NVIDIA A100 40GB PCIe بر پایه معماری Ampere GA100 ساخته شده که به عنوان پیشرفته ترین معماری پردازشی NVIDIA در نسل خود شناخته می شود.
این GPU از فناوری ۷ نانومتری TSMC بهره می برد و درون خود ۵۴ میلیارد ترانزیستور دارد .عددی که نشان دهنده ی تراکم محاسباتی بی سابقه در دنیای شتاب دهنده های محاسباتی است.
چیپ GA100 از ساختاری چند کلاستری تشکیل شده که شامل 108 Streaming Multiprocessors (SMs) است. هر SM در این معماری به 64 هسته CUDA مجهز است، در مجموع ۶۹۱۲ هسته CUDA فعال در مدل 40GB PCIe را در اختیار کاربر قرار می دهد.
هسته های Tensor و ساختار پردازشی در A100 40GB
نسل سوم Tensor Cores در A100 نسبت به نسل Volta (در Tesla V100) تا ۲۰ برابر کارایی بالاتر در عملیات ماتریسی FP16 و ۱۲ برابر سرعت بالاتر در عملیات AI Training ارائه می دهد.
این هسته ها از قالب های داده ای مختلف شامل FP64، FP32، TF32، FP16، BFLOAT16، INT8 و INT4 پشتیبانی می کنند و به صورت خودکار فرمت داده را متناسب با نوع عملیات انتخاب می کنند تا حداکثر کارایی به دست آید.
به ویژه قالب TF32 (Tensor Float 32) یکی از نوآوری های کلیدی این نسل است که دقت FP32 را حفظ کرده اما عملکردی نزدیک به FP16 دارد؛ این باعث می شود آموزش شبکه های عصبی بدون تغییر کد یا الگوریتم، به شکل چشمگیری سریع تر انجام شود.
حافظه و معماری HBM2e کارت گرافیک A100 انویدیا
A100 از حافظه ی نسل جدید HBM2e (High Bandwidth Memory) استفاده می کند.
در مدل 40GB، این حافظه در چهار پشته (stack) HBM2e با گذرگاه ۵۱۲۰ بیتی پیکربندی شده است.
هر پشته دارای ظرفیت ۱۰ گیگابایت است که در مجموع ۴۰ گیگابایت فضای حافظه را تشکیل می دهد.
این ویژگی باعث می شود A100 بتواند مجموعه داده های عظیم را مستقیماً در حافظه GPU پردازش کند و نیاز به تبادل مکرر داده با CPU را کاهش دهد.
عملکرد محاسباتی (Compute Performance)
| نوع عملیات | توان محاسباتی (حداکثر) |
| FP64 | 9.7 TFLOPS |
| FP64 Tensor Core | 19.5 TFLOPS |
| FP32 | 19.5 TFLOPS |
| TF32 | 156 TFLOPS |
| FP16 | 312 TFLOPS |
| BF16 | 312 TFLOPS |
| INT8 | 624 TOPS |
| INT4 | 1248 TOPS |
توان محاسباتی این GPU در سطحی است که می تواند مدل های زبانی و تصویری در ابعاد صدها میلیارد پارامتر را آموزش دهد یا شبیه سازی های علمی را در مقیاس فوق العاده بزرگ اجرا کند.
Multi-Instance GPU (MIG)
قابلیت MIG در A100 به کاربر اجازه می دهد تا یک GPU را به هفت بخش منطقی مستقل تقسیم کند.
هر بخش دارای منابع اختصاصی از جمله هسته CUDA، حافظه و کش است، بنابراین چندین کار مختلف می توانند به صورت همزمان و بدون تداخل اجرا شوند.
این قابلیت برای دیتاسنترها و سرویس های ابری چندکاربره (multi-tenant) بسیار ارزشمند است.
NVIDIA NVLink و NVSwitch
A100 PCIe از نسل سوم NVLink پشتیبانی می کند که پهنای باند ارتباطی بین GPUها را تا 600 گیگابایت بر ثانیه افزایش می دهد (در مدل SXM). در نسخه PCIe، امکان اتصال از طریق NVLink Bridge برای چند GPU نیز وجود دارد.
Sparsity Acceleration
A100 با استفاده از الگوریتم sparsity در شبکه های عصبی، داده های صفر را شناسایی کرده و در محاسبات لحاظ نمی کند. این ویژگی موجب دو برابر شدن سرعت محاسبات ماتریسی در عملیات یادگیری عمیق می شود.
Dynamic Tensor Memory Management
مدیریت پویا و بهینه حافظه در زمان اجرای شبکه های عصبی، برای کاهش مصرف حافظه و جلوگیری از خطای OOM (Out Of Memory) طراحی شده است.
پشتیبانی نرم افزاری گسترده
A100 با کتابخانه ها و فریم ورک های NVIDIA از جمله:
به صورت کامل سازگار است. این سازگاری امکان استفاده از GPU در محیط های تولیدی، آموزشی و تحقیقاتی را بدون نیاز به تغییر کد فراهم می کند.
مصرف انرژی و خنک سازی A100
جمع بندی نهایی
کارت گرافیک NVIDIA A100 40GB PCIe ترکیبی از قدرت محاسباتی عظیم، معماری هوشمند و بهره وری انرژی بالا است.
این GPU یکی از پرکاربردترین شتاب دهنده ها در مراکز داده ی هوش مصنوعی و محاسبات ابری به شمار می رود و نقطه عطفی در طراحی معماری های پردازشی موازی محسوب می شود.

مشتریان محترم : تامین این کارت گرافیک بین 10 الی 15 روز پس از ثبت سفارش صورت می گیرد.
شما همچنین می توانید یک پرسش در مورد این محصول ثبت کنید
هنوز امتیازی ثبت نشده است
شما هم میتوانید در مورد این کالا نظر دهید.
یکی از راه های زیر را برای ارتباط انتخاب کنید
نقد ،بررسی و خرید کارت گرافیک NVIDIA A100 40GB
NVIDIA A100 40GB PCIeدیگران را با نوشتن نظرات خود، برای انتخاب این محصول راهنمایی کنید.
لطفا پیش از ارسال نظر، خلاصه قوانین زیر را مطالعه کنید: فارسی بنویسید و از کیبورد فارسی استفاده کنید. بهتر است از فضای خالی (Space) بیشازحدِ معمول، شکلک یا ایموجی استفاده نکنید و از کشیدن حروف یا کلمات با صفحهکلید بپرهیزید. نظرات خود را براساس تجربه و استفادهی عملی و با دقت به نکات فنی ارسال کنید؛ بدون تعصب به محصول خاص، مزایا و معایب را بازگو کنید و بهتر است از ارسال نظرات چندکلمهای خودداری کنید. بهتر است در نظرات خود از تمرکز روی عناصر متغیر مثل قیمت، پرهیز کنید. به کاربران و سایر اشخاص احترام بگذارید. پیامهایی که شامل محتوای توهینآمیز و کلمات نامناسب باشند، حذف میشوند. از ارسال لینکهای سایتهای دیگر و ارایهی اطلاعات شخصی خودتان مثل شماره تماس، ایمیل و آیدی شبکههای اجتماعی پرهیز کنید. با توجه به ساختار بخش نظرات، از پرسیدن سوال یا درخواست راهنمایی در این بخش خودداری کرده و سوالات خود را در بخش «پرسش و پاسخ» مطرح کنید.