کارت گرافیک NVIDIA A800 80GB — معرفی کامل، مشخصات فنی، کاربردها و راهنمای خرید

NVIDIA A800 80GB یک کارت گرافیک مبتنی بر معماری Ampere است که برای بارهای کاری هوش مصنوعی (training/inference)، شبیه سازی های HPC و کاربردهای داده محور طراحی شده است. این مدل با حافظهٔ بسیار زیاد (80 گیگابایت HBM2e) و پهنای باند حافظهٔ بسیار بالا، مناسب مدل های بزرگ و دیتاست های حجیم است. برخلاف کارت های مصرفی، A800 برای نمایشگر طراحی نشده و تمرکز آن صرفاً روی محاسبات سنگین است.

چرا A800 80GB؟

حافظهٔ زیاد 80GB HBM2e که اجازه می دهد مدل های بزرگ تر را بدون شاردینگ سنگین اجرا کنید. پهنای باند حافظهٔ بسیار بالا که برای لود/استریم داده در آموزش مدل ها حیاتی است. پشتیبانی از Multi-Instance GPU (MIG) که امکان تقسیم منابع به نمونه های مجزا را برای سرویس های همزمان می دهد. مناسب برای مراکز داده و ایستگاه های کاری محاسباتی که اولویت شان کارایی محاسباتی و ظرفیت حافظه است، نه نمایش گرافیکی.  

مشخصات فنی A800 80GB

مشخصه	مقدار	توضیح کوتاه
معماری GPU	Ampere (GA100)	هسته های محاسباتی مشابه نسل A100
CUDA Cores	6,912	واحدهای پردازش اصلی
Tensor Cores	432	شتاب دهنده محاسبات تنسوری
حافظه GPU	80 GB HBM2e	فضای بالا برای مدل های بزرگ
رابط حافظه	5,120-bit	پهنای باند بسیار وسیع
پهنای باند حافظه	≈ 1,935 GB/s (≈1.94 TB/s)	برای جریان پیوسته داده ها در AI
FP32 (تقریب)	≈ 19.5 TFLOPS	برای محاسبات تک دقت
FP64 (تقریب)	≈ 9.7 TFLOPS	برای محاسبات دقت بالا (HPC)
عملکرد تنسور (نمونه)	چندصد TFLOPS (بسته به فرمت)	برای محاسبات یادگیری عمیق
اتصال سیستم	PCIe Gen4 x16 (64 GB/s)	برای نسخهٔ PCIe
NVLink	نسخهٔ محدود/پیکربندی شده (بستگی به فرم فاکتور)	برای اتصال چند-GPU — در A800 بسته به پکیج، محدودتر از بعضی مدل ها است
فرم فاکتور	PCIe / SXM (متغیر)	مدل های مختلف تجاری وجود دارد
توان مصرفی (TDP)	~300 W (نمونهٔ PCIe)	نیاز به تغذیه و خنک سازی مناسب
MIG	تا 7 instance (پیکربندی وابسته)	جداسازی منطقی منابع برای چند کار همزمان

 

معماری و تفاوت با مدل های نزدیک

A800 مبتنی بر تراشهٔ GA100 خانوادهٔ Ampere است .همان تراشه ای که در سری A100 استفاده شده است. با این حال A800 در برخی پارامترها (مثل رابط بین چی و پیکربندی NVLink یا برخی قابلیت های صادراتی/بازاریابی) با A100 تفاوت دارد؛ اما از لحاظ پایهٔ محاسباتی، تعداد هسته ها و قابلیت های محاسباتی برای اکثر بارهای کاری AI نزدیک به هم هستند. مهم ترین تفاوت عملی که برای طراح سیستم و مهندسین اهمیت دارد، پیکربندی NVLink و چگونگی بکارگیری چند GPU در خوشه است.

موارد استفادهٔ عملی (Use cases)

آموزش مدل های بزرگ زبان (LLMs) و مدل های چندمیلیارد پارامتری به علت حافظهٔ 80GB. توسعه و اجرای مدل های توصیه گر و بینایی ماشین که نیاز به batchهای بزرگ یا ورودی های حجیم دارند. شبیه سازی های HPC با نیاز به دقت FP64 (مثلاً محاسبات علمی و فیزیک) — توان FP64 کارت مناسب است. محیط های ابری و سرور که می خواهند با پارتیشن بندی (MIG) چند مشتری/فرآیند را سرویس دهی کنند.

  محدودیت ها و نکات منفی نداشتن خروجی تصویر / مناسب نبودن برای بازی: این پردازنده ها معمولاً خروجی ویدئویی ندارند یا برای نمایش طراحی نشده اند — بنابراین برای کاربرانی که همزمان نمایش لازم دارند، به یک GPU جداگانه نیاز هست. مصرف انرژی و خنک کنندگی: TDP بالا نیازمند پاور و تهویهٔ قوی است. قیمت و دسترسی: کارت  از ردهٔ حرفه ای/دیتاسنتر است و هزینهٔ خرید و نگهداری آن بالاست. تفاوت های فرم فاکتور: برخی پیاده سازی ها (SXM vs PCIe) تفاوت های عملکردی و مصرفی دارند — هنگام خرید حتماً فرم فاکتور را بررسی کنید. جدول فنی دقیق مشخصات کارت گرافیک A800 80GB انویدیا (اعداد پایین بر مبنای پیکربندی معمول A800 80GB PCIe / نسخه های مرسوم بازار گردآوری شده اند.) GPU: Ampere GA100 CUDA Cores: 6,912 Tensor Cores: 432 حافظه: 80GB HBM2e رابط حافظه: 5,120-bit پهنای باند حافظه: ≈ 1,935 GB/s FP32: ≈ 19.5 TFLOPS FP64: ≈ 9.7 TFLOPS INT8 / INT4 توان: بسته به کتابخانه و حالت، توان های TOPS بسیار بالایی ارائه می شود (مناسب اینفرانس) MIG: تا 7 instance (پارتیشن بندی وابسته به پیکربندی) NVLink: در برخی بسته ها فعال با پهنای باند کمتر نسبت به بعضی مدل های مشابه (پیکربندی بازار-محور) Bus: PCIe Gen4 x16 TDP: ~300 W (نسخهٔ PCIe) Form Factor: Dual-slot, full-height (طول و ابعاد بسته به تولیدکننده/برند متفاوت است) نوع خنک کننده: Active (فن) یا Passive/Water (نسخه سروری)   راهکار های پیاده سازی کارت گرافیک انویدیا A800 منبع تغذیه: برای سیستم تک-GPU از یک PSU با ظرفیت حداقل 750W برای کل سیستم توصیه می شود (با توجه به CPU، درایوها و وسایل جانبی). خنک سازی و فاصله در رک: کارت را در کیس/شاسی ای قرار دهید که جریان هوای کافی و فاصلهٔ مناسب بین کارت ها را فراهم کند؛ در کانفیگ های چند کارت، خنک سازی مایع یا قوی تر توصیه می شود. پشتیبانی مادربورد: اسلات PCIe Gen4 x16 برای بهره برداری حداکثری؛ در محیط سروری از بوردهایی استفاده کنید که پشتیبانی جریان برق و فضای کافی دارند. نصب نرم افزار: از درایورهای نوبت به نوبت NVIDIA (سازگار با Ampere)، CUDA (نسخهٔ توصیه شده توسط فریم ورک های ML)، و اگر نیاز است از NVIDIA AI Enterprise یا همان پکیج های نرم افزاری سازمانی استفاده کنید. کانفیگ MIG: در صورت سرویس دهی چند مشتری یا تقسیم کار، از MIG استفاده کنید و پیش از اجرا، برنامه ها را بر اساس حافظه و نیاز محاسباتی تقسیم بندی کنید. به روزرسانی بایوس/firmware: بعضی قابلیت ها در سطح سیستم نیازمند نسخهٔ خاص بایوس یا فرم ور بورد هستند — قبل از راه اندازی، راهنمای فروشنده/سازنده را بررسی کنید.  

مقایسه با A100 و رقبای هم رده

• A800 از نظر معماری بسیار شبیه A100 است (هر دو مبتنی بر GA100) اما پیکربندی های NVLink و برخی پارامترهای بازاری/صادراتی باعث تفاوت های کاربری شده اند.
• در عمل برای اکثر بارهای AI و HPC، A800 گزینه ای اقتصادی و مناسب است؛ اما اگر نیاز به اتصال چندین GPU با NVLink کامل دارید، نسخه/مدل های خاصی از A100 (یا پیکربندی SXM) ممکن است برتری داشته باشند.

 

پرسش های متداول در مورد خرید کارت گرافیک

آیا A800 مناسب بازی و رندرینگ دسکتاپ است؟ خیر — طراحی و خروجی تصویر در این کلاس برای مصارف نمایش در نظر گرفته نشده است؛ برای نمایش باید کارت جداگانه ای نصب کنید. چند نمونهٔ MIG می توان ایجاد کرد؟ نسخهٔ 80GB معمولاً تا 7 instance قابل پارتیشن بندی دارد (بسته به firmware و پیکربندی). آیا می توان چند A800 را با هم NVLink کرد؟ بله اما پهنای باند و تعداد لینک ها بسته به فرم فاکتور و پکیج ممکن است محدودتر از بعضی مدل های مخصوص دیتا سنتر باشد — در طراحی خوشه بررسی دقیق لازم است. چه منبع تغذیه ای لازم است؟ برای هر کارتِ 300W، با توجه به CPU و اجزای سیستم، حداقل یک PSU 750W یا بیشتر برای سیستم توصیه می شود.  

سرورهای سازگار با NVIDIA A800 80GB

• HPE ProLiant DL380 Gen10

سفارش و خرید کارت گرافیک NVIDIA A800 80GB

مشتریان محترم : تامین این کارت گرافیک بین 10 الی 15 روز پس از ثبت سفارش صورت می گیرد.