NVIDIA A800 PCIe 40 GB
Über GPU
Die NVIDIA A800 PCIe 40 GB GPU ist eine beeindruckende professionelle Grafikverarbeitungseinheit, die entwickelt wurde, um anspruchsvollste visuelle Rechenlasten zu bewältigen. Mit einer Basis-Taktfrequenz von 765 MHz und einer Boost-Taktfrequenz von 1410 MHz bietet diese GPU außergewöhnliche Leistung und eignet sich für Anwendungen wie wissenschaftliche Visualisierung, Deep Learning und High-Performance Computing.
Eine herausragende Funktion des A800 ist der große 40 GB HBM2e-Speicher, der das problemlose Arbeiten mit umfangreichen Datensätzen und komplexen Simulationen ermöglicht. Die hohe Speichertaktfrequenz von 1215 MHz gewährleistet, dass Daten schnell abgerufen und verarbeitet werden können und trägt so zu den Gesamtleistungsfähigkeiten der GPU bei.
Mit 6912 Schattierungseinheiten und 40 MB L2-Cache ist der A800 gut geeignet für parallele Verarbeitungsaufgaben und kann hohe Durchsatzraten für Grafik- und Rechenlasten erreichen. Trotz seiner beeindruckenden Leistung hat der A800 eine TDP von 250 W, was ihn für eine GPU seiner Klasse relativ energieeffizient macht.
Die theoretische Leistung von 19,49 TFLOPS unterstreicht die Fähigkeiten des A800 und zeigt seine Fähigkeit, intensive Berechnungsaufgaben effizient zu bewältigen.
Insgesamt ist die NVIDIA A800 PCIe 40 GB GPU eine Spitzenlösung für Fachleute und Organisationen, die immense Rechenleistung für ihre visuellen Rechenanforderungen benötigen. Ob für fortgeschrittene Datenanalyse, KI-Entwicklung oder 3D-Rendering, der A800 bietet außergewöhnliche Leistung und Zuverlässigkeit.
Basic
Markenname
NVIDIA
Plattform
Professional
Erscheinungsdatum
November 2022
Modellname
A800 PCIe 40 GB
Generation
Ampere
Basis-Takt
765MHz
Boost-Takt
1410MHz
Bus-Schnittstelle
PCIe 4.0 x16
Speicherspezifikationen
Speichergröße
40GB
Speichertyp
HBM2e
Speicherbus
?
Der Speicherbus bezieht sich auf die Anzahl der Bits, die das Videomemory innerhalb eines einzelnen Taktzyklus übertragen kann. Je größer die Busbreite, desto mehr Daten können gleichzeitig übertragen werden, was sie zu einem der entscheidenden Parameter des Videomemory macht. Die Speicherbandbreite wird wie folgt berechnet: Speicherbandbreite = Speicherfrequenz x Speicherbusbreite / 8. Wenn also die Speicherfrequenzen ähnlich sind, bestimmt die Speicherbusbreite die Größe der Speicherbandbreite.
5120bit
Speichertakt
1215MHz
Bandbreite
?
Die Speicherbandbreite bezieht sich auf die Datenübertragungsrate zwischen dem Grafikchip und dem Videomemory. Sie wird in Bytes pro Sekunde gemessen, und die Formel zur Berechnung lautet: Speicherbandbreite = Arbeitsfrequenz × Speicherbusbreite / 8 Bit.
1555 GB/s
Theoretische Leistung
Pixeltakt
?
Die Pixel-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Pixel, die eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) pro Sekunde rendern kann, gemessen in MPixel/s (Millionen Pixel pro Sekunde) oder GPixel/s (Milliarden Pixel pro Sekunde). Es handelt sich dabei um die am häufigsten verwendete Kennzahl zur Bewertung der Pixelverarbeitungsleistung einer Grafikkarte.
225.6 GPixel/s
Texture-Takt
?
Die Textur-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Textur-Map-Elemente (Texel), die eine GPU in einer Sekunde auf Pixel abbilden kann.
609.1 GTexel/s
FP16 (halbe Genauigkeit)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist. Einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) werden für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) für wissenschaftliches Rechnen erforderlich sind, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert.
77.97 TFLOPS
FP64 (Doppelte Gleitkommazahl)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) sind für wissenschaftliches Rechnen erforderlich, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert, während einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet werden. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
9.746 TFLOPS
FP32 (float)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenfähigkeit. Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit (32 Bit) werden für allgemeine Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit (64 Bit) für wissenschaftliche Berechnungen erforderlich sind, die einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordern. Gleitkommazahlen mit halber Genauigkeit (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
19.1
TFLOPS
Verschiedenes
SM-Anzahl
?
Mehrere Streaming-Prozessoren (SPs) bilden zusammen mit anderen Ressourcen einen Streaming-Multiprozessor (SM), der auch als Hauptkern einer GPU bezeichnet wird. Zu diesen zusätzlichen Ressourcen gehören Komponenten wie Warp-Scheduler, Register und gemeinsamer Speicher. Der SM kann als Herz der GPU betrachtet werden, ähnlich wie ein CPU-Kern, wobei Register und gemeinsamer Speicher knappe Ressourcen innerhalb des SM sind.
108
Shading-Einheiten
?
Die grundlegendste Verarbeitungseinheit ist der Streaming-Prozessor (SP), in dem spezifische Anweisungen und Aufgaben ausgeführt werden. GPUs führen paralleles Rechnen durch, was bedeutet, dass mehrere SPs gleichzeitig arbeiten, um Aufgaben zu verarbeiten.
6912
L1-Cache
192 KB (per SM)
L2-Cache
40MB
TDP (Thermal Design Power)
250W
Vulkan-Version
?
Vulkan ist eine plattformübergreifende Grafik- und Rechen-API der Khronos Group, die hohe Leistung und geringen CPU-Overhead bietet. Es ermöglicht Entwicklern die direkte Steuerung der GPU, reduziert den Rendering-Overhead und unterstützt Multi-Threading und Multi-Core-Prozessoren.
N/A
OpenCL-Version
3.0
Benchmarks
FP32 (float)
Punktzahl
19.1
TFLOPS
Im Vergleich zu anderen GPUs
FP32 (float)
/ TFLOPS