NVIDIA A100 SXM4 80 GB

NVIDIA A100 SXM4 80 GB

À propos du GPU

La carte graphique NVIDIA A100 SXM4 80 GB est une véritable puissance de traitement graphique, conçue pour une utilisation professionnelle dans les centres de données et les environnements de supercalcul. Avec une vitesse d'horloge de base de 1275MHz et une vitesse d'horloge boost de 1410MHz, cette carte graphique offre des performances impressionnantes pour un large éventail de charges de travail exigeantes. Une des caractéristiques remarquables de l'A100 SXM4 est son impressionnante mémoire HBM2e de 80 Go, qui est incroyablement bénéfique pour le traitement de données à grande échelle et les tâches d'apprentissage automatique. La haute vitesse d'horloge mémoire de 1593MHz garantit que les données peuvent être accessibles et traitées rapidement, contribuant ainsi à l'efficacité et à la productivité globales. Avec 6912 unités de traitement et 40 Mo de cache L2, l'A100 SXM4 est capable de gérer des charges de travail complexes et intensives en calcul avec facilité. Sa consommation d'énergie thermique de 400 W peut être plus élevée que celle de certaines autres cartes graphiques, mais c'est un compromis nécessaire pour le niveau de performance et de capacités qu'elle offre. La performance théorique de 19,49 TFLOPS illustre encore davantage le potentiel de l'A100 SXM4 pour relever des tâches informatiques exigeantes, en faisant un choix idéal pour l'entraînement en intelligence artificielle, l'inférence et d'autres applications d'apprentissage profond. Dans l'ensemble, la carte graphique NVIDIA A100 SXM4 80 GB est une solution de pointe pour les professionnels et les organisations ayant besoin de capacités de calcul haute performance. Ses spécifications impressionnantes et ses capacités la rendent bien adaptée à une variété de charges de travail avancées, et elle constitue un ajout précieux à tout centre de données ou environnement de supercalcul.

Basique

Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
November 2020
Nom du modèle
A100 SXM4 80 GB
Génération
Ampere
Horloge de base
1275MHz
Horloge Boost
1410MHz
Interface de bus
PCIe 4.0 x16

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
80GB
Type de Mémoire
HBM2e
Bus de Mémoire
?
La largeur du bus mémoire fait référence au nombre de bits de données que la mémoire vidéo peut transférer lors d'un seul cycle d'horloge. Plus la largeur du bus est grande, plus la quantité de données qui peut être transmise instantanément est importante, ce qui en fait l'un des paramètres cruciaux de la mémoire vidéo. La bande passante mémoire est calculée comme suit : Bande passante mémoire = Fréquence mémoire x Largeur du bus mémoire / 8. Par conséquent, lorsque les fréquences mémoire sont similaires, la largeur du bus mémoire déterminera la taille de la bande passante mémoire.
5120bit
Horloge Mémoire
1593MHz
Bande Passante
?
La bande passante mémoire fait référence au débit de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde, et la formule pour la calculer est : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits. En français: La bande passante mémoire désigne le taux de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde et la formule pour la calculer est la suivante : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits.
2039 GB/s

Performance théorique

Taux de Pixel
?
Le taux de remplissage des pixels désigne le nombre de pixels qu'une unité de traitement graphique (GPU) peut rendre par seconde, mesuré en MPixels/s (million de pixels par seconde) ou en GPixels/s (milliard de pixels par seconde). C'est la mesure la plus couramment utilisée pour évaluer les performances de traitement des pixels d'une carte graphique.
225.6 GPixel/s
Taux de Texture
?
Le taux de remplissage de texture fait référence au nombre d'éléments de texture (texels) qu'un GPU peut mapper sur des pixels en une seule seconde.
609.1 GTexel/s
FP16 (demi)
?
Une mesure importante pour évaluer les performances des GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres en virgule flottante à demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable. Les nombres en virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de multimédia et de traitement graphique, tandis que les nombres en virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui nécessite une large plage numérique et une grande précision.
77.97 TFLOPS
FP64 (double précision)
?
Une mesure importante pour évaluer les performances des GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres en virgule flottante à demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable. Les nombres en virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de multimédia et de traitement graphique, tandis que les nombres en virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui nécessite une large plage numérique et une grande précision.
9.746 TFLOPS
FP32 (flottant)
?
Une mesure importante pour mesurer les performances du GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres à virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de traitement multimédia et graphique, tandis que les nombres à virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui exige une large plage numérique et une grande précision. Les nombres à virgule flottante demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable.
19.1 TFLOPS

Divers

Nombre de SM
?
Plusieurs processeurs de flux (SPs), ainsi que d'autres ressources, forment un multiprocesseur de flux (SM), également appelé cœur principal du GPU. Ces ressources supplémentaires comprennent des composants tels que des ordonnanceurs de warp, des registres et de la mémoire partagée. Le SM peut être considéré comme le cœur du GPU, similaire à un cœur de CPU, les registres et la mémoire partagée étant des ressources limitées au sein du SM.
108
Unités d'Ombrage
?
L'unité de traitement la plus fondamentale est le processeur en continu (SP), où des instructions et des tâches spécifiques sont exécutées. Les GPU effectuent des calculs parallèles, ce qui signifie que plusieurs SP fonctionnent simultanément pour traiter les tâches.
6912
Cache L1
192 KB (per SM)
Cache L2
40MB
TDP
400W
Version Vulkan
?
Vulkan est une API graphique et de calcul multiplateforme du groupe Khronos, offrant des performances élevées et une faible surcharge du processeur. Il permet aux développeurs de contrôler directement le GPU, réduit les frais de rendu et prend en charge les processeurs multithread et multicœurs.
N/A
Version OpenCL
3.0

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
19.1 TFLOPS
OctaneBench
Score
526

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
20.053 +5%
17.768 -7%
16.493 -13.6%
OctaneBench
1328 +152.5%
163 -69%
89 -83.1%
47 -91.1%