NVIDIA A800 SXM4 80 GB

NVIDIA A800 SXM4 80 GB

À propos du GPU

La carte graphique NVIDIA A800 SXM4 80GB est une unité de traitement graphique de qualité professionnelle haute performance conçue pour répondre aux besoins exigeants des centres de données modernes et des charges de travail computationnelles. Avec une fréquence de base de 1155 MHz et une fréquence d'impulsion de 1410 MHz, cette carte graphique offre une puissance de traitement exceptionnelle et une vitesse pour une variété d'applications. Une des caractéristiques remarquables de l'A800 est sa mémoire HBM2e massive de 80 Go, permettant le traitement et le stockage de grands ensembles de données avec facilité. La haute fréquence de mémoire de 1593 MHz garantit que les données peuvent être consultées et utilisées efficacement, ce qui améliore les performances globales. Avec 6912 unités de traitement et 40 Mo de cache L2, l'A800 est capable de gérer facilement des charges de travail graphiques et de calcul complexes. Sa performance théorique impressionnante de 19,49 TFLOPS en fait un choix idéal pour l'apprentissage profond, l'IA et les tâches de calcul scientifique. Malgré ses capacités de haute performance, l'A800 est livré avec une consommation énergétique élevée de 400W, nécessitant des solutions de refroidissement et de distribution d'énergie adéquates pour fonctionner de manière optimale. Dans l'ensemble, la carte graphique NVIDIA A800 SXM4 80GB est une unité de traitement graphique puissante, idéale pour les professionnels et les organisations ayant besoin de performances de premier ordre pour leurs besoins en centres de données et de calcul. Sa grande capacité mémoire, ses vitesses d'horloge rapides et ses unités de traitement robustes en font un atout précieux pour une large gamme de charges de travail intensives en calcul.

Basique

Nom de l'étiquette
NVIDIA
Plate-forme
Professional
Date de lancement
August 2022
Nom du modèle
A800 SXM4 80 GB
Génération
Ampere
Horloge de base
1155MHz
Horloge Boost
1410MHz
Interface de bus
PCIe 4.0 x16
Transistors
54,200 million
Cœurs de Tensor
?
Les Tensor Cores sont des unités de traitement spécialisées conçues spécifiquement pour l'apprentissage en profondeur, offrant des performances supérieures en matière d'entraînement et d'inférence par rapport à l'entraînement FP32. Ils permettent des calculs rapides dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la conversion texte-parole et les recommandations personnalisées. Les deux applications les plus remarquables des Tensor Cores sont DLSS (Deep Learning Super Sampling) et AI Denoiser pour la réduction du bruit.
432
TMUs
?
Les unités de mappage de texture (TMUs) sont des composants du GPU qui sont capables de faire pivoter, mettre à l'échelle et déformer des images binaires, puis de les placer en tant que textures sur n'importe quel plan d'un modèle 3D donné. Ce processus est appelé mappage de texture.
432
Fonderie
TSMC
Taille de processus
7 nm
Architecture
Ampere

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
OpenGL
N/A
DirectX
N/A
CUDA
8.0
Connecteurs d'alimentation
None
Modèle de shader
N/A
ROPs
?
Le pipeline des opérations de rasterisation (ROPs) est principalement responsable de la gestion des calculs d'éclairage et de réflexion dans les jeux, ainsi que de la gestion d'effets tels que l'anti-aliasing (AA), la haute résolution, la fumée et le feu. Plus les effets d'anti-aliasing et d'éclairage sont exigeants dans un jeu, plus les exigences de performances pour les ROPs sont élevées ; sinon, cela peut entraîner une chute importante du taux de rafraîchissement.
160
Alimentation suggérée
800W

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
19.1 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / TFLOPS
19.88 +4.1%
17.615 -7.8%
16.454 -13.9%