قابل توجه مشتریان عزیز؛ به دلیل نوسانات ارز، جهت اطلاع از آخرین قیمت به روز محصولات با ما تماس بگیرید.

کارت گرافیک NVIDIA A2 Tensor Core GPU 16GB

ویژگی های محصول:
  • معماری: NVIDIA Ampere

  • هسته‌های (CUDA): 1280

  • هسته‌های (Tensor): 40 (نسل سوم)

  • هسته‌های (RT): 10 (نسل دوم)

  • حافظه: 16GB GDDR6

  • پهنای باند حافظه: ~200 GB/s

  • رابط حافظه: 128 بیت

  • توان طراحی حرارتی (TDP): 40–60 وات

  • رابط اتصال: PCIe Gen4 x8

  • فرم فاکتور: تک‌اسلات، پروفایل پایین

پادکست معرفی  NVIDIA A2 Tensor Core GPU 16GB

خرید محصول
توضیحات درباره محصول :

کارت گرافیک NVIDIA A2 Tensor Core GPU 16GB

کارت گرافیک NVIDIA A2 Tensor Core GPU 16GB یکی از محصولات نسل Ampere شرکت NVIDIA است که برای سرورها، دیتاسنترها و پردازش هوش مصنوعی (AI) طراحی شده است. این کارت با 16 گیگابایت حافظه GDDR6 و طراحی کم‌مصرف، به‌ویژه برای استنتاج هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها در محیط‌های Edge و دیتاسنتری مناسب است. برخلاف کارت‌های گیمینگ، این GPU برای کاربردهای حرفه‌ای و پردازش موازی داده‌های حجیم بهینه‌سازی شده است.

ویژگی‌های فنی NVIDIA A2 Tensor Core GPU

معماری و هسته‌ها

  • معماری: Ampere

  • تعداد هسته‌های CUDA: 1280 هسته

  • تعداد هسته‌های Tensor: 40 هسته نسل سوم

  • تعداد هسته‌های RT: 10 هسته نسل دوم

این ترکیب هسته‌ها باعث می‌شود کارت NVIDIA A2 در محاسبات AI، استنتاج مدل‌ها و پردازش‌های گرافیکی تسریع‌شده بسیار کارآمد باشد.

حافظه و پهنای باند

  • ظرفیت حافظه: 16 گیگابایت GDDR6

  • پهنای باند حافظه: حدود 200 گیگابایت بر ثانیه

  • رابط حافظه: 128 بیت

این مشخصات، NVIDIA A2 را برای تحلیل تصاویر و ویدئوهای حجیم در زمان واقعی ایده‌آل می‌کند.

توان مصرفی و طراحی فیزیکی

  • توان طراحی حرارتی (TDP): 40 تا 60 وات

  • رابط: PCIe Gen4 x8

  • فرم فاکتور: تک‌اسلات و پروفایل پایین

طراحی کم‌مصرف و جمع‌وجور کارت، آن را برای سرورهای با محدودیت انرژی و فضا مناسب می‌سازد.

توانایی محاسباتی

  • FP32: ~4.5 TFLOPS

  • TF32 Tensor Core: 9 TF → 18 TF با استفاده از Sparsity

  • BFLOAT16 / FP16 Tensor: 18 TF → 36 TF با Sparsity

  • INT8 Tensor: 36 TOPS → 72 TOPS با Sparsity

  • INT4 Tensor: 72 TOPS → 144 TOPS با Sparsity

این مقادیر نشان‌دهنده قدرت کارت در پردازش سریع مدل‌های هوش مصنوعی و محاسبات پیچیده است.

مزایا و ویژگی‌های عملیاتی

طراحی کم‌مصرف

توان مصرفی پایین باعث شده است کارت A2 برای سرورهای Edge و محیط‌های دیتاسنتری با مصرف انرژی محدود مناسب باشد.

تسریع پردازش هوش مصنوعی

این GPU در استنتاج مدل‌های AI نسبت به پردازنده‌های معمولی CPU عملکرد بسیار بالاتری دارد و باعث افزایش سرعت پردازش تا 20 برابر می‌شود.

پشتیبانی از پردازش ویدئو و تصویر

کارت NVIDIA A2 دارای موتورهای اختصاصی encode/decode است که امکان تحلیل ویدئو و اجرای مدل‌های AI به صورت همزمان را بدون افت عملکرد فراهم می‌کند.

موارد کاربرد کارت NVIDIA A2

استنتاج هوش مصنوعی

این کارت برای پردازش شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، تبدیل گفتار به متن و ترجمه استفاده می‌شود.

تحلیل ویدئو هوشمند

برای پایش ویدئو شهری، تحلیل ویدئوهای صنعتی و کاربردهای هوش تجاری، NVIDIA A2 توان پردازش سریع و دقیق داده‌های ویدئویی را فراهم می‌کند.

مجازی‌سازی GPU

پشتیبانی از قابلیت‌های vGPU امکان اشتراک منابع کارت بین چند ماشین مجازی یا سرویس هوش مصنوعی را فراهم می‌کند.

مقایسه با سایر کارت‌های NVIDIA

در مقایسه با کارت‌های قدرتمندتری مانند A30 و A100، NVIDIA A2 به‌عنوان کارت سطح ورودی برای استنتاج و AI Edge شناخته می‌شود و در محیط‌هایی که مصرف انرژی و فضای سرور محدود است، گزینه مناسبی محسوب می‌شود.

قیمت و خرید کارت گرافیک NVIDIA A2 Tensor Core GPU 16GB

کارت گرافیک NVIDIA A2 Tensor Core GPU 16GB یک راهکار اقتصادی و کم‌مصرف برای استنتاج هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های حجیم در سرورها و محیط‌های Edge است. حافظه 16 گیگابایتی، توانایی بالا در محاسبات AI و طراحی جمع‌وجور باعث شده است این کارت انتخابی مناسب برای اپلیکیشن‌های صنعتی، تجاری و دیتاسنتری باشد. علاوه بر این، امکانات مجازی‌سازی و پشتیبانی نرم‌افزاری، آن را برای استقرار در محیط‌های مقیاس‌پذیر آماده می‌کند.

برای اطلاع از بهترین قیمت و خرید کارت گرافیک سرور HP نیز می‌توانید به سایت ولکان سرور مراجعه کنید.

سوالات متداول

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کارت گرافیک NVIDIA A2 Tensor Core GPU 16GB”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

3 × یک =

محصولات مرتبط