Серверная видеокарта nvidia A100 Baseboard Series A100 Baseboard Series

Серверная платформа NVIDIA HGX A100 Baseboard — флагманское решение для ЦОД и суперкомпьютеров

NVIDIA HGX A100 Baseboard — это высокопроизводительная серверная платформа (материнская плата), разработанная для центров обработки данных и оснащенная четырьмя или восемью графическими процессорами NVIDIA A100 Tensor Core в форм-факторе SXM4 [citation:3][citation:5][citation:10]. В отличие от дискретных видеокарт, бейсборд является ключевым компонентом серверов HGX, используемых в суперкомпьютерах, облачных платформах и для обучения больших языковых моделей [citation:4][citation:6][citation:7].

Платформа выпускается в двух основных конфигурациях: HGX A100 4-GPU (кодовое имя Redstone) для более сбалансированных решений с двумя CPU, и HGX A100 8-GPU (кодовое имя Delta) для максимальной производительности с полносвязной топологией NVSwitch [citation:3][citation:5][citation:10]. Доступны версии с GPU по 40 ГБ HBM2 и 80 ГБ HBM2e [citation:1][citation:2][citation:7].

Основные характеристики платформы

• Тип: Серверная платформа (GPU baseboard) для ЦОД
• Модели: HGX A100 4-GPU (Redstone), HGX A100 8-GPU (Delta) [citation:3][citation:5]
• Графические процессоры: 4 или 8 x NVIDIA A100 Tensor Core (архитектура Ampere, 7 нм) [citation:1][citation:2][citation:7]
• Объем памяти на GPU: 40 ГБ HBM2 или 80 ГБ HBM2e с поддержкой ECC [citation:1][citation:2][citation:7]
• Пропускная способность памяти на GPU: до 1.6-2.0 ТБ/с [citation:6][citation:7][citation:9]
• Количество ядер CUDA на GPU: 6 912 [citation:1][citation:2]
• Количество тензорных ядер на GPU: 432 (3-го поколения) [citation:1][citation:2]
• Интерконнект GPU: NVLink 3-го поколения через NVSwitch (для 8-GPU версии) [citation:4][citation:6][citation:7]
• Пропускная способность NVLink: 600 ГБ/с (между GPU) [citation:1][citation:4][citation:6]
• Интерфейс к CPU: PCI Express 4.0 x16 (до 4 линков на GPU) [citation:2][citation:7][citation:10]
• Энергопотребление GPU: 250-400 Вт (в зависимости от версии) [citation:1][citation:2][citation:4]
• Система охлаждения: Пассивная (требуется мощный обдув или жидкостное охлаждение сервера) [citation:1][citation:2]
• Multi-Instance GPU (MIG): До 7 экземпляров на один GPU [citation:2][citation:3][citation:5]

Назначение

Платформа HGX A100 Baseboard предназначена для решения самых сложных задач в центрах обработки данных, суперкомпьютерных кластерах и исследовательских лабораториях :

• Обучение больших языковых моделей (LLM) и генеративный ИИ: Обеспечивает до 6x более высокую производительность обучения и 7x более высокую производительность инференса по сравнению с предыдущим поколением . Полносвязная топология NVSwitch позволяет эффективно реализовывать модели параллелизма (model parallelism) для GPT-3 и аналогичных архитектур [citation:5][citation:10].
• Высокопроизводительные вычисления (HPC): Производительность FP64 до 9.7 TFLOPS на GPU для научных и инженерных расчетов, таких как моделирование климата, вычислительная химия и физика плазмы [citation:1][citation:2][citation:9].
• Аналитика больших данных (Data Analytics): Ускорение обработки данных в библиотеках RAPIDS и Apache Spark с производительностью до 13x выше по сравнению с CPU-кластерами [citation:6].
• Гибридные облачные среды и виртуализация: Технология MIG позволяет разделять каждый GPU на до 7 изолированных экземпляров, обеспечивая мультитенантность и эффективное использование ресурсов в облачных инфраструктурах [citation:2][citation:3][citation:5].
• Суперкомпьютерные кластеры: Платформа масштабируется до тысяч GPU с использованием сетей InfiniBand 200 Гбит/с и технологий GPUDirect RDMA и GPUDirect Storage [citation:5][citation:6][citation:10].

Возможности и технологии

• Архитектура NVIDIA Ampere: Обеспечивает до 20x более высокую производительность по сравнению с предыдущим поколением для задач ИИ и HPC [citation:3][citation:5][citation:9].
• Тензорные ядра третьего поколения (432 на GPU): Поддержка TF32, BFLOAT16, FP16, INT8 и INT4 с аппаратной структурной разреженностью (sparsity), удваивающей производительность инференса. Производительность INT8 со спарсити достигает 1248 TOPS на GPU [citation:2][citation:9].
• NVLink и NVSwitch: В 8-GPU конфигурации шесть NVSwitch создают полносвязную топологию, позволяющую любому GPU общаться с любым другим на скорости 600 ГБ/с — в 10 раз быстрее PCIe Gen4 [citation:6][citation:10]. Это упрощает программирование и делает возможным эффективный model parallelism [citation:10].
• Multi-Instance GPU (MIG): Аппаратная виртуализация позволяет разделить один физический GPU A100 на до 7 изолированных логических экземпляров с собственными ресурсами памяти, кэша и вычислительных ядер [citation:2][citation:3][citation:5].
• PCI Express 4.0 x16: Удвоенная пропускная способность интерфейса по сравнению с PCIe 3.0 для быстрого обмена данными с CPU [citation:2][citation:7].
• Безопасность корпоративного уровня: Поддержка защищенной загрузки (Secure Boot) и аппаратного корня доверия для защиты прошивки от несанкционированного доступа [citation:6].
• Поддержка GPUDirect RDMA и GPUDirect Storage: Прямой обмен данными между GPU, сетевыми картами и NVMe-накопителями без участия CPU, снижающий задержки и нагрузку на процессор [citation:5][citation:10].

Технические характеристики (подробно)

Конфигурации GPU и память

• Архитектура: NVIDIA Ampere
• Кодовое имя GPU: GA100
• Техпроцесс: 7 нм TSMC
• Количество GPU: 4 или 8 (в конфигурации SXM4)
• Количество ядер CUDA (на GPU): 6 912 [citation:1][citation:2]
• Количество тензорных ядер (на GPU): 432 (3-го поколения) [citation:1][citation:2]
• Объем видеопамяти (на GPU): 40 ГБ HBM2 или 80 ГБ HBM2e с поддержкой ECC [citation:1][citation:2][citation:7]
• Пропускная способность памяти (на GPU): 1,555 ГБ/с (40 ГБ) / 1,935-2,039 ГБ/с (80 ГБ) [citation:1][citation:2][citation:7]
• Кэш-память L2 (на GPU): 40 МБ [citation:6]

Производительность (на GPU)

• Пиковая производительность FP64 (двойная точность): 9.7 TFLOPS [citation:1][citation:2][citation:9]
• Пиковая производительность FP64 Tensor Core: 19.5 TFLOPS [citation:2][citation:9]
• Пиковая производительность FP32 (одинарная точность): 19.5 TFLOPS [citation:1][citation:2][citation:9]
• Пиковая производительность TF32 Tensor Core: 156-312 TFLOPS (со спарсити) [citation:1][citation:9]
• Пиковая производительность BFLOAT16 Tensor Core: 312-624 TFLOPS (со спарсити) [citation:9]
• Пиковая производительность FP16 Tensor Core: 312-624 TFLOPS (со спарсити) [citation:2][citation:9]
• Пиковая производительность INT8 Tensor Core: 624-1248 TOPS (со спарсити) [citation:9]

Интерконнект и интерфейсы

• NVLink: 3-го поколения, 600 ГБ/с (би-дирекционально) между GPU [citation:1][citation:4][citation:6]
• NVSwitch: 6 шт. (в 8-GPU версии), 2-го поколения [citation:4][citation:6][citation:7]
• Интерфейс к CPU: PCI Express 4.0 x16 (до 4 линков на GPU) [citation:2][citation:7][citation:10]

Физические характеристики и энергопотребление

• Энергопотребление (на GPU): 250-400 Вт (в зависимости от версии) [citation:1][citation:2][citation:4]
• Энергопотребление системы (DGX A100 с 8 GPU): до 6.5 кВт (6 x 3000 Вт PSU) [citation:4][citation:6]
• Тип охлаждения: Пассивное (требуется мощный обдув или жидкостное охлаждение) [citation:1][citation:2]
• Форм-фактор системы (DGX A100): 6U стойка, 264 x 482 x 897 мм, вес до 123 кг [citation:4][citation:6]
• Рабочая температура: 5°C до 30°C [citation:4][citation:6]

Поддерживаемые технологии

• Multi-Instance GPU (MIG): Да, до 7 экземпляров на GPU [citation:2][citation:3][citation:5]
• NVIDIA Virtual Compute Server (vCS): Да [citation:2][citation:4]
• CUDA Compute Capability: 8.0 [citation:9]
• GPUDirect RDMA: Да [citation:5][citation:10]
• GPUDirect Storage: Да [citation:5][citation:10]
• Secure Boot: Да [citation:6]

Комплектация и варианты поставки

NVIDIA HGX A100 Baseboard поставляется в OEM-комплектации для системных интеграторов и производителей серверов (Supermicro, HPE, Dell и др.) [citation:1][citation:2][citation:5]. Артикулы зависят от конфигурации и вендора:

• 4-GPU (40 ГБ): GPU-HGXA1004-GPU (Supermicro Redstone) [citation:1]
• 8-GPU (40 ГБ): 935-23587-0000-000 (NVIDIA HGX A100-8) [citation:7]
• 8-GPU (80 ГБ): 935-23587-0000-204 (NVIDIA HGX A100-8) [citation:8]

Платформа поставляется без CPU, памяти и системы охлаждения — это компонент для интеграции в готовые серверные решения, такие как NVIDIA DGX A100, Supermicro A+ Server и HPE ProLiant XL675d [citation:1][citation:2][citation:4].

Где применяется NVIDIA HGX A100 Baseboard

• Суперкомпьютеры и национальные лаборатории: Для создания мощнейших вычислительных кластеров экзафлопсного уровня [citation:3][citation:5][citation:10].
• Облачные провайдеры и GPU-as-a-Service: Стандартная платформа в ведущих облачных сервисах (AWS, GCP, Azure) для предоставления вычислительных ресурсов ИИ [citation:4][citation:6][citation:7].
• Научно-исследовательские институты: Высокопроизводительные вычисления, моделирование климата, геномные исследования, физика высоких энергий [citation:3][citation:5][citation:10].
• Университеты и академические центры: Обучение нейросетей, обработка больших данных [citation:3][citation:5][citation:10].
• Корпоративные ЦОД: Развертывание внутренних платформ для ИИ-разработки и инференса mission-critical приложений [citation:4][citation:6].

Почему стоит выбрать платформу NVIDIA HGX A100

• Максимальная производительность в классе: 8 GPU A100 с полносвязной топологией NVSwitch обеспечивают беспрецедентную скорость для обучения больших языковых моделей и научных вычислений [citation:5][citation:6][citation:10].
• Гибкость конфигураций через MIG: До 56 изолированных экземпляров (7 на GPU) для эффективного использования ресурсов в многопользовательских средах и облачных инфраструктурах [citation:2][citation:3][citation:5].
• Масштабируемость: Возможность объединения тысяч GPU в кластеры с использованием высокоскоростных сетей InfiniBand 200 Гбит/с и технологий GPUDirect [citation:5][citation:6][citation:10].
• Универсальность: Единая платформа для аналитики, обучения и инференса, что упрощает инфраструктуру и ускоряет ROI [citation:4][citation:6].
• Проверенная экосистема: Полная интеграция с CUDA-X, NVIDIA AI Enterprise, TensorRT и оптимизация всеми ведущими фреймворками глубокого обучения [citation:4][citation:6][citation:10].

Часто задаваемые вопросы