NVIDIA 領先業界的人工智慧效能已在MLPerf 推論. 中得到證實。A30 結合了NVIDIA Triton™ 推論伺服器輕鬆就能大規模部署人工智慧,可為各企業帶來突破性效能。 人工智慧推論:即時對話式人工智慧的輸送量可高達 V100 的 3 倍 BERT 大型推論 (正規化) 輸送量延遲 < 10 毫秒 ...
NVIDIA set multiple performance records inMLPerf, the industry-wide benchmark for AI training. DEEP LEARNING INFERENCE A30 leverages groundbreaking features to optimize inference workloads. It accelerates a full range of precisions, from FP64 to TF32 and INT4. Supporting up to four MIGs per GPU,...
NVIDIA A30Tensor Coreswith Tensor Float (TF32) provide up to 10X higher performance over the NVIDIA T4 with zero code changes and an additional 2X boost with automatic mixed precision and FP16, delivering a combined 20X throughput increase. When combined with NVIDIA®NVLink®, PCIe Gen4, ...
NVIDIA A30Tensor Coreswith Tensor Float (TF32) provide up to 10X higher performance over the NVIDIA T4 with zero code changes and an additional 2X boost with automatic mixed precision and FP16, delivering a combined 20X throughput increase. When combined with NVIDIA®NVLink®, PCIe Gen4, ...
NVIDIA A30是NVIDIA推出的一款基于基于NVIDIA Ampere架构的图形处理器即GPU加速器(俗称显卡)。NVIDIA A30 Tensor Core GPU 是用途广泛的主流计算 GPU,适用于 AI 推理和主流企业工作负载。这款GPU采用 NVIDIAAmpere 架构的 Tensor Core 技术,支持广泛的数学精度, ...
NVIDIA A30 Tensor Core GPU 适用于不同企业的 AI 推理和主流计算 NVIDIA A30 Tensor Core GPU 是用途广泛的主流计算 GPU, 适用于 AI 推理和主流企业工作负载。这款 GPU 采用 NVIDIA Ampere 架构的 Tensor Core 技术,支持广泛的数学精度, 可针对每个工作负载提供单个加速器。 专为大规模 AI 推理而构建的同一计...
运用NVIDIA A30 Tensor核心GPU,为各种企业工作负载提供加速效能。这款GPU搭载NVIDIA Ampere架构Tensor核心与多执行个体GPU (MIG),可安全地加速各种工作负载,包括大规模人工智慧推论和高效能运算(HPC)应用程式。A30采用PCIe规格,结合快速记忆体频宽和低耗能的优点,是主流伺服器的最佳选择,可建立弹性资料中心,并让企业发挥...
NVIDIA A30 Tensor Core GPU 是用途广泛的主流计算 GPU，适用于 AI 推理和主流企业工作负载。这款 GPU 采用 NVIDIAAmpere 架构的 Tensor Core 技术，支持广泛的数学精度，可针对每个工作负载提供单个加速器。 专为大规模 AI 推理而构建的同一计算资源能够通过 TF32精度快速重新训练 AI 模型，同时还能借助 FP64 ...
NVIDIAA30 Tensor CoreGPU是用途广泛的主流计算 GPU,适用于 AI 推理和主流企业工作负载。这款 GPU 采用 NVIDIA Ampere 架构的 Tensor Core 技术,支持广泛的数学精度,可针对每个工作负载提供单个加速器。NVIDIA A30 GPU专为大规模 AI 推理而构建的同一计算资源能够通过 TF32精度快速重新训练 AI 模型,同时还能借助 FP...
多实例 GPU ( MIG )是 NVIDIA H100 , A100 和 A30 张量核 GPU ,因为它可以将 GPU 划分为多个实例。