Quali sono le specifiche complete di NVIDIA A2?
Risposta
Specifiche di NVIDIA A2: 16 GB di memoria GDDR6, 200 GB/s di larghezza di banda, 18 TFLOPS FP16, 4.5 TFLOPS FP32, 60W TDP, basata su Ampere (rilasciata 2021).
Per gli ingegneri che valutano la scheda: la capacità di VRAM e la larghezza di banda sono di solito le due cifre che determinano la fattibilità, mentre i TFLOPS determinano il tempo per ottenere i risultati. La velocità di addestramento densa FP16 scala quasi linearmente con i TFLOPS su kernel ben ottimizzati, e il pre-addestramento a precisione mista può effettivamente raddoppiare il calcolo effettivo quando si usano i tensor core.
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| Panoramica | |
| Valutazione Trustpilot | 4.6 |
| Sede centrale | Lithuania |
| Tipo di Fornitore | N/D |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza fine-tuning rendering ricerca HPC AI generativa deep learning |
| Hardware GPU | |
| Modelli GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 |
| Max VRAM (GB) | 80 |
| Max GPU/Istanze | 2 |
| Interconnessione | PCIe |
| Prezzi | |
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.16/hr |
| Granularità di Fatturazione | Per ora |
| Spot/Preemptible | No |
| Sconti Riservati | N/D |
| Crediti Gratuiti | Nessuno |
| Tariffe di Uscita | N/D |
| Archiviazione | NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 $/GB/mese) |
| Infrastruttura | |
| Regioni | Lituania, Paesi Bassi, Germania, Svezia, Stati Uniti, Singapore (6 sedi) |
| SLA di Disponibilità | 99,97% |
| Esperienza Sviluppatore | |
| Framework | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — controllo completo dello stack) |
| Supporto Docker | Sì |
| Accesso SSH | Sì |
| Jupyter Notebooks | No |
| API / CLI | Sì |
| Tempo di Configurazione | Minuti |
| Supporto Kubernetes | Sì |
| Termini Commerciali | |
| Impegno Minimo | Nessuno |
| Conformità | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS |
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