Quais são as especificações completas de NVIDIA A2?
Resposta
Especificações de NVIDIA A2: 16 GB de memória GDDR6, 200 GB/s de largura de banda, 18 TFLOPS FP16, 4.5 TFLOPS FP32, TDP de 60W, baseado em Ampere (lançado em 2021).
Para engenheiros avaliando a placa: capacidade de VRAM e largura de banda geralmente são os dois números que determinam a viabilidade, enquanto TFLOPS determinam o tempo para resultado. A taxa de transferência de treinamento denso FP16 escala quase linearmente com TFLOPS em kernels bem otimizados, e o pré-treinamento de precisão mista pode efetivamente dobrar a computação efetiva quando núcleos tensor são usados.
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|---|---|
| Visão geral | |
| Avaliação no Trustpilot | 4.6 |
| Sede | Lithuania |
| Tipo de Provedor | N/D |
| Melhor Para | Treinamento de IA inferência fine-tuning renderização pesquisa HPC IA generativa deep learning |
| Hardware de GPU | |
| Modelos de GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 |
| Máx VRAM (GB) | 80 |
| Máx GPUs/Instância | 2 |
| Interconexão | PCIe |
| Preços | |
| Preço Inicial ($/hr) | $0.16/hr |
| Granularidade de Cobrança | Por hora |
| Spot/Preemptível | Não |
| Descontos Reservados | N/D |
| Créditos Gratuitos | Nenhum |
| Taxas de Saída | N/D |
| Armazenamento | NVMe SSD, Armazenamento em Bloco Elástico (R$0,071/GB/mês) |
| Infraestrutura | |
| Regiões | Lituânia, Holanda, Alemanha, Suécia, EUA, Singapura (6 locais) |
| SLA de Disponibilidade | 99,97% |
| Experiência do Desenvolvedor | |
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — controle total da pilha) |
| Suporte Docker | Sim |
| Acesso SSH | Sim |
| Jupyter Notebooks | Não |
| API / CLI | Sim |
| Tempo de Configuração | Minutos |
| Suporte Kubernetes | Sim |
| Termos Comerciais | |
| Compromisso Mínimo | Nenhum |
| Conformidade | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS |
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