NVIDIA A2 的完整规格是什么？
答案
NVIDIA A2 规格：16 GB GDDR6 显存，200 GB/s 带宽，18 FP16 TFLOPS，4.5 FP32 TFLOPS，60W TDP，基于 Ampere（发布于 2021）。
对于评估该显卡的工程师来说：显存容量和带宽通常是决定可行性的两个关键指标，而 TFLOPS 决定了完成任务所需时间。在优化良好的内核上，密集 FP16 训练吞吐量几乎线性随 TFLOPS 增长，混合精度预训练在使用张量核心时能有效提升计算效率近一倍。
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更多关于 NVIDIA A2 的常见问题
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Cherry Servers
拥有24年托管经验和全硬件级控制的裸金属GPU服务器。
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|---|---|
| 概览 | |
| Trustpilot 评分 | 4.6 |
| 总部 | Lithuania |
| 供应商类型 | 不适用 |
| 适用场景 | AI训练，推理，微调，渲染，研究，高性能计算，生成式AI，深度学习 |
| GPU硬件 | |
| GPU 型号 | A100，A40，A16，A10，A2，Tesla P4 |
| 最大显存 (GB) | 80 |
| 每实例最大 GPU 数 | 2 |
| 互联 | PCIe |
| 定价 | |
| 起始价格 ($/小时) | $0.16/hr |
| 计费粒度 | 每小时 |
| 竞价/可抢占 | 否 |
| 预留折扣 | 不适用 |
| 免费额度 | 无 |
| 出站费用 | 不适用 |
| 存储 | NVMe SSD，弹性块存储（$0.071/GB/月） |
| 基础设施 | |
| 区域 | 立陶宛，荷兰，德国，瑞典，美国，新加坡（6个地点） |
| 正常运行时间 SLA | 99.97% |
| 开发者体验 | |
| 框架 | PyTorch，TensorFlow，CUDA（裸金属 — 全栈控制） |
| Docker 支持 | 是 |
| SSH 访问 | 是 |
| Jupyter 笔记本 | 否 |
| API / 命令行界面 | 是 |
| 设置时间 | 分钟 |
| Kubernetes 支持 | 是 |
| 业务条款 | |
| 最小承诺 | 无 |
| 合规性 | ISO 27001，ISO 20000-1，GDPR，PCI DSS |
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