P49082-001 HPE Nvidia A100 80GB HBM2e 1410MHz GPU

Hochleistungs-PCIe-GPU-Beschleuniger für KI- und HPC-Compute-Offload mit dem P49082-001

Der P49082-001 ist ein von HPE bereitgestellter NVIDIA Tesla A100 (Ampere, 7nm) PCIe-Zusatzbeschleuniger, der für Unternehmensserver-Plattformen entwickelt wurde, die eine deterministische Durchsatzrate für KI-Training, Inferenz und Simulation erfordern. Durch die Integration von 6912 CUDA-Kernen und Tensor-Kernen in eine vollhohe, doppelt breite, passiv gekühlte Karte unterstützt der P49082-001 eine dichte Rechenskalierung in Rack-Architekturen, bei denen Gehäuselüftung und zentrale Lüfterwände bevorzugt werden.

Der P49082-001 verwendet eine PCIe 4.0 x16 Schnittstelle, um die Host-zu-Gerät-Bandbreite mit einer breiten Plattformkompatibilität über moderne HPE PCIe Gen4 Server hinweg auszugleichen. Sein 80GB HBM2e Speicher mit einer 5120-Bit-Schnittstelle liefert bis zu 2039 GB/s Bandbreite, was größere Batch-Größen und eine reduzierte CPU-Pufferung für Transformermodelle, FP64/FP32-Wissenschaftscodes und Mixed-Precision-Pipelines ermöglicht. Für das Node-Design entspricht das doppelt breite, 300W TDP-Profil mit einem 8-poligen EPS12V Zusatzanschluss dem validierten Leistungsbudget und vorhersehbaren thermischen Bereichen bei Multi-GPU-Einsätzen.

Warum den P49082-001 wählen?

Der P49082-001 bietet Unternehmen ein praktisches Verhältnis aus Dichte zu Leistung, die auf PCIe-basierte Beschleuniger statt SXM-Systeme standardisieren und dabei einen skalierbaren Upgrade-Pfad innerhalb der bestehenden Serverflotten bewahren. Die Architektur unterstützt konsistente Beschleunigung in KI-, HPC- und virtualisierten Compute-Offload-Szenarien und hilft Infrastrukturteams, Workloads mit einem einheitlichen GPU-Profil und reproduzierbaren Betriebsabläufen zu konsolidieren.

Das HPE-Engineering legt großen Wert auf Datacenter-Zuverlässigkeit, Plattformvalidierung und Lebenszyklusabgleich mit Unternehmensstandards für Servicefreundlichkeit und Änderungsmanagement, um eine reibungslose Integration des Beschleunigers in moderne Rack-, Strom- und Management-Konventionen sicherzustellen.

Wichtige Anwendungen:

• Training und Inferenz im Deep Learning
• Beschleunigung von Transformermodellen
• HPC-Simulationen und wissenschaftliches Rechnen
• Mixed-Precision-Analyse-Pipelines
• Virtualisierter GPU-Compute-Offload

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