900-21001-0000-000 NVIDIA A100 40GB HBM2 1410MHz 1555GT/s GPU

Hochleistungs-PCIe Datencenter GPU-Beschleuniger für KI und HPC mit dem 900-21001-0000-000

Der 900-21001-0000-000 ist ein vollhoher, dualer PCIe Gen4 x16 Beschleuniger, basierend auf der NVIDIA Ampere A100 Architektur, der dichte GPU-Rechenleistung in Standard-Rackservern bereitstellt. Entwickelt für Enterprise-AI- und HPC-Knoten kombiniert er 6912 CUDA-Kerne mit Tensor Core-Beschleunigung, um sowohl hochdurchsatzfähiges Training als auch latenzarme Inferenz zu unterstützen und gleichzeitig eine vorhersehbare Planung bei gemischten Workloads zu gewährleisten.

Mit 40 GB HBM2 und einer 5120-Bit-Speicherschnittstelle bietet der 900-21001-0000-000 eine hohe nachhaltige Bandbreite für große Modell-Tensoren, Transformationen von sparsamen zu dichten Daten sowie simulationsabhängige Datensätze, die empfindlich auf Speicher-Durchsatz reagieren. Die PCIe 4.0 Host-Verbindung ermöglicht eine effiziente Skalierung über Multi-GPU-Plattformen, während Multi-Instance GPU (MIG) eine sichere Partitionierung für Multi-Tenant-Konsolidierung erlaubt und so die Auslastung verbessert ohne separate physische Beschleuniger zu benötigen. Passives Kühldesign orientiert sich am Front-zu-Back-Server-Luftstrom, unterstützt konstante thermische Bedingungen und einfache Wartung im Datencenter-Gehäuse.

Warum den 900-21001-0000-000 wählen?

Der 900-21001-0000-000 bietet ein ausgewogenes Verhältnis von Dichte zu Leistung für Unternehmen, die auf PCIe-basierte GPU-Server standardisieren und gleichzeitig Unternehmenszuverlässigkeit sowie operative Kontrolle fordern. Er unterstützt skalierbare Bereitstellungsszenarien von Single-GPU-Inferenz-Knoten bis hin zu Multi-GPU-Trainings- und HPC-Clustern, wobei MIG eine maßgeschneiderte GPU-Zuweisung für Teams, Pipelines oder virtualisierte Umgebungen ermöglicht, ohne die Isolation zu beeinträchtigen.

Die NVIDIA-Entwicklung legt besonderen Wert auf Plattformstabilität, breite Ökosystemkompatibilität und langfristigen Treiber- sowie Software-Support, abgestimmt auf moderne Datencenter-Orchestrierung und beschleunigte Computing-Frameworks, und ermöglicht so vorhersehbares Lebenszyklusmanagement.

Wichtige Anwendungsbereiche:

• KI-Training und Feintuning
• KI-Inferenz in großem Maßstab
• HPC-Simulation und Modellierung
• GPU-Virtualisierung und -Konsolidierung
• Beschleunigung von Datenanalysen

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