TCSA100M-PB PNY Nvidia A100 40GB HBM2 1410MHz 1555GT/s Workstation GPU

Hochleistungs-PCIe-AI-Beschleunigerkarte für Datacenter-Server mit dem TCSA100M-PB

Der TCSA100M-PB ist eine Full-Height, Full-Length PCIe-Beschleunigerkarte basierend auf der NVIDIA A100 (Ampere)-Plattform, entwickelt für unternehmensgerechtes AI-Training, latenzarmes Inferenz und gemischte HPC-Pipelines in Standard-x86-Server- und Workstation-Designs. Die PCIe 4.0 x16 Host-Schnittstelle zielt auf ausgewogenen Datendurchsatz und vorhersehbare Skalierung über Multi-GPU-Knoten ab, ohne SXM-Backplanes zu benötigen, was die Integration in bestehende Rack-Infrastrukturen vereinfacht.

Mit 40 GB HBM2 auf einem 5120-Bit-Speichersubsystem bietet der TCSA100M-PB eine hohe Bandbreite für tensorlastige Modelle und speicherbietengrenzte Simulationen, bei denen Speicherinhalte die GPU-Auslastung begrenzen. Tensor Cores beschleunigen FP16/BF16-Arbeitslasten, während starke FP64/FP32-Leistungen numerische Codes und GPU-beschleunigte Analysen unterstützen. Multi-Instance GPU (MIG) ermöglicht die Partitionierung des TCSA100M-PB in isolierte GPU-Instanzen, abgestimmt auf Multi-Tenant-Scheduling, Kubernetes-basierte Inferenzdienste sowie konsolidierte VDI- oder CI-Pipelines. Das passive, doppelt steckplatzbreite FHFL-Design erfordert einen chassis-gesteuerten Luftstrom und ist für dichte Servereinsätze mit kontrollierter Thermik und Servicefreundlichkeit optimiert.

Warum den TCSA100M-PB wählen?

Der TCSA100M-PB bietet ein pragmatisches Verhältnis von Dichte zu Leistung für Unternehmen, die auf PCIe-Server standardisieren, und kombiniert MIG-basierte Mandantenfähigkeit, deterministische Bandbreite und ein 250W-Leistungsprofil für reproduzierbare Cluster-Skalierung. Er passt zu Beschaffungs- und Lebenszyklusmodellen, die auf Zuverlässigkeit, vorhersehbare Wärmeplanung und schnelle Inbetriebnahme in validierte duale FHFL-Plattformen ausgerichtet sind.

PNY entwickelt Unternehmensbeschleuniger mit Fokus auf Kompatibilität, nachvollziehbare Komponentenqualität und langfristige Plattformkonsistenz, um Datacenter-Betriebsstandards zu unterstützen, bei denen Qualifizierung, Verfügbarkeit und kontrolliertes Änderungsmanagement für produktive AI- und HPC-Umgebungen entscheidend sind.

Wichtige Anwendungen:

• Training und Feinabstimmung von AI-Modellen
• Multi-Tenant-Inferenz mit MIG-Partitionierung
• HPC-Simulation und FP64-Berechnung
• GPU-beschleunigte Datenanalysen
• Virtualisierte GPU-Workloads in PCIe-Servern

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