NVIDIA A2 - GPU-Rechenprozessor - NVIDIA A2 Tensor Core - 16 GB GDDR6 - PCIe 4.0 x8 Low-Profile - ohne Lüfter

Produktgruppe:PC Komponenten
Produktkategorie:Grafikkarten
Speicherkapazität:16GB
Sonstige Features:Low Profile


  • 7-mal mehr Inferenzleistung
    KI-Inferenz wird eingesetzt, um das Leben von Verbrauchern durch intelligente Echtzeit-Erlebnisse zu verbessern und durch Billionen von Endpunktsensoren und Kameras Erkenntnisse zu gewinnen. Im Vergleich zu reinen CPU-Servern bieten Edge- und Einstiegsklasse-Server mit NVIDIA A2 Tensor-Core-GPUs 20-mal mehr Inferenzleistung und befähigen jeden Server sofort, moderne KI zu bewältigen.
  • Höhere IVA-Leistung für die Intelligente Edge
    Server, die mit NVIDIA A2-GPUs ausgestattet sind, bieten 1,3-mal mehr Leistung bei intelligenten Edge-Anwendungsfällen, einschließlich Smart Cities, Fertigung und Einzelhandel. NVIDIA A2-GPUs, auf denen IVA-Workloads ausgeführt werden, bieten effizientere Bereitstellungen mit 1,6-mal besserem Preis-Leistungs-Verhältnis und 10 Prozent besserer Energieeffizienz als frühere GPU-Generationen.
  • Für jeden Server optimiert
    Die NVIDIA A2 GPU ist für Inferenz-Workloads und Bereitstellungen in Einstiegsklasse-Servern optimiert, die durch Platz- und Wärmeanforderungen wie 5G-Edge- und Industrieumgebungen eingeschränkt sind. A2 bietet einen kompakten Formfaktor, der mit geringem Energieverbrauch betrieben wird, mit einer TDP von lediglich 60 W bis 40 W, was A2 ideal für jeden Server macht.
  • KI-Inferenzleistung in Cloud, Rechenzentrum und Edge
    KI-Inferenz ist weiterhin die Triebfeder hoher Innovationen in Branchen, darunter Consumer Internet, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Finanzdienstleistungen, Einzelhandel, Fertigung und Supercomputing. Mit kleinem Formfaktor und dem geringem Stromverbrauch bietet die A2 in Kombination mit den NVIDIA A100 und A30 Tensor-Core-GPUs ein komplettes KI-Inferenzportfolio für Cloud, Rechenzentrum und Edge. A2 und das NVIDIA KI-Inferenzportfolio stellen sicher, dass KI-Anwendungen mit weniger Servern und weniger Strom bereitgestellt werden können, was zu schnelleren Erkenntnissen bei wesentlich niedrigeren Kosten führt.

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