Nvidia RTX A4000

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Prix public généralement constaté.

1500,00  HT

La RTX A4000 est une carte graphique professionnelle de NVIDIA. Construite avec un processus de fabrication en 8 nm et basée sur le processeur graphique GA104, dans sa variante GA104-875-A1, la carte prend en charge DirectX 12 Ultimate. Le processeur graphique GA104 est une puce de grande taille, avec une surface de 392 mm² et 17,4 milliards de transistors. Elle dispose de 6144 unités de calcul (shading units), 192 unités de mappage de textures (texture mapping units) et 96 ROPs (Render Output Units). Elle inclut également 192 cœurs tensoriels pour accélérer les applications d’apprentissage automatique, ainsi que 48 cœurs dédiés à l’accélération du ray tracing.

NVIDIA a équipé la RTX A4000 d’une mémoire GDDR6 de 16 Go, reliée via une interface mémoire de 256 bits. Le processeur graphique fonctionne à une fréquence de base de 735 MHz, pouvant atteindre 1560 MHz en mode boost, tandis que la mémoire fonctionne à 1750 MHz (14 Gbps effectifs).

En tant que carte à emplacement unique (single-slot), la NVIDIA RTX A4000 est alimentée via un connecteur 6 broches, avec une consommation maximale de 140 W. Les sorties vidéo incluent 4 ports DisplayPort 1.4a. La RTX A4000 est connectée au reste du système via une interface PCI-Express 4.0 x16. La carte mesure 241 mm de long, 112 mm de large et est équipée d’un système de refroidissement à emplacement unique.

AttributValeur
Architecture GPUNvidia AMPERE
Mémoire GPU16
Type de mémoire GPUGDDR6
Type de GPUPCIE
DisplayPort4x DisplayPort™ 2.1
VROui
Bande passante448 GB/s
RT Core performance37.4 TFLOPS
Interface mémoire256 bits
ECCOui
Tensor Cores192
CUDA Cores6144
Consommation Max140 W

Intelligence Artificielle (IA) et Deep Learning

Les architectures comme NVIDIA Hopper™ avec ses Tensor Cores de 4ème génération ou les matrices AI de l’AMD Instinct™ sont fondamentales. Elles sont optimisées pour le calcul matriciel et la mémoire HBM à haute bande passante. Cela accélère massivement l’entraînement des modèles d’IA complexes, du traitement du langage naturel à la vision par ordinateur, rendant le développement d’IA à grande échelle viable.

HPC et Simulation Scientifique

Les GPU modernes avec leurs milliers de cœurs CUDA ou Stream Processors et leur mémoire HBM sont essentiels. Leur architecture de calcul parallèle permet de traiter simultanément des calculs flottants massifs pour la modélisation climatique, la dynamique moléculaire ou l’ingénierie. Cette puissance, combinée à des interconnexions comme NVLink™, réduit drastiquement les temps de simulation, propulsant la recherche scientifique.

Analyse de Données et Big Data

Les architectures GPU avec des unités de calcul parallèle massives et une mémoire à haute bande passante sont idéales. Elles accélèrent les opérations intensives en données comme le filtrage, l’agrégation, et les algorithmes d’apprentissage automatique non IA. Cela permet aux analystes de traiter des téraoctets d’informations en minutes plutôt qu’en heures, révélant des tendances cruciales pour la finance, la logistique et la recherche.

Réalité Virtuelle (VR) et Réalité Augmentée (AR)

La faible latence et la grande bande passante mémoire des GPU modernes sont vitales pour la RV/RA. Ils doivent générer deux images haute résolution à des fréquences très élevées (90+ Hz) pour une immersion fluide, évitant le motion sickness. Les cœurs Tensor/IA peuvent améliorer l’upscaling et la fovéation, tandis que les architectures parallèles gèrent les interactions complexes et le suivi de mouvement, offrant des expériences ultra-réalistes.

Création de Contenu Numérique et Rendu 3D

Les cœurs RT dédiés des NVIDIA RTX™ ou les capacités RDNA™ 3 sont cruciales pour le rendu 3D photoréaliste et le ray tracing. La grande quantité de VRAM (ex: 48Go) et la bande passante élevée permettent de gérer des scènes complexes. Les GPU accélèrent la création de contenu, la prévisualisation en temps réel et le montage vidéo 8K, optimisant considérablement les workflows des artistes et designers.

Jeu Vidéo

Les architectures modernes comme NVIDIA Ada Lovelace™ ou AMD RDNA™ 3, avec leurs cœurs RT dédiés et leurs Tensor Cores, sont cruciales. Elles accélèrent le ray tracing, simulant la lumière réaliste, et l’upscaling via DLSS/FSR pour des mondes virtuels ultra-réalistes. Leur capacité de calcul parallèle assure des fréquences d’images élevées, indispensables pour une expérience de jeu fluide et immersive.

Usages

IA générative Modélisation et rendus 3D Entraînement et inférence en IA Contenus vidéo et streaming Visualisation de données et simulation |

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