Nvidia L2

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Photos non contractuelles

La NVIDIA L2 PCle, issue de l’architecture Ada Lovelace, se distingue comme un GPU puissant conçu pour des performances optimales dans un format compact 1-slot LP. Dotée de 24 Go de mémoire GDDR6 avec ECC, la L2 PCle offre une bande passante mémoire de 300 Go/s, garantissant une gestion fluide des tâches intensives en données. Équipée de Tensor Cores polyvalents pour les opérations INT8, FP16, BF16 et FP16, cette carte graphique atteint une puissance de calcul impressionnante de 24,1 TFLOPS en FP32.

L’intégration de RT Cores améliore ses capacités de ray tracing en temps réel, tandis que la prise en charge de la technologie Multi-Instance GPU (MIG) optimise l’allocation des ressources. Avec un cache L2 efficace de 36 Mo et un moteur multimédia robuste comprenant 2 unités NVENC (+AV1), 4 NVDEC et 4 NVJPEG, la L2 PCle se révèle extrêmement polyvalente. Bien que les détails concernant sa consommation énergétique n’aient pas encore été dévoilés, la L2 PCle représente une solution prometteuse pour les applications exigeantes nécessitant des performances élevées dans des espaces restreints.

Prix public généralement constaté.

Caractéristiques techniques
Architecture GPUNvidia Ada Lovelace
Mémoire GPU24
Type de mémoire GPUGDDR6
Type de GPUPCIE
Bande passante300 GB/s
INT8 Tensor Core193 TFOPS
TF32 Tensor Core48.3 TFLOPS
Consommation Max72W

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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