Nvidia A40

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Prix public généralement constaté.

7000,00  HT

La carte A40 PCIe est une carte graphique professionnelle de NVIDIA. Construite sur le procédé 8 nm et basée sur le processeur graphique GA102, la carte supporte DirectX 12 Ultimate. Le processeur graphique GA102 est une puce de grande taille avec une surface de matrice de 628 mm² et 28 300 millions de transistors. Il comporte 10 752 shaders, 336 unités de mappage de texture et 112 ROP. Sont également inclus 336 cœurs tenseur qui contribuent à améliorer la vitesse des applications d’apprentissage automatique. La carte possède également 84 cœurs d’accélération de ray tracing. NVIDIA a associé 48 Go de mémoire GDDR6 à l’A40 PCIe, connectée via une interface mémoire 384 bits. Le GPU fonctionne à une fréquence de 1 305 MHz, qui peut être boostée jusqu’à 1 740 MHz, la mémoire fonctionne à 1 812 MHz (14,5 Gbps effectifs).

Étant une carte à double emplacement, la NVIDIA A40 PCIe tire son alimentation d’un connecteur d’alimentation EPS à 8 broches, avec une consommation électrique nominale de 300 W maximum. Les sorties d’affichage incluent : 3x DisplayPort 1.4a. L’A40 PCIe est connectée au reste du système à l’aide d’une interface PCI-Express 4.0 x16. La carte mesure 267 mm de long, 111 mm de large et dispose d’une solution de refroidissement à double emplacement.

AttributValeur
Architecture GPUNvidia AMPERE
Mémoire GPU48
Type de mémoire GPUGDDR6
Type de GPUPCIE
Bande passante696 GB/s
CUDA Cores10752
RT Cores84
Tensor Cores336
FP3237.4 TFLOPS
FP16 Tensor Cores149.7 TFLOPS
TF32 Tensor74.8 TFLOPS
RT Cores performance73.1 TFLOPS
BF16 Tensor149.7 TFLOPS
INT8 Tensor299.3 TOPS
INT4 Tensor598.7 TOPS
Consommation Max250W

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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