NVIDIA A30 Tensor Core GPU
NVIDIA A30® は NVIDIA Ampereアーキテクチャの Tensorコアとマルチインスタンス GPU (MIG)で、大規模な AI推論やハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)アプリケーションといった多様なワークロードを安全に高速化します。
A30 搭載サーバは強力な演算能力や HBM2 大容量メモリ、毎秒 933GBのメモリ帯域幅、NVLinkによるスケーラビリティをもたらします。 NVIDIA InfiniBand、NVIDIA Magnum IO、RAPIDSオーブンソースライブラリスイート (RAPIDS Accelerator for Apache Spark を含む)との組み合わせにより、NVIDIAデータセンタープラットフォームは、かつてないレベルのパフォーマンスと効率で、巨大なワークロードに対応します。
ディープラーニング トレーニング
NVIDIA A30 Tensorコアと Tensor Float (TF32)を利用することで、NVIDIA T4と比較して最大 10倍のパフォーマンスをコード変更することなく得られます。さらに、Automatic Mixed Precisionと FP16の活用で 2倍の高速化が可能になり、スループットは合わせて 20倍に増えます。
NVIDIA NVLink、PCIe Gen4、NVIDIA Mellanox ネットワーキング、 NVIDIA Magnum IO SDKと組み合わせることで、数千の GPUまでスケールできます。
Tensor コアと MIGにより、A30はいつでも柔軟にワークロードを処理できます。要求がピークのときには本稼働で推論に使用し、オフピーク時には一部の GPUを転用して同じモデルを高速で再トレーニングできます。
AI トレーニング — V100 の 3倍、T4 の 6倍のスループット
BERT Large ファインチューニング、収束までの時間
ディープラーニング 推論
NVIDIA A30 には、推論ワークロードを最適化する画期的な機能が導入されています。FP64から TF32や INT4まで、あらゆる精度を加速します。GPUあたり最大 4つの MIGをサポートする NVIDIA A30では、安全なハードウェアパーティションで複数のネットワークを同時に運用でき、サービス品質 (QoS)が保証されます。また、スパース構造により数々の推論パフォーマンスの向上に加え、最大 2倍のパフォーマンスがもたらされます。
AI 推論 – リアルタイム対話型 AI で V100 と比較してスループットが最大 3倍
BERT Large 推論 (正規化済み)
レイテンシ 10ms 未満でのスループット
AIトレーニング— V100の 3倍、T4の 6倍のスループット
BRN50 v1.5推論 (正規化)
7ms以下のレイテンシでのスループット
ハイパフォーマンス コンピューティング
NVIDIA A30は FP64の NVIDIA Ampereアーキテクチャ Tensorコアを備えています。帯域幅が毎秒 933GB/sの GPUメモリ 24GBとの組み合わせにより、倍精度計算を短時間で解決できます。HPCアプリケーションで TF32を活用すれば、単精度の密行列積演算のスループットを上げることができます。
FP64 Tensorコアと MIGの組み合わせにより、研究機関は GPUを安全に分割して複数の研究者がコンピューティングリソースを利用できるようにし、QoSを保証し GPU使用率を最大限まで高めることができます。AIを展開している企業は要求のピーク時に NVIDIA A30を推論に利用し、オフピーク時には同じコンピューティングサーバを HPCや AIトレーニングのワークロードに転用できます。
HPC — V100 と比較して最大 1.1 倍、T4 と比較して 8 倍のスループット
LAMMPS (正規化済み)
NVIDIA A30 datasheet
A30 / A100 仕様比較
A30 | A100-PCIe | |
FP64 | 5.2 teraFLOPS | 9.7 teraFLOPS |
FP64 Tensor コア | 10.3 teraFLOPS | 19.5 teraFLOPS |
FP32 |
10.3 teraFLOPS |
19.5 TFLOPS |
TF32 Tensor コア | 82 teraFLOPS | 165 teraFLOPS* |
156 teraFLOPS | 312 teraFLOPS* |
BFLOAT16 Tensor コア | 165 teraFLOPS | 330 teraFLOPS* |
312 teraFLOPS | 624 teraFLOPS* |
FP16 Tensor コア | 165 teraFLOPS | 330 teraFLOPS* |
312 teraFLOPS | 624 teraFLOPS* |
INT8 Tensor コア | 330 TOPS | 661 TOPS* |
624 TOPS | 1,248TOPS* |
INT4 Tensor コア | 661 TOPS | 1321 TOPS* |
1,248 TOPS | 2,496 TOPS* |
メディア エンジン | 1 optical flow accelerator (OFA) 1 JPEG デコーダー (NVJPEG) 4 ビデオ デコーダー (NVDEC) |
1 optical flow accelerator (OFA) 5 JPEG デコーダー (NVJPEG) 5 ビデオ デコーダー (NVDEC) |
GPU メモリ | 24GB HBM2 | 40GB HBM2 |
GPU メモリ帯域幅 | 933GB/s | 1,555GB/s |
相互接続 | PCIe Gen4: 64GB/s NVIDIA NVLINK: 200 GB/s** |
PCIe Gen4: 64GB/s NVIDIA NVLink 600 GB/s** |
フォーム ファクター | Dual-slot, full-height, full-length (FHFL) |
Dual-slot, full-height, full-length (FHFL) |
最大熱設計電力 (TDP) |
165W | 250W |
マルチインスタンス GPU (MIG) |
6GBのGPUインスタンスが4つ 12GBのGPUインスタンスが2つ 24GBのGPUインスタンスが1つ |
5GBのGPUインスタンスが7つ 10GBのGPUインスタンスが4つ 20GBのGPUインスタンスが2つ 40GBのGPUインスタンスが1つ |
* With sparsity
** NVLink Bridge for up to two GPUs
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