NVIDIA A30 : portrait du GPU pour serveurs

Le NVIDIA A30 est un GPU pour serveurs flexible qui offre une accélération de calcul pour les charges de travail d’entreprise les plus diverses. Il a été spécialement conçu pour l’inférence IA, le Deep Learning et le High Performance Computing (HPC), mais il convient aussi notamment à l’analyse de données à grande échelle. Grâce à ses cœurs Tensor, l’A30 atteint jusqu’à 165 TFLOPS (TeraFLOPS) en Deep Learning et fournit 10,3 TFLOPS pour les charges de travail HPC.

Quelles sont les performances du NVIDIA A30 ?

Le NVIDIA A30 est basé sur l’architecture Ampere, qui fait partie de la plateforme EGX, par laquelle NVIDIA fournit une infrastructure optimisée pour l’intelligence artificielle et le High Performance Computing. L’A30 est également équipé de la troisième génération de cœurs Tensor, qui accélèrent considérablement les processus d’inférence et réduisent les temps d’entraînement. L’aperçu ci-dessous énumère les principales caractéristiques de performance de ce GPU pour serveurs :

• 165 TFLOPS de puissance de calcul TF32 pour le Deep Learning, l’entraînement de modèles IA et l’inférence
• 10,3 TFLOPS de puissance de calcul FP64 pour les applications HPC comme les calculs scientifiques ou les simulations
• 10,3 TFLOPS de performance FP32 pour des calculs généraux
• 24 Go de mémoire HBM2 dédiée au GPU
• Bande passante mémoire GPU de 933 Go/s, optimale pour les charges de travail parallèles
• Consommation électrique : 165 watts
• PCIe Gen4 avec 64 Go/s pour des transferts de données rapides
• NVLINK avec 200 Go/s pour la communication multi-GPU

Quels sont les avantages et les inconvénients du NVIDIA A30 ?

Le NVIDIA A30 offre un bon équilibre entre puissance de calcul, efficacité énergétique et évolutivité. Les avantages les plus importants de ce GPU pour serveurs sont :

• Puissance de calcul rentable : l’A30 combine de hautes performances en IA et HPC avec une faible consommation énergétique, garantissant une exploitation énergétique efficace dans les data centers. Grâce à son bon rapport qualité/prix, il convient parfaitement aux entreprises qui ont besoin d’un GPU performant, mais qui veulent éviter des coûts d’investissement élevés.
• GPU multi-instance (MIG) : le NVIDIA A30 peut être partitionné au maximum en quatre instances GPU indépendantes. Il est ainsi possible d’exécuter en parallèle plusieurs charges de travail avec une bande passante élevée et une mémoire propre, ce qui optimise l’utilisation des ressources et augmente l’efficacité.
• NVLink de nouvelle génération : grâce à NVIDIA NVLink, deux GPU A30 peuvent être reliés entre eux pour accélérer des charges de travail importantes et fournir une plus grande bande passante mémoire.
• Bonne évolutivité : qu’il s’agisse de petites charges de travail ou de calculs complexes et intensifs, le GPU A30 convient aux exigences les plus diverses. Grâce à la fonctionnalité MIG, NVLink et PCIe Gen4, il permet une utilisation flexible des ressources, adaptée dynamiquement aux besoins.

Les faiblesses du GPU A30 se révèlent lorsqu’on le compare avec des modèles de pointe comme le NVIDIA H100 ou l’A100. L’A30 offre certes des performances élevées, mais il ne peut pas tout à fait rivaliser avec les GPU haut de gamme en termes de puissance. Un autre inconvénient est que le NVIDIA A30 utilise la mémoire HBM2, alors que les modèles plus puissants travaillent souvent déjà avec le standard HBM3 et disposent ainsi d’une bande passante mémoire encore plus élevée.

Domaines d’application : où le NVIDIA A30 est-il le plus adapté ?

Le NVIDIA A30 est conçu pour une large gamme de charges de travail d’IA et de HPC. Qu’il s’agisse de Cloud computing, de virtualisation ou d’utilisation dans des centres de calcul à haute performance, l’A30 convient aux charges de travail d’entreprise de tous types. Ses principaux domaines d’application sont :

• L’entraînement en Deep Learning : l’A30 est utilisé pour l’entraînement des réseaux neuronaux. Le GPU est particulièrement adapté au Transfer Learning (adaptation à de nouveaux ensembles de données) et à des modèles de Deep Learning plus légers, conçus pour des tâches spécifiques.
• Inférence pour le Deep Learning : le GPU est optimisé pour les charges de travail d’inférence et permet des calculs rapides et efficaces pour des modèles d’IA pré-entraînés. Le NVIDIA A30 est donc idéal pour les applications en temps réel telles que la reconnaissance vocale ou l’analyse d’images.
• High Performance Computing : le GPU A30 peut également être utilisé pour des calculs et des simulations complexes qui nécessitent une grande puissance de calcul, comme les analyses financières ou les simulations scientifiques pour les prévisions météo. Pour les charges de travail HPC moins exigeantes en particulier, l’A30 offre une solution rentable.
• Analyse de données à grande échelle : grâce à sa capacité à traiter et analyser rapidement, l’A30 est également utilisé dans les domaines du Big Data, de la Business Intelligence et du Machine Learning.
• Serveur GPU : le GPU A30 permet aux entreprises de déployer des serveurs GPU puissants à un coût réduit et de pouvoir les faire évoluer en fonction des besoins.

Quelles sont les alternatives au NVIDIA A30 ?

NVIDIA elle-même ainsi que des entreprises concurrentes comme Intel ou AMD proposent différentes alternatives à l’A30. Dans le portefeuille de NVIDIA, l’A100 et l’H100 sont ainsi des alternatives encore plus performantes. L’accélérateur d’intelligence artificielle Intel Gaudi 3 est surtout conçu pour les applications d’inférence et l’accélérateur AMD Instinct MI210 représente une option haute performance de l’écosystème AMD. Vous trouverez des informations détaillées sur les GPU et accélérateurs IA les plus couramment utilisés dans notre guide comparatif des GPU pour serveurs.