NVIDIA A30: la GPU per server in breve

NVIDIA A30 è una versatile GPU per server, in grado di accelerare i calcoli per i più svariati carichi di lavoro a livello aziendale. Sviluppata specificamente per l’inferenza dell’IA, per il deep learning e per l’High Performance Computing (HPC), è adatta anche a svolgere altre funzioni, ad esempio per eseguire analisi approfondite dei dati. Grazie ai suoi core tensoriali, la A30 raggiunge prestazioni fino a 165 TFLOPS (TeraFLOPS) per il deep learning e 10,3 TFLOPS per carichi di lavoro HPC.

Quali sono le caratteristiche prestazionali di NVIDIA A30?

NVIDIA A30 si basa sull’architettura Ampere, che fa parte della piattaforma EGX, grazie alla quale NVIDIA offre un’infrastruttura ottimizzata per l’intelligenza artificiale e l’High Performance Computing. Inoltre, la A30 è dotata della terza generazione di tensor core, che accelerano notevolmente i processi di inferenza e riducono i tempi di addestramento. La panoramica seguente mostra le principali caratteristiche prestazionali della GPU per server:

• 165 TFLOPS di potenza di calcolo TF32 per deep learning o addestramento di IA e inferenza
• 10,3 TFLOPS di potenza di calcolo FP64 per applicazioni HPC, come calcoli scientifici o simulazioni
• 10,3 TFLOPS di potenza FP32 per calcoli di carattere generale
• 24 gigabyte di memoria HBM2 (memoria GPU)
• Larghezza di banda della memoria GPU di 933 gigabyte al secondo, l’ideale per i carichi di lavoro paralleli
• Potenza assorbita: 165 watt
• PCIe Gen4 a 64 gigabyte al secondo per una veloce trasmissione dei dati
• NVLINK a 200 gigabyte al secondo per la comunicazione fra più GPU

Quali sono i vantaggi e gli svantaggi di NVIDIA A30?

NVIDIA A30 offre un buon equilibrio tra potenza di calcolo, efficienza energetica e scalabilità. Tra i principali vantaggi di questa GPU per server ricordiamo:

• Potenza di calcolo con un buon rapporto qualità-prezzo: la A30 unisce elevate prestazioni per l’IA e l’HPC con un consumo energetico relativamente basso, garantendo quindi un funzionamento efficiente dal punto di vista energetico nei data center. Grazie al suo buon rapporto qualità-prezzo, è l’ideale per le aziende che necessitano di una GPU potente, ma che desiderano evitare elevati costi di investimento.
• GPU multi-istanza (MIG, Multi-Instance GPU): NVIDIA A30 può essere partizionata in un massimo di quattro istanze GPU indipendenti. In questo modo è possibile eseguire più carichi di lavoro in parallelo con un’elevata larghezza di banda e memoria dedicata, ottimizzando quindi l’utilizzo delle risorse e aumentando l’efficienza.
• NVLink di nuova generazione: NVIDIA NVLink permette di collegare due GPU A30 per velocizzare i carichi di lavoro più voluminosi e ottenere una maggiore larghezza di banda di memoria.
• Buona scalabilità: che si tratti di carichi di lavoro di minore entità o di calcoli complessi, la GPU A30 è adatta alle esigenze più svariate. Grazie alla funzionalità MIG e alle tecnologie NVLink e PCIe Gen4, essa rende possibile un utilizzo flessibile delle risorse e un adattamento dinamico alle singole necessità.

I punti deboli della GPU A30 si notano nel confronto con modelli di punta come NVIDIA H100 o A100. La A30 è in grado di offrire prestazioni elevate, ma non riesce a competere con le GPU di fascia alta dal punto di vista tecnico. Un ulteriore svantaggio è il fatto che NVIDIA A30 utilizza memorie HBM2, mentre i modelli più potenti usano già lo standard HBM3 e offrono quindi una larghezza di banda ancora maggiore per la memoria.

Campi di applicazione: quali sono le applicazioni più adatte per NVIDIA A30?

NVIDIA A30 è progettata per una vasta gamma di carichi di lavoro nel campo dell’IA e dell’HPC. Cloud computing, virtualizzazione o utilizzo in data center ad alte prestazioni: la A30 è una valida soluzione per affrontare i più diversi carichi di lavoro a livello aziendale. Alcuni dei principali campi di applicazione sono:

• Addestramento per il deep learning: la A30 è utilizzata per l’addestramento di reti neurali. Questa GPU è particolarmente adatta per il transfer learning (ossia l’adattamento a nuovi set di dati) e per modelli di deep learning più snelli, pensati su misura per attività specifiche.
• Inferenza per il deep learning: questo processore grafico è ottimizzato per carichi di lavoro di inferenza e permette di eseguire calcoli rapidi ed efficienti per modelli di IA pre-addestrati. NVIDIA A30 è quindi l’ideale per applicazioni in tempo reale come il riconoscimento vocale automatico o per l’analisi delle immagini.
• High Performance Computing: la GPU A30 può essere utilizzata anche per simulazioni e calcoli complessi che richiedono un’elevata potenza di calcolo, come analisi finanziarie o simulazioni scientifiche nel campo delle previsioni meteorologiche. In particolare, questa GPU è una soluzione conveniente per eseguire i carichi di lavoro di HPC meno impegnativi.
• Analisi approfondite dei dati: poiché la GPU è in grado di elaborare rapidamente grandi quantità di dati e di analizzarli in modo efficiente, la A30 trova applicazione anche nel campo dei Big Data, della Business Intelligence e dell’apprendimento automatico.
• Server GPU: grazie alla GPU A30, le aziende hanno la possibilità di gestire potenti server GPU in modo conveniente, con la scalabilità necessaria a soddisfare le loro esigenze.

Quali sono le alternative possibili a NVIDIA A30?

Sia la stessa NVIDIA che i suoi concorrenti, come Intel e AMD, propongono diverse alternative alla A30. Ad esempio, all’interno della gamma NVIDIA sono disponibili i modelli A100 e H100, che rappresentano ulteriori soluzioni con un livello di prestazioni ancora più elevato. L’acceleratore di IA Intel Gaudi 3 è progettato principalmente per applicazioni di inferenza, mentre l’acceleratore AMD Instinct MI210 offre un’alternativa ad alte prestazioni nell’ecosistema AMD. Nella nostra guida “GPU per server a confronto” ti forniamo informazioni dettagliate sui processori grafici e sugli acceleratori di IA più diffusi.