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Carte graphique NVIDIA GeForce RTX A2 - Mémoire de 16 Go Ampère

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Brand: PNY

La carte graphique NVIDIA A2 16 Go Ampere AI de PNY est une GPU de haute performance conçue pour les charges de travail en intelligence artificielle et en apprentissage automatique. Elle est basée sur l'architecture Ampere de NVIDIA, qui apporte des améliorations significatives en termes de performance et d'efficacité pour le deep learning, l'inférence et d'autres tâches intensives en calcul. Cette carte graphique est idéale pour les professionnels et les chercheurs qui ont besoin d'un matériel fiable et puissant pour exécuter des modèles d'IA complexes et des applications de traitement de données.

Avec 16 Go de mémoire GDDR6 ECC, l'A2 offre une fiabilité et une performance accrues pour le traitement de données à grande échelle. La largeur de bus mémoire de 128 bits assure un transfert efficace des données entre la GPU et la mémoire, tandis que la bande passante mémoire de 200 Go/s permet un déplacement plus rapide des données, réduisant ainsi les goulots d'étranglement lors des calculs intensifs. La carte est équipée de 1280 cœurs CUDA, qui contribuent à sa performance maximale en virgule flottante simple précision de 18 Tflops, la rendant adaptée à une large gamme d'applications d'IA et de calcul intensif.

La PNY A2 est optimisée pour une utilisation dans les centres de données et les stations de travail d'IA, offrant un équilibre entre performance, efficacité énergétique et évolutivité. Elle prend en charge divers cadres et bibliothèques d'IA, permettant une intégration sans heurt dans les flux de travail existants. L'inclusion de la mémoire ECC aide également à maintenir l'intégrité des données lors des calculs longs, ce qui est crucial pour les applications d'IA critiques.

Brand: PNY
Model: NVIDIA A2
Spécifications: 16 Go de mémoire GDDR6 ECC, largeur de bus mémoire de 128 bits, bande passante mémoire de 200 Go/s, 1280 cœurs CUDA, performance maximale en virgule flottante simple précision de 18 Tflops
Caractéristiques: Conçue pour les charges de travail en IA et en apprentissage automatique, prend en charge les applications de deep learning et de calcul intensif, inclut une mémoire ECC pour l'intégrité des données, optimisée pour les centres de données et les stations de travail d'IA
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