PNY NVIDIA A800 40GB Active

Carte PNY NVIDIA A800 40GB vue du dessus avec grille latérale dorée et turbine

Principales Caractéristiques

Modèle / SKU : PNY NVIDIA A800 40GB Active — VCNA800‑PB
Architecture : NVIDIA Ampere
Cœurs CUDA : 6 912
Cœurs Tensor (3ᵉ gén.) : 432
Mémoire : 40 Go HBM2
Interface mémoire : 5 120 bits
Bande passante mémoire : 1 555,2 Go/s
Interface système : PCI Express 4.0 x16
NVLink : Oui, jusqu’à 400 Go/s bidirectionnel
Consommation maximale : 240 W
Refroidissement : actif (ventilateur)
MIG support : jusqu’à 7 instances GPU
Sorties vidéo : Aucune sur la carte — nécessite GPU compagnon pour affichage
Licence logicielle : 3 ans NVIDIA AI Enterprise incluse

SKU :

Prix / Devis

Description du produit

La carte PNY NVIDIA A800 40GB Active (SKU VCNA800‑PB) est conçue pour les capacités de calcul intensif en IA, data science et HPC. Elle repose sur l’architecture Ampere de NVIDIA, avec 6 912 cœurs CUDA et 432 cœurs Tensor de troisième génération pour une performance accrue dans les charges de travail de formation et d’inférence.

Elle embarque 40 Go de mémoire HBM2 sur un bus mémoire de 5 120 bits, offrant une bande passante de 1 555,2 Go/s. Cette mémoire à haute vitesse permet de traiter des ensembles de données volumineux ou des modèles complexes avec une latence réduite.

La consommation maximale de la carte est de 240 W, ce qui la positionne dans une catégorie de puissance compatible avec des stations de travail dédiées. Elle se connecte au système via PCI Express 4.0 x16 pour assurer des transferts de données efficaces avec le CPU et la mémoire système.

La carte supporte la technologie NVLink de troisième génération pour mettre en relation deux cartes A800 et doubler l’empreinte mémoire effective. La bande passante GPU‑à‑GPU atteint jusqu’à 400 Go/s, ce qui permet d’agréger les ressources sans recourir à la mémoire système.

...

Un aspect important : la carte ne dispose pas de sorties d’affichage intégrées. Pour l’affichage, elle doit être couplée à un GPU compagnon (par exemple RTX Ada, RTX A4000, T1000), ce qui permet de séparer les tâches graphiques et de calcul pour optimiser les performances.

La carte est livrée avec une licence de trois ans pour le logiciel NVIDIA AI Enterprise, offrant un écosystème complet pour les frameworks IA, les outils de déploiement, la gestion et le support. Le support MIG (GPU multi-instance) permet de diviser la carte en jusqu’à 7 instances totalement isolées pour maximiser l’utilisation.

Caractéristiques Détaillées

\u003Ctable\u0020class\u003D\u0022min\u002Dw\u002Dfull\u0020divide\u002Dy\u0020divide\u002Dgray\u002D200\u0022\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u003Cthead\u0020class\u003D\u0022bg\u002Dgray\u002D50\u0022\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Ctr\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Cth\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D3\u0020text\u002Dleft\u0020text\u002Dxs\u0020font\u002Dmedium\u0020text\u002Dgray\u002D500\u0020uppercase\u0020tracking\u002Dwider\u0022\u003ECat\u00E9gorie\u003C\u002Fth\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Cth\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D3\u0020text\u002Dleft\u0020text\u002Dxs\u0020font\u002Dmedium\u0020text\u002Dgray\u002D500\u0020uppercase\u0020tracking\u002Dwider\u0022\u003ESp\u00E9cification\u003C\u002Fth\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u003C\u002Ftr\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u003C\u002Fthead\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u003Ctbody\u0020class\u003D\u0022bg\u002Dwhite\u0020divide\u002Dy\u0020divide\u002Dgray\u002D200\u0022\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EMod\u00E8le\u0020\u002F\u0020SKU\u003C\u002Ftd\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EPNY\u0020NVIDIA\u0020A800\u002040GB\u0020Active\u0020\u2014\u0020VCNA800\u2011PB\u003C\u002Ftd\u003E\u003C\u002Ftr\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EArchitecture\u0020GPU\u003C\u002Ftd\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003ENVIDIA\u0020Ampere\u003C\u002Ftd\u003E\u003C\u002Ftr\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EC\u0153urs\u0020CUDA\u003C\u002Ftd\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003E6912\u003C\u002Ftd\u003E\u003C\u002Ftr\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EC\u0153urs\u0020Tensor\u003C\u002Ftd\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003E432\u0020\u00283e\u0020g\u00E9n\u00E9ration\u0029\u003C\u002Ftd\u003E\u003C\u002Ftr\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EM\u00E9moire\u003C\u002Ftd\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003E40\u0020Go\u0020HBM2\u003C\u002Ftd\u003E\u003C\u002Ftr\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EInterface\u0020m\u00E9moire\u003C\u002Ftd\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003E5120\u0020bits\u003C\u002Ftd\u003E\u003C\u002Ftr\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EBande\u0020passante\u0020m\u00E9moire\u003C\u002Ftd\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003E1555,2\u0020Go\u002Fs\u003C\u002Ftd\u003E\u003C\u002Ftr\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EInterface\u0020syst\u00E8me\u003C\u002Ftd\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EPCI\u0020Express\u00204.0\u0020x16\u003C\u002Ftd\u003E\u003C\u002Ftr\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003ENVLink\u003C\u002Ftd\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EOui,\u0020jusqu\u2019\u00E0\u0020400\u0020Go\u002Fs\u0020bidirectionnel\u003C\u002Ftd\u003E\u003C\u002Ftr\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EMulti\u2011Instance\u0020GPU\u0020\u0028MIG\u0029\u003C\u002Ftd\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EJusqu\u2019\u00E0\u00207\u0020instances\u0020ind\u00E9pendantes\u003C\u002Ftd\u003E\u003C\u002Ftr\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003ESorties\u0020vid\u00E9o\u003C\u002Ftd\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EAucune\u0020\u2014\u0020non\u0020destin\u00E9e\u0020\u00E0\u0020l\u2019affichage\u003C\u002Ftd\u003E\u003C\u002Ftr\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003ERefroidissement\u003C\u002Ftd\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EActif\u0020\u0028ventilateur\u0020radial\u0029\u003C\u002Ftd\u003E\u003C\u002Ftr\u003E\u000D\u000A\u0020\u0020\u0020\u0020\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003EConsommation\u003C\u002Ftd\u003E\u003Ctd\u0020class\u003D\u0022px\u002D6\u0020py\u002D4\u0022\u003E240\u0020W\u0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