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Sistema de Aprendizaje Profundo NVIDIA DGX A100 (8x A100, 640GB)

Modelo: DGX A100

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El dispositivo de IA original fabricado por NVIDIA: ocho GPUs A100 de 80 GB SXM4 en seis NVSwitches con 640 GB de memoria GPU unificada, CPUs AMD EPYC de 64 núcleos duales, hasta 2 TB de memoria del sistema y 30 TB de almacenamiento NVMe Gen4, entregado como un sistema integrado de fábrica que ejecuta toda la pila de software DGX de NVIDIA. Infraestructura de entrenamiento llave en mano con responsabilidad de un solo proveedor, suministrada y enviada a nivel mundial DDP por MillionMiner.

Especificaciones completas

Modelo DGX A100
GPU 8x NVIDIA A100
Memoria total de GPU Up to 640 GB
NVLinks por GPU 12
Ancho de banda bidireccional 600 GB/s
NVSwitches 6x NVIDIA NVSwitch
Rendimiento de IA 5 petaFLOPS
MIG Up to 56 instances (7 per GPU)
Memoria del Sistema Up to 2 TB
CPU's Dual 64-core AMD
Almacenamiento Up to 30 TB Gen4 NVMe SSD
Interfaz de Red 10x Mellanox ConnectX-6
SO Ubuntu Linux

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Detalles del Producto

Sistema de aprendizaje profundo NVIDIA DGX A100: arquitectura, pila de software, escalado SuperPOD y la decisión de construir versus comprar para infraestructura de IA de 8 GPU

El DGX A100 ocupa un lugar específico en la historia de la infraestructura de IA: es la máquina que definió cómo debería ser un nodo de entrenamiento con 8 GPU. Cada servidor HGX A100 en el mercado, incluyendo las plataformas Supermicro en el catálogo de MillionMiner, está construido alrededor de la placa base GPU diseñada por NVIDIA para este sistema. La compra del DGX significa comprar el original, con todas las capas de NVIDIA sobre el silicio. La arquitectura de computo. Ocho GPU NVIDIA A100 80GB SXM4 se montan en la placa base HGX y se interconectan mediante seis NVSwitches en una topología de malla completa. Cada GPU lleva 12 NVLinks de tercera generación, ofreciendo 600 GB/s de ancho de banda bidireccional GPU a GPU, con 4,8 TB/s de ancho de banda de regulación transversal total a través del tejido. En términos prácticos, la sincronización de gradientes entre las ocho GPU se completa lo suficientemente rápido como para que el entrenamiento distribuido escale casi linealmente, que es la razón por la cual existen sistemas SXM-plus-NVSwitch. La nodo totaliza 640GB de memoria GPU HBM2e agrupada y 5 petaFLOPS de rendimiento en IA, con un rendimiento en inferencia INT8 alcanzando los 10 petaOPS. Las particiones Multi-Instance GPU dividen cada A100 en hasta siete instancias aisladas, por lo que un DGX presenta hasta 56 GPU particionadas para múltiples inquilinos en inferencia, una configuración que permite que la misma máquina entrene por la noche y sirva docenas de cargas de trabajo aisladas durante el día. La plataforma host está dimensionada para que las GPU nunca esperen. Dos procesadores AMD EPYC 7742 de 64 núcleos ofrecen 128 núcleos y 256 hilos para carga de datos, preprocesamiento y aumento. La memoria del sistema alcanza los 2TB de DDR4. El almacenamiento se divide entre NVMe M.2 dedicados para el sistema operativo y 30TB de NVMe Gen4 internos para conjuntos de datos, manteniendo las operaciones de entrada y salida de entrenamiento fuera del camino de arranque. Diez interfaces Mellanox ConnectX-6, que incluyen ocho adaptadores HDR InfiniBand de 200Gb/s de puerto único, están dispuestas una por GPU para GPUDirect RDMA, la topología que permite que múltiples nodos DGX intercambien gradientes directamente entre memorias GPU a través de la red sin pasar por la CPU. La pila de software, que es la mitad que no incluyen los servidores white-box, el DGX OS, una distribución basada en Ubuntu ajustada para el hardware, viene instalada. NVIDIA Base Command proporciona orquestación, programación y gestión de flotas. El catálogo NGC ofrece contenedores certificados para todos los principales marcos de entrenamiento e inferencia, validados en rendimiento contra este sistema exacto, por lo que la brecha entre desembalaje y la primera ejecución de entrenamiento se mide en horas. El soporte NVIDIA AI Enterprise cubre toda la pila bajo un solo contrato: cuando un trabajo falla, no hay un integrador apuntando a NVIDIA y NVIDIA devolviendo la misma mirada. La ruta de escalado es parte de lo que usted compra. El DGX A100 es el bloque de construcción de la arquitectura de referencia DGX SuperPOD de NVIDIA, el plan publicado para escalar desde un nodo a clústeres de veinte, cien o más, con topología de red validada, arquitectura de almacenamiento y herramientas de gestión. Las organizaciones que comienzan con un DGX heredan un camino documentado desde el ajuste fino en un solo nodo hasta el entrenamiento a escala de clúster, en lugar de diseñar ese camino por sí mismas. La decisión entre construir o comprar, honesta y claramente expresada. MillionMiner vende ambos lados. El Supermicro AS-4124GO-NART+ en este catálogo ofrece el mismo complejo de GPU con ocho A100 NVSwitch en un host configurable a un costo de plataforma menor, y para equipos con presupuesto que se sienten cómodos asumiendo su propia integración y pila de software, es la opción racional. El DGX A100 es para el comprador opuesto: empresas e instituciones de investigación donde la adquisición favorece la responsabilidad de un único proveedor, donde el cumplimiento requiere una plataforma de referencia compatible, y donde el costo de los ingenieros resolviendo problemas de integración excede la prima del aparato. Tiempo hasta la primera ejecución de entrenamiento, solo una vía de escape, y una ruta de escalado validada son el producto. El DGX A100 sigue siendo la solución de IA más implementada en todo el mundo, con un ecosistema de software que NVIDIA continúa manteniendo en las versiones actuales de CUDA. Como sistema montado en rack de 6U que consume varios kilovatios a plena carga, pertenece a un entorno de centro de datos; MillionMiner confirma los requerimientos energéticos y de refrigeración durante la configuración, realiza envíos internacionales DDP con aduanas gestionadas, y ofrece hosting en sus propias instalaciones para equipos que prefieren no provisionar infraestructura en sitio.

NVIDIA DGX A100: Por qué los equipos pagan por el dispositivo en lugar de construir el servidor

Cualquier integrador competente puede montar ocho GPUs A100 en un chasis. Lo que no pueden enviar es el resto del DGX A100: el sistema que NVIDIA diseñó en torno a su placa base HGX, validado como una unidad, y respaldado por un único proveedor para todo lo que hay dentro de la caja. El hardware es el diseño de referencia que imitan todos los servidores con 8 GPUs A100. Ocho GPUs SXM4 de 80GB A100 se interconectan a través de seis NVSwitches, cada GPU llevando 12 NVLinks para 600 GB/s de ancho de banda bidireccional y 4,8 TB/s de capacidad total de fabric, el doble de la generación DGX anterior. El nodo agrupa 640 GB de memoria GPU y ofrece 5 petaFLOPS de rendimiento en IA. Procesadores duales AMD EPYC de 64 núcleos, hasta 2 TB de memoria DDR4, 30 TB de NVMe Gen4 internos y diez interfaces Mellanox ConnectX-6 (ocho a 200 Gb/s para la fabric de computo, el resto para almacenamiento y gestión) completan un sistema sin componentes que usted tenga que especificar, adquirir o depurar. El software es lo que las alternativas de caja blanca no pueden igualar. DGX OS llega instalado y ajustado. NVIDIA Base Command se encarga de la orquestación, la programación de trabajos y la gestión del clúster. El catálogo NGC ofrece contenedores certificados y optimizados para rendimiento para PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, Triton y cientos de frameworks, probados específicamente con hardware DGX. Cuando algo funciona mal en cualquier parte de la pila, ya sea GPU, fabric, controlador o contenedor, un solo contrato de soporte con un solo proveedor soluciona la respuesta. Esa es la lógica de compra. El DGX A100 es para equipos cuyo coste de riesgo de integración, tiempo de depuración y retrasos en el entrenamiento superan la prima del equipo. MillionMiner suministra el DGX A100 con entrega mundial DDP y apoya la planificación de la implementación, integración en racks y hosting.

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NVIDIA DGX A100: El dispositivo de IA listo para usar con 8 GPU

El DGX A100 es el propio sistema de 8 GPU de NVIDIA, construido, integrado y soportado de principio a fin por la empresa que fabrica las GPUs. Ocho GPUs A100 80GB SXM4 se conectan a través de seis NVSwitches con 12 NVLinks por GPU a 600 GB/s, agrupando 640 GB de memoria GPU tras un rendimiento de AI de 5 petaFLOPS. Dos CPUs AMD EPYC de 64 núcleos, hasta 2TB de memoria del sistema, 30TB de almacenamiento NVMe Gen4 y diez interfaces Mellanox ConnectX-6 vienen preintegradas, con DGX OS y la pila de software certificada de NVIDIA instalada antes de su envío. Enciéndalo, descargue un contenedor de NGC y comience a entrenar el mismo día.

El dispositivo original con 8x A100

Ocho GPUs A100 80GB, seis NVSwitches, 640GB de memoria agrupada, 5 petaFLOPS. El sistema de referencia contra el cual se mide cada servidor HGX A100.

Software incluidos, Riesgo excluido

Los contenedores certificados DGX OS, Base Command y NGC llegan preinstalados. Un proveedor soporta toda la pila, desde el silicio GPU hasta el marco de trabajo.

Un nodo hoy, SuperPOD mañana

Ocho puertos de tejido ConnectX-6 de 200 Gb/s y la arquitectura SuperPOD publicada por NVIDIA le ofrecen un camino validado desde un sistema hasta un clúster de entrenamiento.

Preguntas frecuentes

Preguntas Frecuentes

El complejo de hardware GPU es similar en diseño, ya que otros proveedores construyen sobre la placa base HGX de NVIDIA. La diferencia radica en todo lo que la rodea: los ingenieros de NVIDIA, validan y apoyan el sistema completo como un solo producto, con DGX OS, orquestación Base Command y contenedores certificados por NGC preinstalados. Los servidores de caja blanca dejan la integración, la optimización del sistema operativo y la coordinación del soporte de múltiples proveedores a usted. El DGX elimina esos riesgos.

Ocho GPU NVIDIA A100 80GB SXM4 con un total de 640GB de memoria GPU, seis NVSwitches con 12 NVLinks por GPU a 600 GB/s bidireccional, 5 petaFLOPS de rendimiento en IA, CPUs AMD EPYC duales de 64 núcleos (128 núcleos), hasta 2TB de memoria del sistema, 30TB de almacenamiento interno NVMe Gen4 y diez interfaces de red Mellanox ConnectX-6 en un chasis montado en rack de 6U.

Permite que cualquier GPU intercambie datos con otra GPU a 600 GB/s sin involucrar al CPU o al bus PCIe, con un ancho de banda agregado de 4,8 TB/s en todo el nodo. El entrenamiento distribuido sincroniza los gradientes entre todas las GPUs después de cada paso; en este tejido, esa sincronización es lo suficientemente rápida como para que ocho GPUs proporcionen cerca de ocho veces el rendimiento de una. Los servidores GPU conectados mediante PCIe no pueden replicar ese comportamiento de escalabilidad.

Misma clase de complejo de GPU: ocho GPUs A100 80GB SXM4 en una placa base NVSwitch. La Supermicro es una plataforma configurable donde usted especifica CPU, memoria, almacenamiento y redes, generalmente a un costo de plataforma menor, y usted controla la integración y la pila de software. El DGX es el dispositivo sellado de NVIDIA con la pila de software completa y soporte de un solo proveedor incluido. Los equipos orientados al presupuesto optan por la Supermicro; los equipos orientados a la certeza eligen el DGX. MillionMiner cotiza ambos.

DGX OS, una distribución basada en Ubuntu ajustada para el hardware, viene instalada. NVIDIA Base Command proporciona programación de tareas, orquestación y gestión de flotas. El catálogo NGC ofrece contenedores certificados y optimizados para rendimiento para PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, Triton y cientos de otros marcos, validados contra el hardware DGX. El resultado práctico es que las cargas de trabajo de entrenamiento se ejecutan en horas desde el encendido.

Ajuste fino completo de modelos en la clase de 30B a 70B parámetros con paralelismo de modelos en toda la nodo, entrenamiento de modelos más pequeños con tamaños de lote muy grandes y servicio de inferencia de múltiples modelos de la clase 70B simultáneamente. Con MIG, el sistema se divide en hasta 56 instancias de GPU aisladas, cada una adecuada para servir modelos en la clase de 7B a 13B, lo que convierte a un DGX en una plataforma de inferencia multifacética completa.

Sí, y el sistema está diseñado para ello. Ocho adaptadores HDR InfiniBand ConnectX-6 de puerto único de 200 Gb/s proporcionan un puerto de red por GPU para GPUDirect RDMA, permitiendo que las GPUs en diferentes nodos intercambien datos directamente a través de la red. La arquitectura de referencia DGX SuperPOD de NVIDIA documenta la ruta validada desde un nodo hasta grupos de veinte o más, incluyendo la topología de red, almacenamiento y diseño de gestión.

Para una gran parte de las cargas de trabajo reales, sí. El A100 es el acelerador de IA con más experiencia en producción que se ha implementado, con soporte maduro en las versiones actuales de CUDA y en todos los principales marcos de trabajo. Las generaciones más nuevas son más rápidas por GPU, pero el DGX A100 ofrece un entrenamiento distribuido de clase NVSwitch genuino a un costo de plataforma mucho menor que los dispositivos de la generación actual, lo cual es exactamente lo que buscan los equipos de ajuste fino, las instituciones de investigación y los operadores de inferencia. La decisión de compra se basa en la economía de la carga de trabajo, no en la persecución de la generación.

Este es un aparato de centro de datos de 6U que pesa más de cien kilogramos y consume varios kilovatios con carga completa, con enfriamiento de alto volumen de adelante hacia atrás. No es una máquina de oficina. MillionMiner confirma los requisitos exactos de energía, enfriamiento y rack durante la configuración y ofrece alojamiento en sus propios centros de datos para equipos que prefieren no provisions instalaciones.

Envíe los detalles de su carga de trabajo y despliegue a través del formulario de cotización. Un especialista de MillionMiner confirma las opciones de configuración, la memoria del sistema, el almacenamiento, la cobertura de soporte y el plan de despliegue, luego el sistema se envía a nivel mundial DDP con los impuestos y aduanas gestionados antes de la entrega. La orientación para la integración en rack y el despliegue alojado en las instalaciones de MillionMiner están disponibles.