NVIDIA A100 80GB Custom PCIe Tensor Core GPU

La désignation « Custom » et la tarification par sous-marché (7 900 $ à 8 200 $ contre plus de 15 000 $ pour un NVIDIA A100 80Go PCIe neuf authentique) indiquent une configuration de détail non standard. Possibilités courantes : module SXM4 converti au format PCIe avec dissipateur thermique aftermarket, variante OEM pour centres de données avec refroidissement personnalisé, ou carte reconfigurée. Même silicium GA100 et même capacité de calcul dans tous les cas. Confirmez l'origine exacte, la conception thermique, la compatibilité du firmware et les termes de garantie avec MillionMiner avant d’acheter.

Oui. La même puce GA100, quelle que soit l'origine du facteur de forme. 6 912 cœurs CUDA, 432 cœurs Tensor, 80 Go HBM2e à 1 935 Go/s, 19,5 TFLOPS FP32, toutes les spécifications standard A100 80 Go. Le code CUDA, les frameworks ML et l'ensemble des logiciels se comportent de manière identique. Le « Custom » affecte l'emballage physique et potentiellement la conception thermique, pas la capacité de calcul du silicium.

Le 40 Go Original bénéficie d'une provenance NVIDIA retail/OEM authentique avec une garantie d'entreprise complète. Le 80 Go Custom porte une désignation non standard qui affecte le statut de garantie et la valeur de revente, même s'il offre une plus grande capacité de calcul. Les acheteurs qui privilégient une chaîne de garantie NVIDIA vérifiée paient la prime pour « Original ». Les acheteurs qui privilégient le calcul par dollar obtiennent plus de mémoire et de bande passante grâce au 80 Go Custom à un prix inférieur.

Les 80GB étendent considérablement les capacités pratiques. Fine-tuning LoRA sur des modèles jusqu'à 30B en FP16 (40GB plafonne à 13B). Inférence sur des modèles quantifiés de 70B à 4-bit GPTQ/AWQ (40GB plafonne à ~25B en INT8). Des tailles de batch plus grandes pour toutes les charges de travail améliorant le débit. Instances MIG de 10GB chacune contre 5GB, doublant la mémoire utilisable par locataire isolé. Deux cartes avec NVLink : pool unifié de 160GB pour le fine-tuning complet de modèles de plus de 30B ou inférence sur 70B en FP16 sans quantification.

Cela dépend de la configuration physique. Les cartes PCIe NVIDIA A100 80 Go standard prennent en charge le pont NVLink pour une interconnexion à 2 GPU de 600 Go/s. Les conversions SXM4 vers PCIe peuvent ou non conserver la compatibilité du pont NVLink, selon la conception de la conversion. Veuillez confirmer la prise en charge de NVLink avec MillionMiner pour cette variante personnalisée spécifique.

Oui. MIG est une fonctionnalité en silicium GA100, et non une fonctionnalité de facteur de forme. Jusqu'à 7 instances entièrement isolées, chacune de 10 Go, avec mémoire dédiée, cache et capacité de calcul dédiées. Les 10 Go par instance (par rapport à 5 Go sur le 40 Go) constituent la différence significative, permettant des modèles d'inférence plus volumineux par tranche MIG et des déploiements multi-locataires plus pratiques.

Confirmez que la carte fonctionne avec le firmware standard NVIDIA A100 compatible avec la toolkit CUDA 12.x et les pilotes d'entreprise NVIDIA actuels. Un firmware non standard ou obsolète peut provoquer des problèmes de stabilité du pilote sous charge soutenue. Demandez à MillionMiner la version du firmware, le numéro de pièce NVIDIA ou l'ID de périphérique (10DE:20B5 pour A100 PCIe 80GB), ainsi qu'une confirmation des tests de compatibilité avec CUDA 12.3+.

A100 80GB Custom : 19.5 TFLOPS FP32, 80GB HBM2e à 1 935 GB/s, NVLink (si supporté), 7 instances MIG à 10GB, 300W, 7 900 $ à 8 200 $. RTX PRO 6000 Workstation : 125 TFLOPS FP32, 96GB GDDR7 à 1 792 GB/s, pas de NVLink, 4 instances MIG, 600W, 10 000 $ à 11 000 $. La RTX PRO 6000 écrase en puissance de calcul brute FP32. L'A100 80GB remporte la bande passante HBM par dollar, l'interconnexion NVLink, la granularité MIG et l'efficacité énergétique. Différents outils pour différentes priorités.

Si la compatibilité du pont NVLink est confirmée, deux cartes créent un pool unifié de 160 Go à 600 Go/s bidirectionnels. Ces 160 Go prennent en charge l'inférence sur des modèles de 70 milliards de paramètres à FP16 sans quantification, un affinage complet de modèles de plus de 30 milliards de paramètres, et des configurations d'entraînement qui dépassent les contraintes de mémoire d'un seul GPU. Vérifiez le support NVLink spécifiquement pour cette variante Custom.

Oui. Jarvislabs, RunPod, et chaque grand fournisseur de cloud continuent d'utiliser des parcs A100. Le support logiciel se poursuit pour CUDA 12.x, PyTorch, TensorFlow et TensorRT. L'A100 gère la plupart des charges d'inférence d'IA pratiques à une fraction du coût des H100/B200. Il n'est pas à la pointe pour l'entraînement, mais pour l'inférence en production, l'ajustement fin et le HPC, l'A100 80GB demeure le cheval de bataille éprouvé.