NVIDIA A30: la GPU para servidores en detalle

La NVIDIA A30 es una GPU para servidores versátil que ofrece aceleración de procesamiento para una amplia variedad de cargas de trabajo empresariales. Ha sido diseñada específicamente para la inferencia de inteligencia artificial (IA), el aprendizaje profundo (deep learning) y la computación de alto rendimiento (HPC), pero también es adecuada, por ejemplo, para el análisis de grandes volúmenes de datos. Con sus núcleos Tensor, la A30 alcanza hasta 165 TFLOPS (Tera-FLOPS) de rendimiento en aprendizaje profundo y ofrece 10,3 TFLOPS para cargas de trabajo HPC.

¿Cuáles son las características de rendimiento de la NVIDIA A30?

La NVIDIA A30 se basa en la arquitectura Ampere, que forma parte de la plataforma EGX, a través de la cual NVIDIA proporciona una infraestructura optimizada para inteligencia artificial y computación de alto rendimiento. La A30 también está equipada con la tercera generación de núcleos Tensor, que aceleran enormemente los procesos de inferencia y reducen los tiempos de entrenamiento. A continuación, se listan las características clave de rendimiento de esta GPU para servidores:

• 165 TFLOPS de rendimiento en TF32 para aprendizaje profundo o entrenamiento e inferencia de IA
• 10,3 TFLOPS de rendimiento en FP64 para aplicaciones HPC, como cálculos científicos o simulaciones
• 10,3 TFLOPS de rendimiento en FP32 para cálculos generales
• 24 gigabytes de memoria HBM2 (memoria de la GPU)
• Ancho de banda de memoria de la GPU de 933 gigabytes por segundo, ideal para cargas de trabajo paralelas
• Consumo de energía: 165 vatios
• PCIe Gen4 con 64 gigabytes por segundo para transferencias rápidas de datos
• NVLINK con 200 gigabytes por segundo para comunicación entre múltiples GPU

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de la NVIDIA A30?

La NVIDIA A30 ofrece un buen equilibrio entre rendimiento, eficiencia energética y escalabilidad. Entre los principales beneficios de esta GPU para servidores se encuentran:

• Rendimiento rentable: la A30 combina un alto rendimiento en IA y HPC con un consumo energético relativamente bajo, lo que garantiza un funcionamiento eficiente en términos de energía en los centros de datos. Debido a su buena relación calidad-precio, es ideal para empresas que necesitan una GPU potente, pero desean evitar altos costos de inversión.
• GPU de instancia múltiple (MIG): la NVIDIA A30 se puede dividir en hasta cuatro instancias independientes de GPU. Esto permite ejecutar múltiples cargas de trabajo de alta banda ancha con memoria propia en paralelo, lo que optimiza el uso de recursos y mejora la eficiencia.
• NVLink de próxima generación: a través de NVIDIA NVLink, se pueden conectar dos GPU A30 para acelerar cargas de trabajo más grandes y proporcionar un mayor ancho de banda de memoria.
• Buena escalabilidad: ya sea para cargas de trabajo más pequeñas o cálculos complejos, la GPU A30 es adecuada para una amplia variedad de necesidades. Gracias a la funcionalidad MIG, NVLink y PCIe Gen4, permite un uso flexible de los recursos que se adapta dinámicamente a las necesidades individuales.

Las debilidades de la GPU A30 se hacen evidentes en comparación con modelos de gama alta como la NVIDIA H100 o la A100. Aunque la A30 ofrece un alto rendimiento, no puede competir completamente con las GPU de gama alta en términos de potencia. Otra desventaja es que la NVIDIA A30 utiliza memoria HBM2, mientras que los modelos más potentes ya trabajan con el estándar HBM3, lo que les proporciona un ancho de banda de memoria aún mayor.

Áreas de aplicación: ¿para qué es más adecuada la NVIDIA A30?

La NVIDIA A30 está diseñada para una amplia variedad de cargas de trabajo en IA y HPC. Ya sea para computación en la nube, virtualización o su uso en centros de datos de alto rendimiento, la A30 es adecuada para cargas de trabajo empresariales de todo tipo. Entre las principales áreas de aplicación se incluyen:

• Entrenamiento de aprendizaje profundo: la A30 se utiliza para entrenar redes neuronales. Esta GPU es especialmente adecuada para el aprendizaje por transferencia o transfer learning (ajuste a nuevos conjuntos de datos) y modelos de aprendizaje profundo más compactos y específicos para tareas concretas.
• Inferencia para aprendizaje profundo: el procesador gráfico está optimizado para cargas de trabajo de inferencia y permite cálculos rápidos y eficientes para modelos de IA previamente entrenados. Por lo tanto, la NVIDIA A30 es ideal para aplicaciones en tiempo real como el reconocimiento automático de voz o el análisis de imágenes.
• Computación de alto rendimiento (HPC): la GPU A30 también se puede usar para cálculos complejos y simulaciones que requieren un alto rendimiento de procesamiento, como análisis financieros o simulaciones científicas en el ámbito de las previsiones meteorológicas. En particular, la A30 ofrece una solución rentable para cargas de trabajo HPC menos exigentes.
• Análisis de grandes volúmenes de datos: dado que la GPU puede procesar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente, la A30 se utiliza en áreas como los datos masivos o big data, la inteligencia empresarial y el aprendizaje automático.
• Servidores GPU: la GPU A30 permite a las empresas operar servidores GPU de alto rendimiento de manera rentable y escalarlos según sea necesario.

¿Cuáles son las posibles alternativas a la NVIDIA A30?

Tanto NVIDIA como competidores como Intel o AMD ofrecen diversas alternativas a la A30. Dentro del portafolio de NVIDIA, se encuentran la A100 y la H100 como opciones que ofrecen un nivel de rendimiento aún mayor. El acelerador de IA Intel Gaudi 3 está especialmente diseñado para aplicaciones de inferencia, y el acelerador AMD Instinct MI210 representa una alternativa de alto rendimiento dentro del ecosistema de AMD. Información detallada sobre las tarjetas gráficas y aceleradores de IA más utilizados se encuentra en nuestra guía “Comparativa de GPU para servidores”.