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NewsNvidia A2: KI-Beschleuniger kommt im kleinen HHHL-SS-Format
Nvidia nutzt die GTC für eine kleine Neuvorstellung im Bereich der KI-Beschleuniger. Die Nvidia A2 auf Basis der GA107-GPU erweitert das Datacenter-Portfolio im untersten Segment um eine Karte, die mit halber Höhe und halber Länge (HHHL-SS) nur wenig Platz im System belegt und die mit 40 bis 60 Watt konfiguriert werden kann.
Ich weiß, Enterprise und Prosumer sind zwei verschiedene Zielgruppen; Aber wie viele von denen braucht man, um eine einzelne 3090 in einer beliebigen Disziplin zu schlagen? Mit angepeilten ~2.000$ scheint das ja nicht gerade ein Schnapper zu sein.
Achso, okay. Aber wäre die zu erwartende Leistung im Vergleich zu einer modernen APU es wert?
Wenn die Basis GA107 ist, man noch abspecken müsste und passiv gekühlt sowieso?
Das ist eben die Frage... ohne es nachgeschaut zu haben, ich habe so meine Zweifel.
Ich meine, klar, theoretisch könnte man auch einen leistungsstärkeren Chip nehmen, viele ITX Gehäuse haben ja einen Mesh-Ausschnitt vor oder unter der Grafikkarte, wo man auch noch zwei Lüfter installieren könnte. Kühlung wäre also schon möglich - z.B. mit den Arctic P12 oder den A12x25 von Noctua.
Aber ich will ehrlich sein, soweit hatte ich gar nicht gedacht Ich habe nur die schlanke Karte gesehen und mir gedacht - eine Karte in dem Format wäre was schönes
Da dürften die Coral M.2 Karten fast mehr leisten und definitiv effizienter sein. Und günstiger.
Ein paar von denen auf einer PCIe-Bridgekarte und gute Nacht Nvidia:
borizb schrieb:
dass diese Hardware nicht effizient für Crypto genutzt werden kann?
Ein GA107? Auf jeden Fall. Ein Großteil des Chips bleibt ja bei dem Einsatzzweck dieser Karte ungenutzt, für KI ist fast nur der KI-Beschleuniger interessant, der nur einen kleinen Teil der eigentlichen GPU ausmacht. Und auf dem Teil kann man aktuell nicht minen. Aber auf dem restlichen Chip durchaus, und den werden die nicht deaktiviert haben.
Deshalb verstehe ich auch den Sinn der Karte nicht. Als CUDA/Optix-Beschleuniger von mir aus, aber nur als KI-Beschleuniger ist das völlitg am Ziel vorbei, denn dafür gibt es spezialisierte Beschleuniger die günstiger, effizienter und besser sind.