Performance Rating
The A10G was a professional graphics card by NVIDIA, launched on April 12th, 2021. Built on the 8 nm process, and based on the GA102 graphics processor, in its GA102-890-A1 variant, the card supports DirectX 12 Ultimate. The GA102 graphics processor is a large chip with a die area of 628 mm² and 28,300 million transistors. Unlike the fully unlocked GeForce RTX 3090 Ti, which uses the same GPU but has all 10752 shaders enabled, NVIDIA has disabled some shading units on the A10G to reach the product's target shader count. It features 9216 shading units, 288 texture mapping units, and 96 ROPs. Also included are 288 tensor cores which help improve the speed of machine learning applications. The card also has 72 raytracing acceleration cores. NVIDIA has paired 24 GB GDDR6 memory with the A10G, which are connected using a 384-bit memory interface. The GPU is operating at a frequency of 1320 MHz, which can be boosted up to 1710 MHz, memory is running at 1563 MHz (12.5 Gbps effective).
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
FP64 (Double Precision)
CUDA Cores
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
Clocks & Performance
Base Clock
Boost Clock
Memory Clock
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
Rendering
Texture Units (TMU)
ROP
L2 Cache
Additional
Slots
Release Date
Display Outputs
FAQ
NVIDIA A10G хорошо подходит для задач машинного обучения и искусственного интеллекта благодаря высокому количеству ядер и памяти. Также она эффективна для работы с большими данными и научных вычислений. Для гейминга она не предназначена, так как производительность ниже, чем у игровых видеокарт.
NVIDIA A10G можно сравнить с аналогичными моделями AMD Radeon Pro W6800, которая также ориентирована на профессиональные задачи. NVIDIA A10G отличается более высоким GPI (17.0 против 14.0 у W6800), что делает ее более мощной для задач машинного обучения и научных вычислений. Однако, в сравнении с игровыми видеокартами, как например GeForce RTX 3090, A10G будет менее производительной.
Для NVIDIA A10G требуется мощный блок питания, рекомендуемый минимальный рейтинг составляет 750 Вт. Охлаждение также важно, так как TDP составляет 150 Вт, что требует эффективной системы охлаждения для предотвращения перегрева. Рекомендуется использовать систему охлаждения с жидкостным охлаждением или несколькими вентиляторами для обеспечения надлежащей термической защиты.
В 2025-2026 годах NVIDIA A10G будет старой моделью, но все еще может быть актуальной для задач машинного обучения и научных вычислений, особенно если нет необходимости в обновленных характеристиках. Рассмотрите также доступность компонентов и их стоимость перед покупкой. Возможно, есть новые модели с лучшими характеристиками, но A10G все еще будет хорошим выбором для существующих задач.
Recommendations
Эта видеокарта идеально подходит для задач машинного обучения и глубокого обучения (ML/AI) благодаря большому объему памяти и высокой пропускной способности. Также она хорошо справляется с рендерингом и другими вычислительно интенсивными задачами. Для гейминга или офисных задач она будет избыточной.
Renting is cheaper than buying
H100 80Gb SXM (80GB)
NVIDIA
Флагманская GPU на архитектуре Hopper с 80 ГБ памяти HBM3 в форм-факторе SXM. Создана для обучения и инференса больших языковых моделей, HPC задач. Поддерживает FP64, FP32, TF32, FP16, BF16, FP8 и INT8 вычисления с Tensor Cores 4-го поколения.
from 299.11 RUB/hour
