{"product_id":"nvidia-a2-ampere-16gb-gddr6-graphic-card-pg179-900-2g179-2720-001","title":"Tarjeta Gráfica NVIDIA A2 Ampere 16GB GDDR6 PG179 900-2G179-2720-001","description":"\u003ch2 data-end=\"328\" data-start=\"232\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"328\" data-start=\"235\"\u003eAcelerador GPU NVIDIA A2 Ampere 16GB GDDR6 | PG179 | 900-2G179-2720-001\u003c\/strong\u003e\u003c\/h2\u003e\n\n\u003cp data-end=\"703\" data-start=\"330\" style=\"text-align: justify;\"\u003eEl \u003cstrong data-end=\"377\" data-start=\"334\"\u003eacelerador GPU NVIDIA A2 Ampere\u003c\/strong\u003e es una \u003cstrong data-end=\"427\" data-start=\"408\"\u003eGPU Tensor Core\u003c\/strong\u003e compacta y de bajo consumo diseñada para implementaciones de \u003cstrong data-end=\"517\" data-start=\"443\"\u003einferencia de IA, computación de borde e infraestructura de escritorio virtual (VDI)\u003c\/strong\u003e. Construido sobre la \u003cstrong data-end=\"572\" data-start=\"540\"\u003earquitectura Ampere de NVIDIA\u003c\/strong\u003e, el A2 ofrece un rendimiento excepcional por vatio, lo que lo hace ideal para entornos de servidores densos y sistemas empresariales de baja potencia.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp data-end=\"968\" data-start=\"705\" style=\"text-align: justify;\"\u003eIdentificado por los números de pieza de NVIDIA \u003cstrong data-end=\"759\" data-start=\"750\"\u003ePG179\u003c\/strong\u003e y \u003cstrong data-end=\"800\" data-start=\"778\"\u003e900-2G179-2720-001\u003c\/strong\u003e, este acelerador de nivel profesional proporciona \u003cstrong data-end=\"885\" data-start=\"847\"\u003e16 GB de memoria GDDR6 con protección ECC\u003c\/strong\u003e y aceleración avanzada de Tensor Core sin necesidad de conectores de alimentación externos.\u003c\/p\u003e\n\n\u003chr data-end=\"973\" data-start=\"970\"\u003e\n\u003ch3 data-end=\"1001\" data-start=\"975\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1001\" data-start=\"979\"\u003eEspecificaciones clave\u003c\/strong\u003e\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cul data-end=\"1257\" data-start=\"1003\"\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1042\" data-start=\"1003\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1042\" data-start=\"1005\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1026\" data-start=\"1005\"\u003eArquitectura de GPU:\u003c\/strong\u003e NVIDIA Ampere\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1068\" data-start=\"1043\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1068\" data-start=\"1045\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1060\" data-start=\"1045\"\u003eNúcleos CUDA:\u003c\/strong\u003e 1,280\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1110\" data-start=\"1069\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1110\" data-start=\"1071\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1088\" data-start=\"1071\"\u003eNúcleos Tensor:\u003c\/strong\u003e 40 (3.ª generación)\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1148\" data-start=\"1111\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1148\" data-start=\"1113\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1126\" data-start=\"1113\"\u003eNúcleos RT:\u003c\/strong\u003e 10 (2.ª generación)\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1188\" data-start=\"1149\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1188\" data-start=\"1151\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1166\" data-start=\"1151\"\u003eMemoria de GPU:\u003c\/strong\u003e 16 GB GDDR6 con ECC\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1222\" data-start=\"1189\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1222\" data-start=\"1191\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1212\" data-start=\"1191\"\u003eInterfaz de memoria:\u003c\/strong\u003e 128 bits\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1257\" data-start=\"1223\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1257\" data-start=\"1225\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1246\" data-start=\"1225\"\u003eAncho de banda de memoria:\u003c\/strong\u003e 200 GB\/s\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\u003chr data-end=\"1262\" data-start=\"1259\"\u003e\n\u003ch3 data-end=\"1294\" data-start=\"1264\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1294\" data-start=\"1268\"\u003eAspectos destacados del rendimiento\u003c\/strong\u003e\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cul data-end=\"1621\" data-start=\"1296\"\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1343\" data-start=\"1296\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1343\" data-start=\"1298\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1324\" data-start=\"1298\"\u003eRendimiento máximo de FP32:\u003c\/strong\u003e hasta 4.5 TFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1417\" data-start=\"1344\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1417\" data-start=\"1346\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1374\" data-start=\"1346\"\u003eRendimiento TF32 Tensor:\u003c\/strong\u003e hasta 9 TFLOPS (18 TFLOPS con dispersión)\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1492\" data-start=\"1418\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1492\" data-start=\"1420\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1448\" data-start=\"1420\"\u003eRendimiento FP16 Tensor:\u003c\/strong\u003e hasta 18 TFLOPS (36 TFLOPS con dispersión)\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1556\" data-start=\"1493\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1556\" data-start=\"1495\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1516\" data-start=\"1495\"\u003eRendimiento INT8:\u003c\/strong\u003e hasta 36 TOPS (72 TOPS con dispersión)\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1621\" data-start=\"1557\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1621\" data-start=\"1559\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1580\" data-start=\"1559\"\u003eRendimiento INT4:\u003c\/strong\u003e hasta 72 TOPS (144 TOPS con dispersión)\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\u003chr data-end=\"1626\" data-start=\"1623\"\u003e\n\u003ch3 data-end=\"1660\" data-start=\"1628\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1660\" data-start=\"1632\"\u003eDetalles físicos y de alimentación\u003c\/strong\u003e\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cul data-end=\"2030\" data-start=\"1662\"\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1744\" data-start=\"1662\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1744\" data-start=\"1664\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1680\" data-start=\"1664\"\u003eFactor de forma:\u003c\/strong\u003e PCIe de una ranura, de perfil bajo (compatible con soporte de altura completa)\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1775\" data-start=\"1745\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1775\" data-start=\"1747\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1761\" data-start=\"1747\"\u003eInterfaz:\u003c\/strong\u003e PCIe 4.0 x8\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1815\" data-start=\"1776\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1815\" data-start=\"1778\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1805\" data-start=\"1778\"\u003eAncho de banda de interconexión:\u003c\/strong\u003e 32 GB\/s\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1875\" data-start=\"1816\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1875\" data-start=\"1818\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1830\" data-start=\"1818\"\u003eRefrigeración:\u003c\/strong\u003e Disipador pasivo (requiere flujo de aire del servidor)\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1927\" data-start=\"1876\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1927\" data-start=\"1878\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1900\" data-start=\"1878\"\u003eConsumo de energía:\u003c\/strong\u003e TDP configurable de 40W-60W\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"1981\" data-start=\"1928\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"1981\" data-start=\"1930\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1950\" data-start=\"1930\"\u003eConector de alimentación:\u003c\/strong\u003e No se requiere (alimentado por la ranura)\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"2030\" data-start=\"1982\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"2030\" data-start=\"1984\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"2004\" data-start=\"1984\"\u003eSalidas de pantalla:\u003c\/strong\u003e Ninguna (GPU solo de computación)\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\u003chr data-end=\"2035\" data-start=\"2032\"\u003e\n\u003ch3 data-end=\"2075\" data-start=\"2037\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"2075\" data-start=\"2041\"\u003eCaracterísticas y beneficios empresariales\u003c\/strong\u003e\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cul data-end=\"2365\" data-start=\"2077\"\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"2130\" data-start=\"2077\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"2130\" data-start=\"2079\" style=\"text-align: justify;\"\u003eOptimizado para \u003cstrong data-end=\"2128\" data-start=\"2093\"\u003einferencia de IA y cargas de trabajo de borde\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"2191\" data-start=\"2131\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"2191\" data-start=\"2133\" style=\"text-align: justify;\"\u003eExcelente \u003cstrong data-end=\"2167\" data-start=\"2143\"\u003erendimiento por vatio\u003c\/strong\u003e para implementaciones densas\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"2237\" data-start=\"2192\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"2237\" data-start=\"2194\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"2216\" data-start=\"2194\"\u003eSoporte de memoria ECC\u003c\/strong\u003e para integridad de datos\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"2308\" data-start=\"2238\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"2308\" data-start=\"2240\" style=\"text-align: justify;\"\u003eIdeal para \u003cstrong data-end=\"2306\" data-start=\"2250\"\u003eVDI, aprendizaje automático, análisis y servicios en la nube\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"2365\" data-start=\"2309\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"2365\" data-start=\"2311\" style=\"text-align: justify;\"\u003eCertificado para \u003cstrong data-end=\"2363\" data-start=\"2325\"\u003eplataformas de servidores empresariales de Lenovo\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\u003chr data-end=\"2370\" data-start=\"2367\"\u003e\n\u003ch3 data-end=\"2395\" data-start=\"2372\" style=\"text-align: justify;\"\u003e\u003cstrong data-end=\"2395\" data-start=\"2376\"\u003eCasos de uso ideales\u003c\/strong\u003e\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cul data-end=\"2612\" data-start=\"2397\"\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"2434\" data-start=\"2397\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"2434\" data-start=\"2399\" style=\"text-align: justify;\"\u003eInferencia de IA y aprendizaje automático\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"2475\" data-start=\"2435\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"2475\" data-start=\"2437\" style=\"text-align: justify;\"\u003eInfraestructura de escritorio virtual (VDI)\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"2512\" data-start=\"2476\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"2512\" data-start=\"2478\" style=\"text-align: justify;\"\u003eComputación de borde y análisis de IoT\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"2570\" data-start=\"2513\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"2570\" data-start=\"2515\" style=\"text-align: justify;\"\u003eVirtualización empresarial y cargas de trabajo en contenedores\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\t\u003cli data-end=\"2612\" data-start=\"2571\"\u003e\n\n\t\u003cp data-end=\"2612\" data-start=\"2573\" style=\"text-align: justify;\"\u003eEntornos de servidor con restricciones de energía\u003c\/p\u003e\n\n\t\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\u003chr data-end=\"2617\" data-start=\"2614\"\u003e\n\u003cp data-end=\"2897\" data-is-last-node=\"\" data-is-only-node=\"\" data-start=\"2619\" style=\"text-align: justify;\"\u003eLa \u003cstrong data-end=\"2698\" data-start=\"2623\"\u003eGPU NVIDIA A2 Ampere 16GB (PG179 \/ 03GX831 \/ 900-2G179-2720-001)\u003c\/strong\u003e ofrece \u003cstrong data-end=\"2782\" data-start=\"2708\"\u003eaceleración de IA de clase empresarial en un diseño compacto y energéticamente eficiente\u003c\/strong\u003e, lo que la convierte en una opción inteligente para organizaciones que buscan un rendimiento de IA escalable sin altas demandas de energía o refrigeración.\u003c\/p\u003e\n","brand":"Dell","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48889736626432,"sku":"03GX831-NVIDIA","price":674.49,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0388\/5331\/2557\/files\/391dd2af-2bdd-5a48-ac85-61ebb1b60da6_86dcb049-4f55-4e1f-9151-ecc71cbc9bec.png?v=1782418048","url":"https:\/\/alotechparts.com\/pt-mx\/products\/nvidia-a2-ampere-16gb-gddr6-graphic-card-pg179-900-2g179-2720-001","provider":"Alo Tech Solutions","version":"1.0","type":"link"}