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Boost your AI and edge computing performance with the Dell NVIDIA A2 Tensor Core GPU Accelerator, part numbers MG5JX, 0MG5JX, 900-2G179-0120-101, and 699-2G179-0220-201. This compact, energy-efficient professional GPU is built on NVIDIA’s Ampere architecture, offering powerful acceleration for AI inferencing, virtual desktop infrastructure (VDI), and edge computing applications.
Architecture: NVIDIA Ampere
CUDA Cores: 1,280
Tensor Cores: 40 (3rd Gen)
RT Cores: 10 (2nd Gen)
GPU Memory: 16GB GDDR6 with ECC support
Memory Interface: 128-bit
Memory Bandwidth: 200 GB/s
Peak FP32 Performance: 4.5 TFLOPS
TF32 Tensor Performance: 9 TFLOPS (18 TFLOPS with sparsity)
FP16 Tensor Performance: 18 TFLOPS (36 TFLOPS with sparsity)
INT8 Performance: 36 TOPS (72 TOPS with sparsity)
INT4 Performance: 72 TOPS (144 TOPS with sparsity)
Form Factor: Single-slot, low-profile PCIe (configurable with full-height bracket)
Interface: PCIe 4.0 x8
Interconnect Bandwidth: 32 GB/s
Cooling: Passive thermal design (uses system airflow)
Power Consumption: Configurable TDP from 40W to 60W
Power Connector: None required — draws directly from motherboard
Display Outputs: None (compute-only accelerator)
The Dell NVIDIA A2 (MG5JX / 0MG5JX) is purpose-built for low-power, high-efficiency AI inference in compact servers and edge systems. Its superior performance-per-watt ratio makes it ideal for businesses looking to accelerate AI models, machine learning workloads, and VDI environments with minimal energy use.
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Memory Bandwidth: 200 GB/s
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TF32 Tensor Performance: 9 TFLOPS (18 TFLOPS with sparsity)
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INT8 Performance: 36 TOPS (72 TOPS with sparsity)
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