a100 nvidia5大分析
A100 GPU 搭配 CUDA-X 庫的軟體更新，支援透過 Mellanox HDR 200Gb/s InfiniBand 網路構建的擴展集群。 HDR InfiniBand 可達成極低延遲和高數據吞吐量，同時透過可擴展分層聚合和縮減協議（SHARP）技術，提供智慧深度學習計算加速引擎。 使用多執行個體 GPU 的 H100 能夠讓基礎架構管理員標準化 GPU 加速基礎架構，同時具備更大彈性佈建更細緻的 GPU 資源，安全地提供開發人員合適的加速運算功能，並最佳化所有 GPU 資源使用。 H100 將雙精確度 Tensor 核心的每秒浮點運算次數 提高為 3 倍，提供高效能運算每秒 60 兆次浮點運算的 FP64 運算。 融合人工智慧的高效能運算應用程式，能利用 H100 的 TF32 精確度，達到單精確度矩陣，乘法運算每秒 1 petaFLOP 浮點運算輸送量，而且無須變更程式碼。 NVIDIA A100運用NVIDIA Ampere架構的優化設計來同時滿足AI和HPC運算需求。
- 熱設計功耗（TDP）方面，A100 的 PCIe 版本為 250W，而 GA102 GPU 為 350W 。
- 到了A100，無論是SXM或PCIe介面卡，在各種運算效能和GPU互連頻寬的規格都一樣，差別僅在於熱設計功耗（400瓦 vs. 250瓦），以及針對熱門應用程式提供的效能（100% vs. 90%）。
- H100 進一步擴展 NVIDIA 在推論領域的市場領先地位，此外還帶來多項進展，加速推論速度達 30 倍，並實現最低延遲時間。
- 此次提交結果的 9 家公司，除 Nvidia 外，還有 6 家公司多家生態系統合作夥伴也提交基於 Nvidia GPU 的 MLPerf 測試結果。
- A100 的性能比上一代产品提升高达 20 倍，并可划分为七个 GPU 实例，以根据变化的需求进行动态调整。
- 除了 A100 提升的其他推論效能以外，支援結構化稀疏可提供高達 2 倍的效能。
認證伺服器 – 經過NVIDIA GPU認證的伺服器在散熱、機械、電源和訊號設計上能確保GPU在伺服器中正常運作。 NVIDIA A100 采用双精度 Tensor Core，实现了自 GPU 推出以来高性能计算性能的巨大飞跃。 结合 80GB 的超快 GPU 显存，研究人员可以在 A100 上将 10 小时双精度仿真缩短到 4 小时以内。 HPC 应用还可以利用 TF32 将单精度、密集矩阵乘法运算的吞吐量提高高达 10 倍。 在受到批量大小限制的极复杂模型（例如用于自动语音识别用途的 RNN-T）上，显存容量有所增加的 A100 80GB 能使每个 MIG 的大小增加一倍，并提供比 A100 40GB 高 1.25 倍的吞吐量。 在 a100 nvidia BERT 等先进的对话式 AI 模型上，A100 可将推理吞吐量提升到高达 CPU 的 249 倍。
a100 nvidia: 適用於 PCIe 的 NVIDIA A100
包括 3 家雲端服務提供商（阿里雲、Google 雲和騰訊雲）和 3 家伺服器製造商（戴爾、富士通和浪潮）。 A100 GPU擁有80GB的高頻寬記憶體能提供目前市場最高每秒2TB的記憶體傳輸頻寬，讓動態隨機存取記憶體的使用效率達到95%。 新一代NVIDIA A100提供比上一代GPU高達1.7倍的記憶體傳輸能力。 DGX A100 為人工智慧部署提供最穩固的安全設計，透過多層次方式保護所有主要硬體和軟體元件，包含自行加密的磁碟、經過簽署的應用軟體容器、安全管理和監控等。
NVIDIA DGX A100 是一套支援分析、訓練和推論的通用系統，適用於所有人工智慧基礎架構。 此系統為運算密度樹立新標準，6U 封裝卻蘊含了 5 petaFLOPS 的人工智慧效能，能以適用所有人工智慧工作負載的單一平台，取代舊有的基礎架構孤島。 適用於主流伺服器的 H100 提供 NVIDIA AI a100 nvidia Enterprise 軟體套件的五年期訂閱加上企業支援，能以最高效能簡化人工智慧採用流程。 如此一來，組織便能取得打造 H100 加速人工智慧工作流程所需的人工智慧框架和工具，例如人工智慧聊天機器人、推薦引擎、視覺人工智慧等。
a100 nvidia: 打破 16 項 AI 性能紀錄，Nvidia A100 GPU 要無人能敵？
NVIDIA 人工智慧入門套件可以滿足團隊的所有需求，從世界級人工智慧平台、最佳化應用軟體和工具，再到諮詢服務，讓您得以快速展開人工智慧計畫。 別將時間和金錢浪費在打造人工智慧平台上：一天之內即可啟用，一週之內即可定義案例，並可更快開始商品化模型。 NVIDIA DGX A100 內建 Mellanox 網路，雙向頻寬峰值高達每秒 500 GB。 這是支持 DGX A100 成為大型人工智慧叢集基石的眾多功能之一，例如可擴充人工智慧基礎架構的企業藍圖 NVIDIA DGX SuperPOD 即是使用 DGX A100 所打造。 就此次最新基準測試而言，提交基於 Nvidia GPU 的 MLPerf 測試結果的公司大多採用 Nvidia 的軟體中心 NGC 容易，以及參賽用的公開框架。 另外，包括 MLPerf 合作夥伴等近 20 家雲端服務提供商和 OEM 組成的生態系統，已採用或計劃採用 A100 GPU 打造線上實例、伺服器和 PCIe 卡。
MIG技術讓開發人員能突破資源瓶頸獲取突破性的加速效能，IT管理人員也得以為不同的運算需求提供最適當的GPU資源來提供服務與資源利用率的最佳化。 NVIDIA A100支援廣泛的精度範圍，高達80GB的GPU記憶體也比前一代記憶體增加一倍，能提供目前世界上最快的內存傳輸效率，達到每秒2TB的頻寬，從而解決大型模型和龐大資料集的分析處理能力。 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI、数据分析和 HPC 应用场景，在不同规模下实现出色的加速，有效助力更高性能的弹性数据中心。 A100 采用 NVIDIA Ampere 架构，是 NVIDIA 数据中心平台的引擎。 A100 的性能比上一代产品提升高达 20 倍，并可划分为七个 GPU 实例，以根据变化的需求进行动态调整。 A100 提供 40GB 和 80GB 显存两种版本，A100 80GB 将 GPU 显存增加了一倍，并提供超快速的显存带宽（每秒超过 2 万亿字节 [TB/s]），可处理超大型模型和数据集。
a100 nvidia: 加速当今时代的重要工作
用戶端正逐漸地將運算服務遷移到雲端架構來享受快速的運算資源分派並支付相應的成本。 MIG 讓 DGX A100 中的八個 A100 GPU 最多能設定成 56 個 GPU 執行個體，各自完全獨立且具備個別的高頻寬記憶體、快取和運算核心。 運用 MIG 的 A100 可將 GPU 加速的基礎架構使用率提升到最高。 MIG 可將 A100 GPU 安全地分割成多達 7 個獨立的執行個體，讓多名使用者存取 GPU 加速功能。 A GB 可讓每個 MIG 執行個體分配到多達 5 GB，而 A GB 因為記憶體容量增加，分配大小可加倍至 10 GB。
NVIDIA a100 nvidia 認證系統 (包括 A100 和 NVIDIA Mellanox SmartnNIC 與 DPU) 經過效能、功能、可擴充性和安全性的驗證，讓企業能夠針對 NVIDIA NGC 目錄的人工智慧工作負載，輕鬆部署完整解決方案。 自 GPU 問世以來，NVIDIA A100 帶來的雙精度 Tensor 核心是高效能運算領域中的最大進展。 搭配 80 GB 速度最快的 GPU 記憶體，研究人員可以將 A100 原需要 a100 nvidia 10 小時的雙精度模擬，縮短至 4 小時以內完成。
a100 nvidia: 深入探索 NVIDIA Hopper 架構。
今年5月，Nvidia推出新一代資料中心等級GPU加速卡A100，採用SXM的封裝方式，到了相隔一個月後的歐洲國際超級電腦大會（ISC），他們發表了PCIe介面卡形式的A100。 A100能在廣泛的數學精度範圍內實現頂級性能，透過NVIDIA SXM的高速傳輸介面，更能提升2倍於PCIe介面GPU的運算效率。。 NVIDIA DGXperts 是由超過 20,000 名精通人工智慧技術的專家所組成的全球團隊，以數十年豐富經驗累積協助你將 DGX 產品的投資效益發揮到淋漓盡致。 巨頭公司樂於透過 MLPerf 的成績證明自家 AI 實力，平頭哥半導體去年 11 月 MLPerf 首版基準測試成績公布後，就強調自主研發的 AI 晶片含光 800 在 Resnet50 基準測試獲得單晶片性能第一。 MLPerf 是 2018 年 5 月成立的行業基準測試組織，在 AI 備受關注的當下，獲得晶片巨頭和 AI 晶片公司、AI 業界的廣泛關注。
NVIDIA EGX 平台內含的最佳化軟體能在基礎架構中提供加速運算。 現今的機密運算解決方案以 CPU 為基礎，對人工智慧和高效能運算等運算密集的工作負載來說限制過大。 a100 nvidia NVIDIA 機密運算是 NVIDIA Hopper 架構的內建安全功能，讓 H100 成為全球第一個具有機密運算功能的加速器。 使用者能夠利用無可匹敵的 H100 GPU 加速能力，同時保護使用者資料和應用程式的機密與完整性。 NVIDIA H100 GPU 建立了以硬碟為基礎的可信任執行環境 ，保護並隔離在單一 H100 GPU、節點中多個 H100 GPU 或個別多執行個體 GPU 的執行個體上，執行的所有工作負載。 GPU 加速的應用程式無須修改就能在可信任執行環境中執行，且不必分割。
a100 nvidia: NVIDIA H100 Tensor 核心 GPU
在執行單精度的密集矩陣乘法作業時，高效能運算應用程式還可以利用 TF32，藉以提供高達 11 倍的輸送量。 強大的人工智慧推論加速器，不只能提供最高效能，還能提供加速這些網路的各種功能。 H100 配備第四代 Tensor 核心和具有 FP8 精確度的 Transformer Engine，與前一代混合專家演算法 模型相比，訓練速度高達 9 倍。 NVIDIA AI Enterprise提供人工智慧與資料分析軟體端對端的雲端原生套件，透過安裝NVIDIA HPC SDK，用戶可隨即找到適用於HPC或AI環境的佈署工具，加速軟硬體的佈署、啟動和運作。 高效能運算伺服器所建構虛擬化環境，提供高效能平行運算兼具低延遲和高頻寬優勢，有助於提升工程師和科學家的科學模擬和研究工作。
創造紀錄的 Nvidia DGX SuperPOD 系統是基於 Ampere 架構及 Volta 架構。 之前曾報導，5 月發表的最近 Ampere 架構 GPU A100 基於台積電 7 奈米製程，面積高達 826 平方公釐，整合 540 億個晶體管。 比起 Volta 架構高達 20 倍的性能提升，並可同時滿足 AI 訓練和推理的需求。
a100 nvidia: 支援 支援
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