a100nvidia5大優點

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。 一張A100 GPU最多可以被劃分為七個獨立的GPU個體，每個個體的運算資源完全隔離具備專屬的高頻寬記憶體、快取和運算核心。 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。

※ 本服務提供之商品價格 a100nvidia 、漲跌紀錄等資訊皆為自動化程式蒐集，可能因各種不可預期之狀況而影響正確性或完整性， 僅供使用者參考之用，本服務不負任何擔保責任。 據悉，透過最新軟體優化，基於 NVIDIA V100 的 DGX-1 系統也可達成 2 倍性能提升。 透過整合NVLink與NVSwitch的高速網路傳輸，搭載NVIDIA A100的伺服器能輕易構建出超大型運算叢集。 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。。 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。

a100nvidia: 功能强大的端到端 AI 和 HPC 数据中心平台

多实例 GPU 技术允许多个网络同时基于单个 A100 运行，从而优化计算资源的利用率。 在 A100 其他推理性能增益的基础之上，仅结构稀疏支持一项就能带来高达两倍的性能提升。 在批次大小受到限制的高度複雜模型 (如 RNN-T) 中，為了提供自動語音辨識功能，A GB 增加的記憶體容量會將每個 MIG 的大小加倍，並提供比 A GB 高 1.25 倍的輸送量。 MLPerf 在人工智慧訓練業界級的基準測試中，創下多項效能記錄，完整體現 NVIDIA 的業界領先地位。

• NVIDIA認證系統確認了搭載NVIDIA Ampere或TuringGPU的伺服器其軟硬體條是最佳化和工作相容性以確保用戶在使用時的企業級支援。
• 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 能與 Kubernetes、容器和以監視器為基礎的伺服器虛擬化搭配使用。
• 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。
• 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。
• 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。
• 運用 MIG 的 A100 可將 GPU 加速的基礎架構使用率提升到最高。

MIG 与 Kubernetes、容器和基于服务器虚拟化平台的服务器虚拟化配合使用。 MIG 可让基础设施管理者为每项作业提供大小合适的 GPU，同时确保服务质量 ，从而扩大加速计算资源的影响范围，以覆盖每位用户。 在大数据分析基准测试中，A100 80GB 提供的见解吞吐量比 A100 40GB 高两倍，因此非常适合处理数据集大小急增的新型工作负载。 像是 BERT 這類的訓練工作負載，可在一分鐘內以 2,048 個 A100 a100nvidia GPU 大規模處理，創下全球獲得解決方案的最短時間記錄。 硬碟儲存則搭配NVMe SSD，系統軟體會佔用1臺1.92TB的固態硬碟，至於資料儲存空間則為7.68TB。 在2017年5月，Nvidia推出GPU整合式應用設備DGX Station，外形為直立型機箱，而非機架式伺服器，也因此揭開AI工作站這類產品上市的風潮。

a100nvidia: 個月內做到 AI 性能 4 倍提升

NVIDIA NVLink與A100能提供2倍於上一代產品的傳輸力。 搭配NVIDIA NVSwitch運用時，更能以每秒600GB的速度串聯16張的A100 GPU，得以在搭載A100的技嘉伺服器上釋放出最高的運算力。 NVLink技術同時支援SXM 以及PCIe介面的A100 GPU。

NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU 為各種規模的作業提供前所未有的加速能力，可強化全球效能最高的彈性資料中心，支援人工智慧、資料分析和高效能運算。 A100 採用 NVIDIA Ampere 架構，為 NVIDIA 資料中心平台的引擎。 A100 提供的效能比前一代高 20 倍，還可以分割成 7 個 a100nvidia GPU 執行個體，根據不斷變化的需求進行動態調整。 A100 提供 40 GB 和 80 GB 的記憶體版本，並在 80 GB 版本上首度推出全球最快速的記憶體頻寬，每秒超過 2 TB (TB/秒)，可解決最大的模型和資料集。 多執行個體 GPU 技術可讓多個網路在單一 A100 上同時運作，以最佳方式使用運算資源。

a100nvidia: 英偉達 NVIDIA Tesla A100 40G 深度學習AI人工智能 GPU 運算顯卡

2048 个 A100 GPU 可在一分钟内成规模地处理 BERT 之类的训练工作负载，这是非常快速的解决问题速度。

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。 MIG 能與 Kubernetes、容器和以監視器為基礎的伺服器虛擬化搭配使用。 MIG 讓基礎架構管理員能為每項作業提供適當規模的 GPU 及服務品質保障 ，將加速運算資源的範圍延伸至每位使用者。 運用 MIG 的 A100 可將 GPU 加速的基礎架構使用率提升到最高。

a100nvidia: 搭配最新A100 80GB GPU，Nvidia發表第二代AI工作站

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 a100nvidia 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 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。
• 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認證系統含蓋了認證伺服器與NGC-Ready伺服器驗證計畫。
• 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。
• 還有強化學習測試使用 Mini-go 和全尺寸 19×19 圍棋棋盤，是本輪最複雜的測試，內容涵蓋遊戲到訓練等多項操作。
• 根據測試結果，相較首輪 MLPerf 訓練測試使用的基於 V100 GPU 系統，如今 DGX A100 系統能以相同吞吐率，18 個月內做到 4 倍性能提升。

對於具有大型資料表格的最大模型，如用於推薦系統的深度學習建議模型 ，A GB 每個節點最多可達到 1.3 TB 的整合記憶體，並提供比 A GB 多達 3 倍的輸送量。 隨著人工智慧模型處理更高一級的挑戰 (如對話式人工智慧)，其複雜度也急遽增長。 就運算效能而言，這兩種組態的DGX Station A100，在人工智慧軟體應用上，均可達到2.5 petaflops浮點運算效能，以及5 petaOPS整數運算效能（INT8）。

a100nvidia: 稀疏優化 效能加倍

借助 MIG，A100 GPU 可划分为多达 7 个独立实例，让多个用户都能使用 GPU 加速功能。 借助 A100 40GB，每个 MIG 实例可分配多达 5GB，而随着 A100 80GB 显存容量的增加，此大小可翻倍至 10GB。 但是，由于数据集分散在多台服务器上，横向扩展解决方案往往会陷入困境。 當選購搭載 V100 的 DGX-1 時，你可選擇先收到搭載 P100 的 DGX-1 並於 V100 發行後升級至 V100 或是等待 V100 出貨。 購買前請以購買當時銷售頁面資料為準自行判斷，該等資訊亦不得作為向第三人為任何主張之依據，包括但不限於：主張市場上有其他更優惠價格之補償或其他請求。

NVIDIA NGC目錄提供不同AI應用和高性能運算的優化軟體模組，適用於搭載NVIDIA A100的伺服器，讓研究人員能夠立即使用容器、預先訓練的模型和SDK，模擬應用成果，加速移轉到大規模部署的真實應用。 使用 A100 的加速伺服器可提供處理這些工作負載所需的運算能力，包含每秒超過 2 TB (TB/秒) 的記憶體頻寬以及 NVIDIA a100nvidia NVLink 和 NVSwitch 的擴充能力。 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 10 小時的雙精度模擬，縮短至 4 小時以內完成。 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。

a100nvidia: 高效能運算

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。 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 a100nvidia 打造線上實例、伺服器和 PCIe 卡。 NGC-Ready伺服器 – 通過認證伺服器的伺服器搭配特定NVIDIA GPU組成，通過一套大規模測試，驗證其能為NGC容器提供高效能的服務與運算。

A100 提供的 20 倍效能將進一步擴大 NVIDIA 的領先地位。 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 a100nvidia 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 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。

a100nvidia: 深度學習推論

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。 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。 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。

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