NVIDIA安倍架构
NVIDIA安倍架构
NVIDIA Ampere ArchitectureNVIDIA
The Heart of the World’s Highest-Performing, Elastic Data Centers
一.现代数据中心中AI和HPC的核心
科学家、研究人员和工程师我们这个时代的达芬奇和爱因斯坦正致力于用人工智能和高性能计算(HPC)解决世界上最重要的科学、工业和大数据挑战。与此同时,企业甚至整个行业都在寻求利用人工智能的力量,从海量数据集中(包括内部和云中)获取新的见解。NVIDIA安培架构是为弹性计算时代而设计的,它提供了下一个巨大的飞跃,在每一个尺度上都提供了无与伦比的加速,使这些创新者能够完成他们一生的工作。
二.突破性创新
英伟达安培芯片由540亿个晶体管制成,是有史以来最大的7纳米(nm)芯片,具有六项关键的突破性创新。
第三代张量核
第一次在英伟达伏特加引入 NVIDIA Tensor核心技术为人工智能带来了惊人的加速,将训练时间从几周缩短到几小时,并为推理提供了巨大的加速。NVIDIA安培架构在这些创新的基础上,引入了新的精度张量浮点(TF32)和浮点64(FP64),以加速和简化AI的采用,并将张量核的能力扩展到HPC。
TF32的工作原理和FP32一样,同时为AI提供高达20倍的加速,而不需要任何代码更改。使用NVIDIA自动混合精度,研究人员可以获得额外的2倍的性能与自动混合精度和FP16只添加几行代码。在支持bfloat16、INT8和INT4的情况下,NVIDIA A100张量核心gpu中的张量核心为人工智能训练和推理创建了一个极其通用的加速器。把张量核的能力带给HPC,A100还可以实现矩阵运算的完整性,IEEE认证,FP64精度。

三.多实例GPU(MIG)
每个AI和HPC应用程序都可以从加速中受益,但并不是每个应用程序都需要一个完整的A100 GPU的性能。使用MIG,每个A100可以被划分为多达7个GPU实例,在硬件级别完全隔离和安全,并具有自己的高带宽内存、缓存和计算核心。现在,开发人员可以访问所有应用程序的突破性加速,无论大小,并获得有保证的服务质量。IT管理员可以提供适当大小的GPU加速以实现最佳利用率,并在裸机和虚拟化环境中扩展对每个用户和应用程序的访问。

四.第三代NVLink
跨多个GPU扩展应用程序需要非常快速的数据移动。A100中的第三代NVIDIANVLink将GPU到GPU的直接带宽提高了一倍,达到每秒600千兆字节(GB/s),几乎比PCIe Gen4高出10倍。与最新一代NVIDIA NVSwitch搭配使用时,服务器中的所有gpu都可以以NVLink的全速相互通信,以实现难以置信的快速数据传输。
英伟达DGX A100和其他领先计算机制造商的服务器通过NVIDIA HGX利用NVLink和NVSwitch技术 100个基板,为HPC和AI工作负载提供更大的可扩展性。

五.结构稀疏性
现代的人工智能网络越来越大,拥有数百万甚至数十亿个参数。并不是所有这些参数都需要精确的预测和推断,有些参数可以转换为零,使模型“稀疏”而不影响精度。A100中的张量核可以为稀疏模型提供高达2倍的性能。稀疏性特征有利于人工智能推理,同时也可以用来提高模型训练的性能。

六.更智能、更快的内存
A100正在给数据中心带来大量的计算。为了保持这些计算引擎的充分利用,它拥有一流的每秒1.6兆字节(TB/秒)的内存带宽,比上一代增加了67%。此外,A100的片上内存显著增加,包括一个40兆字节(MB)的2级缓存,比上一代大7倍,以最大限度地提高计算性能。

七.边缘收敛加速度
NVIDIA安培架构与NVIDIA Mellanox的ConnectX-6dx智能网卡在NVIDIA EGX中的结合 A100带来了前所未有的计算和网络加速能力,可以处理边缘产生的大量数据。Mellanox SmartNIC包括安全卸载,可以高达200千兆比特/秒(Gb/s)的线速率解密和GPUDirect 它将视频帧直接传输到GPU存储器中进行人工智能处理。有了EGX A100,企业可以更安全、更高效地加速边缘的AI部署。

NVIDIA安倍架构的更多相关文章
- NVIDIA GPU Pascal架构简述
NVIDIA GPU Pascal架构简述 本文摘抄自英伟达Pascal架构官方白皮书:https://www.nvidia.com/en-us/data-center/resources/pasca ...
- NVIDIA Turing Architecture架构设计(下)
NVIDIA Turing Architecture架构设计(下) GDDR6 内存子系统 随着显示分辨率不断提高,着色器功能和渲染技术变得更加复杂,内存带宽和大小在 GPU 性能中扮演着更大的角色. ...
- NVIDIA Turing Architecture架构设计(上)
NVIDIA Turing Architecture架构设计(上) 在游戏市场持续增长和对更好的 3D 图形的永不满足的需求的推动下, NVIDIA 已经将 GPU 发展成为许多计算密集型应用的世界领 ...
- NVIDIA GPU Volta架构简述
NVIDIA GPU Volta架构简述 本文摘抄自英伟达Volta架构官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Ce ...
- NVIDIA GPU Turing架构简述
NVIDIA GPU Turing架构简述 本文摘抄自Turing官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-vis ...
- NVIDIA深度架构
NVIDIA深度架构 本文介绍A100 GPU,NVIDIA Ampere架构GPU的重要新功能. 现代云数据中心中运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速的云计算的爆炸式增长. ...
- [ZZ] Maxwell 架构
http://digi.163.com/14/0218/23/9LDCTFON00162DSP.html [IT168 评测]随着一句“娘娘,封神啦(宝鸡口音)”,中国的观众迅速认识到了两个极其出彩的 ...
- vr的延迟和渲染效率优化与Nvidia VRWorks
http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/50966071 vr现在正处于风生水起的阶段,但是vr的性能一直是大问题,最主要的问题就是响应延迟,玩家改变 ...
- CPU和GPU双低效,摩尔定律之后一万倍 ——写于TPU版AlphaGo重出江湖之际
本文来自计算机体系结构专家王逵.他认为,“摩尔定律结束之后,性能提升一万倍”不会是科幻,而是发生在我们眼前的事实. 2008年,<三体2:黑暗森林>里写到: 真的很难,你冬眠后不久 ...
随机推荐
- 微信小程序 icon组件详细介绍
这些是提供的所支持的图标样式,根据需求在此基础上去修改大小和颜色. 主要属性: 使用方式: wxml <!--成功图标--> <icon type="success&quo ...
- Python 爬虫之Scrapy框架
Scrapy框架架构 Scrapy框架介绍: 写一个爬虫,需要做很多的事情.比如:发送网络请求.数据解析.数据存储.反反爬虫机制(更换ip代理.设置请求头等).异步请求等.这些工作如果每次都要自己从零 ...
- ppt技巧--字体变化
常见字体搭配 Nordri Tools
- Spring Boot & Cloud 轻量替代框架 Solon 1.3.35 发布
Solon 是一个微型的Java开发框架.强调,克制 + 简洁 + 开放的原则:力求,更小.更快.更自由的体验.支持:RPC.REST API.MVC.Micro service.WebSocket. ...
- JVM垃圾回收的三种方式
* 垃圾回收有三种方式 * 一.清除:将需要回收对象的内存空间存放在内存列表中,当需要为新对象分配内存的时候,就会从内存列表中拿取空间分配.不过这种分配方式有两个缺点 * 第一个缺点是内存空间碎片化, ...
- FileInfo & DirectoryInfo
这节讲两个实例类,FileInfo和DirectoryInfo两个类,用于操作某个具体的文件或者目录. FileInfo: FileInfo不同于File,它是一个实例类,有一个string类 ...
- 使用FastDFS进行文件管理
使用FastDFS进行文件管理 FastDFS简介 FastDFS: FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括:文件存储.文件同步.文件访问(文件上传.文件下载)等, ...
- SE_Work2_交点个数
项目 内容 课程:北航-2020-春-软件工程 博客园班级博客 要求:求交点个数 个人项目作业 班级:005 Sample GitHub地址 IntersectProject 一.PSP估算 在开始实 ...
- queryset惰性与缓存
https://blog.csdn.net/zhu6201976/article/details/83550461
- ruby基础(二)
ruby语法基础 1.方法 方法时对象定义的与该对象相关的操作.在Ruby中,对象的所有的操作都被封装成 方法. 语法糖:语法糖是一种为了照顾一般人的习惯而产生的特殊语法. ruby中一切数据都是对象 ...