NVIDIA Pascal 架构使 Tesla P100 能为 HPC 和超大规模工作负载提供卓越性能。 凭借每秒超过 21 万亿次的 16 位浮点 运算性能，经过优化的 Pascal 为深度学习应用程序带来了令人兴奋的新可能。 Pascal 还可为 HPC 工作负载提供超过 5 万亿次的双精度浮点运算和 10 万亿次的单精度浮点运算能力。 VGG-11网络和ResNet-18网络需要在车型识别数据集上训练来得到网络参数。 这里，我们使用crossentropy作为网络的性能函数，然后使用梯度下降算法更新网络参数，以使得网络输出逼近网络的目标输出。
NVIDIA EGX 平台中包括能够在整个基础架构中实现加速计算的优化软件。 NVIDIA AI 企业包括 NVIDIA 的关键支持技术，用于在现代混合云中快速部署、管理和扩展 AI 工作负载。 搭载 A100 的加速服务器可以提供必要的计算能力，并能利用大容量显存、超过 2 TB/s 的显存带宽以及通过 NVIDIA NVLink 和 NVSwitch 实现的可扩展性，处理这些工作负载。
nvidiap100: 应用程序性能跃上新台阶
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。 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。 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。
另一項基準測試是測試使用 BERT 的對話式 AI，BERT 是現有最複雜的神經網路模型之一。 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。 页面迁移引擎可使开发人员从管理数据移动的工作中腾出时间，将精力更多地放在计算性能的调整上。 应用程序现在可以突破 GPU 物理显存的容量限制，达到几乎无限量的显存。
nvidiap100: 使用开源GPT模型搭建
本文构建了车型识别数据集，并提出了基于神经网络的车型识别方法，验证了VGG-11网络和ResNet-18网络的性能。 实验结果表明，ResNet-18网络可以取得94.6%的识别准确率，具有一定的实用价值。 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。 对于具有庞大数据表的超大型模型（例如深度学习推荐模型 ），A100 80GB 可为每个节点提供高达 1.3TB 的统一显存，而且吞吐量比 A100 40GB 多高达 3 倍。
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。 Tesla P100是专业计算卡，采用GP100核心，有16GB的HBM2显存（成本远高于GDDR5X），双精度为单精度的1/2，有4.7T，适合跑高精度的科学计算。
nvidiap100: 加速当今时代的重要工作
利用搭载 NVIDIA NVLink 技术的 Tesla P100，快如闪电的节点可以显著缩短为具备强扩展能力的应用程序提供解决方案的时间。 采用 NVLink 技术的服务器节点可以 5 倍的 PCIe 带宽互联多达八个 Tesla P100。 这种设计旨在帮助解决在 HPC 和深度学习领域拥有极大计算需求的全球重大挑战。 通过加入采用 HBM2 的晶圆基底芯片 技术，Tesla P100 将计算性能和数据紧密集成在同一个程序包内，提供的内存性能是NVIDIA Maxwell 架构的三倍以上。 自动车型识别方法一般可以分为两类：基于硬件的方法和基于软件的方法。
- 对于具有庞大数据表的超大型模型（例如深度学习推荐模型 ），A100 80GB 可为每个节点提供高达 1.3TB 的统一显存，而且吞吐量比 A100 40GB 多高达 3 倍。
- 頁面移轉引擎讓開發人員能更專注於調整運算效能，減少管理資料移動所花費的時間。
- 极大的显存容量和超快速的显存带宽使 A100 80GB 非常适合用作新一代工作负载的平台。
- 上述商品規格僅供參考，實際規格以實物為準，麗臺科技保留修改之權利。
- 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。
- 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 再将性能提升了 20 倍，进一步扩大了这种性能优势。 当今的 AI 模型面临着对话式 AI 等更高层次的挑战，这促使其复杂度呈爆炸式增长。 每項劃世代技術都展現效能的大躍進，促成全球最快運算節點的誕生。 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。 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。 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）。
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。 NVIDIA Pascal 架構讓 Tesla P100 得以為高效能運算和超大規模的工作負載提供卓越效能。 Pascal 具有 每秒 21 兆次 以上的 16 位元浮點運算 效能，專為激發深度學習應用程式新潛能而最佳化。 Pascal 也可為高效能運算工作負載提供每秒超過 5 和 10 兆次的雙精度和單精度浮點運算效能。
PCIe 專用的 Tesla P100 讓混合型工作負載高效能運算資料中心得以大幅提高輸送量並節省成本。 例如，由 4 個與 PCIe 互連的 Tesla P100 所提供技術支援的單一 GPU 加速節點，可取代高達 32 個設備 CPU 節點，提升多種應用程式的效能。 所需數量遠比以前少，但效能強大的節點即可完成所有工作，讓客戶可節省高達 70% 的資料中心整體成本。 現今的資料中心仰賴許多互連設備運算節點，使高效能運算 與超大規模工作負載受到限制。 NVIDIATeslaP100 採用 NVIDIA PascalGPU 架構，提供整合平台來加速高效能運算和人工智慧，大幅提高輸送量並節省成本。
- 网络训练过程中batch_size设置为64、优化器选择Adam，学习因子为0.001。
- 当今的数据中心有赖于大量互连的通用计算节点，这限制了高性能计算 和超大规模工作负载。
- 自动车型识别方法一般可以分为两类：基于硬件的方法和基于软件的方法。
- 所有的算法均运行在相同的服务器上，其配置为：Intel i7 CPU、4块NVIDIA P100 GPU、64G RAM。
- 高速公路已经形成庞大的摄像头网络，如何利用这些视频大数据实现车辆车型自动识别，是一个值得研究的课题。
- 另一項基準測試是測試使用 BERT 的對話式 AI，BERT 是現有最複雜的神經網路模型之一。
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。 有了超過 400 種 HPC 加速應用程式 (包括前 10 大 HPC 應用程式中的 9 nvidiap100 項應用程式) 及所有深度學習架構，現在每一位 nvidiap100 HPC 客戶都可以將加速器部署於數據中心。 創造紀錄的 Nvidia DGX SuperPOD 系統是基於 Ampere 架構及 Volta 架構。
A100 结合 MIG 技术可以更大限度地提高 GPU 加速的基础设施的利用率。 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。 数据科学家需要能够分析和可视化庞大的数据集，并将其转化为宝贵见解。 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。 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。
Nvidia 是唯一一家在 MLPerf Training v0.7 測試均採用市售商品的公司。 其他大多數提交的是預覽類（preview nvidiap100 category），預計需幾個月後才會面市。 创新的NVIDIA nvidiap100 NVLink 高速双向互连技术能跨越多个 GPU 扩展应用程序，其性能比当今的一流技术高 5 倍。 据此，我们可以很简单地得到VGG-11和ResNet-18的计算模型。
借助 700 多种加速的 HPC 应用程序（前 15 名均入列）和所有深度学习框架，搭载 NVIDIA NVLink 技术的 Tesla P100 最高可使性能提升 50 倍。 由於 nvidiap100 Tesla P100 新增了 CoWoS 與 HBM2 技術，將同個封裝中的運算和資料緊密整合，記憶體效能因此比NVIDIA Maxwell 架構高上 3 倍。 加速超過 700 種高效能運算應用程式 nvidiap100 (包含前 15 大高效能運算應用程式) 及所有深度學習框架，搭配 NVIDIA NVLink 的 Tesla P100 可提升高達 50 倍的效能。 实验分析：图1展示了VGG-11网络和ResNet-18网络在训练集上的学习性能。
为了消除光照变化和摄像头背景的影响，我们将图像转化为灰度图像然后将相邻两帧做差值，最后形成车型识别数据集。 该数据包含7类车型数据，其中，货1、货2、货3、货 4、客 1、客 2和客3 分别包含 475、136、79、529、1032、108 和 133 张图像。 开源GPT模型可以选GPT-2（GPT-3之前的版本是开源的）、GPT-Neo、Salesforce CodeGen、GPT-NeoX、GPT-J等。 模型的大小根据显卡的显存的大小确定，如果显存在24G以下，模型的参数数只能选6B（6亿）及以下的，如6B、2B、350M的。 根据前期的测试，在16G显存的情况下，选择Salesforce CodeGen-350M和GPT-J-6B模型比较合适。 NVIDIA 产品的出色性能在 MLPerf 推理测试中得到验证。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络模型，它模拟了大脑视网膜神经网络的信息处理机制，对图像数据具有很强的处理能力。 从2012年开始，基于卷积神经网络的图像识别方法在大规模图像识别挑战赛Ima⁃geNet上蝉联冠军，其中VGG神经网络和ResNet神经网络是如今使用最为广泛的两类网络。 nvidiap100 近年来，我国高速公路建设飞速发展，截至2005年底我国的高速公路网的骨架已经基本形成，越来越多的人开始关注“高速公路安全，快速服务”等问题。 目前大部分高速公路的收费模式采用“人工收费，计算机辅助”的收费模式，这种以人工占主导地位的收费模式，很容易出现司乘人员逃费的现象和交通拥堵现象。
nvidiap100: 方法
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。 A100 是整个 NVIDIA 数据中心解决方案的一部分，该解决方案由硬件、网络、软件、库以及 NGC 中经优化的 AI 模型和应用等叠加而成。 它为数据中心提供了强大的端到端 AI 和 HPC 平台，让研究人员能够快速交付真实的结果，并且大规模地将解决方案部署到生产环境中。 适用于 PCIe 的 Tesla P100 使混合型工作负载 HPC 数据中心能在节省资金的同时大幅提升吞吐量。
Tesla P100 與 NVIDIA NVLink 技術，可利用飆速節點大幅縮短巨大規模應用程式獲得解決方案的所需時間。 伺服器節點可透過 NVLink，以 5 倍的 PCIe 頻寬互連高達八個 Tesla P100 GPU。 旨在協助解決這項全球最關鍵的挑戰：高效能運算和深度學習近乎無限的運算需求。 本文提出了一种基于深度卷积神经网络的车型识别方法并取得了较高的车型识别准确率。 对于具有超大数据集的高性能计算应用，显存容量增加的 A100 80GB 可在运行材料仿真 Quantum Espresso 时将吞吐量提升高达 2 倍。 极大的显存容量和超快速的显存带宽使 A100 80GB 非常适合用作新一代工作负载的平台。
nvidiap100: 通过采用 HBM2 的 CoWoS 技术实现更高效率
而且GP100有20T的FP16，gp104这个被阉割到100多G，差了一百多倍，严重影响的DL推理性能。 頁面移轉引擎讓開發人員能更專注於調整運算效能，減少管理資料移動所花費的時間。 應用程式現在可擴充到超越 GPU 的實體記憶體大小，幾乎沒有限制。 Tesla P100 從硬體到軟體均重新設計，在每個設計環節都加入創新元素。 我们首先根据车辆将监控数据分割为多个片段，并将其转化为图像序列。
