針對不同的HPC或AI工作負載，技嘉科技G系列伺服器搭配NVIDIA A100 Tensor核心GPU能支援各種精度運算，從而提高使用者效益。 對於擁有最大資料集的高效能運算應用程式，A GB 可採用一種名為 Quantum Espresso 的材質模擬，使額外記憶體的輸送量提升高達 2 倍。 這種龐大的記憶體和前所未有的記憶體頻寬，讓 A GB 成為新一代工作負載的理想平台。 NVIDIA A100 Tensor核心GPU為各種規模的人工智慧、資料分析和高效能運算作業提供前所未有的加速能力，以解決全球最嚴苛的運算挑戰。
在巨量資料分析基準測試中，A GB 比起 A GB 提供了高出 2 倍的深入分析，因此非常適合資料集急遽成長的新興工作負載。 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）。 到了今年11月，趁著美國SC超級電腦大會舉行，Nvidia也發表新一代AI工作站，名為DGX Station A100，同樣搭配4個資料中心等級GPU，正是今年上半發表的A100，採用最新推出的Ampere架構。
- 最新 MLPerf Training v0.7 基準測試，有兩項新測試和一項經大幅修訂的測試。
- 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。
- 並非所有的參數都需要用於做準確的預測，可以將某些參數轉換為零以使模型「稀疏」而不會影響準確性。
- Nvidia 是唯一一家在 MLPerf Training v0.7 測試均採用市售商品的公司。
- 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。
- NVIDIA A100 Tensor核心GPU為各種規模的人工智慧、資料分析和高效能運算作業提供前所未有的加速能力，以解決全球最嚴苛的運算挑戰。
A100採用台積電的7奈米FinFET製程提升顯著的電晶體密度、性能和效率，伴隨著創新的MIG技術，A100能為雲端服務供應商構建更加靈敏與彈性的GPU資源分配。 比如 5 月，Nvidia 發表兩個應用框架──對話用式 AI 的 Jarvis 和用於推薦系統的 Merlin。 還有針對汽車業市場的NVIDIA DRIVE、醫療健康市場的 Clara、機器人技術市場的 Isaac 及零售／智慧城市市場的 Metropolis。 A100中的Tensor Core可以為稀疏模型提供高達2倍的效能。 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。
a100nvidia: 加速現今最重要的工作
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。 a100nvidia 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。 身為 AI 領軍者，Nvidia 自然也不會錯過 MLPerf 基準測試。
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）。 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。
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。 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。
a100nvidia: 英偉達 NVIDIA Tesla A100 40G 深度學習AI人工智能 GPU 運算顯卡 美優品
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。 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。
A100 提供的效能比前一代高 20 倍，還可以分割成 7 個 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。 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。 A100 是 NVIDIA 資料中心的一部份，完整的解決方案包含硬體、網路、軟體、函式庫的建置組塊，以及 NGC™ 上的最佳化人工智慧模型和應用程式。 其代表最強大的資料中心端對端人工智慧和高效能運算平台，讓研究人員能快速產出實際成果，並將解決方案大規模部署到生產環境中。
透過MIG技術，資料中心能夠彈性動態調整以適應不斷變化的工作負載需求。 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。
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 category），預計需幾個月後才會面市。 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。 並非所有的參數都需要用於做準確的預測，可以將某些參數轉換為零以使模型「稀疏」而不會影響準確性。 由 A100、NVIDIA Mellanox SmartnNIC 和 DPU 构成的 NVIDIA 认证系统，已通过性能、功能、可扩展性和安全性认证，使企业可方便地从 NVIDIA NGC 目录中为 AI 工作负载部署完整的解决方案。 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。
a100nvidia: 功能强大的端到端 AI 和 HPC 数据中心平台
人工智慧模型透過深度神經網路 或卷積神經網路 等各式各樣網絡所構成，每種網絡都包含了數百萬到數十億個參數，並非所有參數都是準確預測所必需的，有些參數可以在演算過程中將值視作為零，這將使得人工智慧模型初建立時，雖然“結構稀疏”但不影響其預測的準確性。 NVIDIA A100內建的Tensor核心能為稀疏模型運算提高2倍的性能，讓稀疏模型應用能更有效加速推論模型演算，增進整體效能。 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。
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。 2048 a100nvidia 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。
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。 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。 NVIDIA攜手技嘉為確保伺服器與GPU能一起順暢運作所推出的認證系統計劃。 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。
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 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: 資料中心 GPU
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。 MIG a100nvidia 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。
而這款AI工作站預計在本季上市，由Nvidia全球夥伴網路的經銷商發售。 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。 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。
a100nvidia: 高效能運算
2018 年 12 月，Nvidia 首次在 MLPerf 訓練基準測試創下 6 項紀錄，次年 a100nvidia 7 月 Nvidia 再創 8 項紀錄。 最新 MLPerf Training v0.7 基準測試，有兩項新測試和一項經大幅修訂的測試。 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。 為了讓機器學習處理器的基準測試也像 CPU，MLPerf 組織囊括業界所有知名企業和機構，如英特爾、Nvidia、Google、亞馬遜、阿里巴巴和百度、微軟、史丹佛大學等。 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 a100nvidia 1.25 倍的吞吐量。
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。 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。 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。 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。
a100nvidia: 打破 16 項 AI 性能紀錄，Nvidia A100 GPU 要無人能敵？
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。 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。 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。
一個A100 GPU可以劃分為多達七個GPU應用個體，它們在硬件層完全隔離，並擁有專屬的高頻寬記憶體，緩衝記憶體和運算核心。 多執行個體 GPU（MIG）為開發人員提供了針對其所有應用程式的突破性加速功能，IT管理員可以為每個作業提供適當大小的GPU加速功能，從而優化利用率並擴展對每個用戶和應用程式的使用權限。 高速運算、儲存和網路基礎設施為AI應用奠定了基礎，從而提供精準可靠的模型。
a100nvidia: 支援服務
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。 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。 ※ 本服務提供之商品價格 、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。
運用多執行個體 技術，NVIDIA A100能實現運算資源的彈性分配，讓資料分析工作能更充分利用GPU的運算資源。 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運用NVIDIA Ampere架構的優化設計來同時滿足AI和HPC運算需求。
a100nvidia: 稀疏優化 效能加倍
NVIDIA認證系統含蓋了認證伺服器與NGC-Ready伺服器驗證計畫。 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。
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。 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。 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 GPU 推出以来高性能计算性能的巨大飞跃。
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