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A100 GPU 的第三代 Tensor Core 对深度学习模型训练有哪些具体优势？
发布日期:
2024-08-20 15:49:33
本文链接
https://www.idcsp.com//help/1662.html
本文关键词
1、新的 TF32 精度：A100 GPU 的第三代 Tensor Core 引入了一种新的数值格式 TF32，它针对 AI 和深度学习中的矩阵运算进行了优化，可以在不需要更改现有程序代码的情况下，提供高达 20 倍的性能提升 。
2、吞吐量提升：与前代产品相比，第三代 Tensor Core 在 TF32 格式下运行的数学运算吞吐量比上一代 V100 GPU 在 FP32 下高出 10 倍，显著提高了深度学习（DL）工作负载的性能 。
3、支持混合精度：A100 GPU 支持混合精度策略，主要采用 FP16 精度，必要时也可以采用 FP32 精度。这种策略可以减少计算、内存和内存带宽需求，同时通常能够保持模型的最终精度。
4、性能和效率：第三代 Tensor Core 可以更高效地处理 FP32 数据类型，加速 AI 训练和推理任务。在 TF32 模式下，Tensor Core 接受 FP32 矩阵作为输入，并在内部以 TF32 格式执行矩阵乘法，结果累加在 FP32 矩阵中，从而简化了混合精度训练工作流程 。
5、结构化稀疏性支持：A100 GPU 中的 Tensor Core 增加了对结构化稀疏性的支持，可以进一步提高 AI 性能，尤其适合处理高维数据，提供高达 2 倍的性能提升。
6、多实例 GPU (MIG) 技术：A100 GPU 支持 MIG 技术，允许单个 A100 GPU 分割成多个独立的小 GPU，提高了云和数据中心的资源分配效率。
7、内存和带宽增强：A100 GPU 拥有高容量的 HBM2E 内存和高达 1.6 TB/s 的内存带宽，极大提升了处理大规模数据集的能力。
8、第三代 NVLink 技术：A100 GPU 支持第三代 NVLink 技术，提供高速 GPU 到 GPU 通信，增强了大规模模型训练的并行计算能力 。
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