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A100 在 AI 训练中有哪些独特的技术优势？
发布日期:
2024-09-23 13:56:21
本文链接
https://www.idcsp.com//help/1782.html
本文关键词
NVIDIA A100 GPU 在 AI 训练中的独特技术优势包括：
第三代 Tensor Cores：A100 提供了高达 312 TFLOPS 的深度学习性能，这是前一代 Volta GPU 的 20 倍，专为深度学习训练和推理而设计。
结构化稀疏性（Structural Sparsity）：AI 网络中有大量参数，并非所有参数都对准确预测至关重要。A100 的 Tensor Cores 能够提供高达 2 倍的性能提升，尤其是在稀疏模型上。
多实例 GPU (MIG)：A100 GPU 可以被划分为多达七个独立的 GPU 实例，每个实例都有自己的高带宽内存、缓存和计算核心。这使得 IT 管理员可以为每个作业提供合适大小的 GPU 加速，优化利用率并扩大每个用户和应用程序的访问权限。
下一代 NVLink：A100 中的 NVLink 提供了比上一代高 2 倍的吞吐量。结合 NVIDIA NVSwitch，最多可以连接 16 个 A100 GPU，以每秒高达 600 GB 的速度互通，释放单台服务器上可能的最高应用性能。
HBM2e 内存：A100 提供了高达 80GB 的 HBM2e 内存，以及超过 2TB/s 的内存带宽，这使得它能够更快地处理大型模型和庞大的数据集。
Transformer Engine：专为深度学习训练中的注意力机制优化，A100 的 Transformer Engine 能够显著提高自然语言处理等任务的性能。
支持多种精度：A100 支持广泛的数学精度，提供了单一加速器适用于各种工作负载的能力，加快了从洞察到市场的时间。
TensorFloat-32 (TF32)：这是一种新的混合格式，旨在以更高的效率处理 FP32 数据类型，通常用于深度学习工作负载。在 A100 上，TF32 格式的数学操作吞吐量是上一代 Volta 架构 V100 GPU 上 FP32 的 10 倍。
优化的 TensorFlow 支持：A100 支持 TensorFlow 1.15，该版本提供了对 TF32 的开箱即用支持，无需对深度学习工作负载进行代码更改即可实现速度优势。
高性能计算 (HPC) 性能：A100 在 MLPerf HPC 基准测试中展示了其在 AI 模型训练方面的领导地位，特别是在科学工作负载上运行的超级计算机上。
这些技术优势使得 A100 成为 AI 训练和高性能计算任务的理想选择，尤其是在需要处理大规模数据集和复杂模型的场景中。
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