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| 来自江苏
A100全称是NVIDIA A100 Tensor Core GPU，目前来说，是计算卡里的“超极核弹”。它是专门针对 AI、数据分析和 HPC 应用场景，基于NVIDIA Ampere架构，有40GB和80GB两种配置。A100作为NVIDIA数据中心平台的引擎，性能比上一代产品提升高达20倍，还可以划分为七个GPU实例，以根据变化的需求进行动态调整。而80GB的A100将GPU内存增加了一倍，提供超快速的内存带宽（每秒超过 2TB），可处理超大模型和非常庞大的数据集。
深度学习训练方面，A100的Tensor Core借助Tensor浮点运算 (TF32) 精度，比上一代NVIDIA Volta高 20 倍之多的性能，且无需更改代码；如果使用自动混合精度和FP16，性能可进一步提升2倍。
深度学习推理方面，A100能在从FP32到INT4的整个精度范围内进行加速。多实例GPU (MIG) 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。
高性能计算方面，A100的双精度Tensor Core为HPC领域带来了自GPU中的双精度计算技术推出以来极其重要的里程碑。借助HBM2e每秒超过2 TB的带宽和大容量内存，科研人员可以在A100上将原本要花费10小时的双精度模拟过程缩短到4小时之内。HPC应用程序还可以利用TF32将单精度、密集矩阵乘法运算的吞吐量提高高达10倍。
高性能数据分析方面，在大数据分析基准测试中，A100 80GB的速度比CPU快83倍，并且比A100 40GB快两倍，因此非常适合处理数据集大小激增的新型工作负载。
A100引入了一个新的技术概念，叫多实例GPU (MIG) 技术，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。使用A100 40GB GPU，每个MIG实例最多可以分配 5GB，而随着A100 80GB增加的GPU内存容量，每个实例将增加一倍达到10GB。 |
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