Начались поставки первого графического процессора на базе архитектуре NVIDIA Ampere – NVIDIA A100
Компания NVIDIA объявила о начале производства и поставок первого графического процессора на базе архитектуре NVIDIA Ampere – NVIDIA A100, который, обладает максимальным приростом производительности среди всех восьми поколений GPU NVIDIA и создает единую платформу для обучения ИИ и инференса, ускоряя производительность до 20 раз по сравнению с предшественниками. Универсальный ускоритель A100 также предназначен для задач анализа данных, научных вычислений и облачной графики.
Новые адаптивные вычислительное технологии в A100 позволяют подобрать необходимую вычислительную мощь для каждой задачи. Каждый GPU A100 может быть разделен на максимум семь независимых инстансов для задач инференса, а благодаря интерконнекту третьего поколения NVIDIA NVLink графические процессоры A100 можно объединить в один гигантский GPU для работы с моделями большого для работы с масштабными задачами.
Ожидается, что процессоры A100 интегрируют в свои решения следующие поставщики облачных услуг и сборщики систем: Alibaba Cloud, Amazon Web Services (AWS), Atos, Baidu Cloud, Cisco, Dell Technologies, Fujitsu, GIGABYTE, Google Cloud, H3C, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Inspur, Lenovo, Microsoft Azure, Oracle, Quanta/QCT, Supermicro и Tencent Cloud.
Пять ключевых инноваций GPU NVIDIA A100:
- В основе GPU A100 лежит новая архитектура NVIDIA Ampere с более чем 54 млрд транзисторов.
- Тензорные ядра третьего поколения с TF32 — теперь они поддерживают TF32 для ИИ, что поднимает скорость ИИ-вычислений до 20 раз для FP32 без каких-либо изменений кода. Также, тензорные ядра теперь поддерживают FP64, что повышает скорость работы в HPC-приложениях до 2.5 раз по сравнению с предыдущим поколением.
- Multi-instance GPU (MIG) позволяет разделить A100 на максимум семь отдельных GPU для выполнения задач разной степени сложности для оптимизации использования GPU и эффективности инвестиций.
- NVIDIA NVLink третьего поколения — удваивает скорость высокоскоростного соединения между GPU для более эффективного масштабирования вычислений.
- Structural sparsity — технология удваивает производительность, используя разреженность данных в задачах ИИ.
