NVIDIA A100 GPU 在 AI 訓練中的獨特技術(shù)優(yōu)勢包括：

第三代 Tensor Cores：A100 提供了高達 312 TFLOPS 的深度學習性能，這是前一代 Volta GPU 的 20 倍，專為深度學習訓練和推理而設(shè)計。

結(jié)構(gòu)化稀疏性（Structural Sparsity）：AI 網(wǎng)絡(luò)中有大量參數(shù)，并非所有參數(shù)都對準確預測至關(guān)重要。A100 的 Tensor Cores 能夠提供高達 2 倍的性能提升，尤其是在稀疏模型上。

多實例 GPU (MIG)：A100 GPU 可以被劃分為多達七個獨立的 GPU 實例，每個實例都有自己的高帶寬內(nèi)存、緩存和計算核心。這使得 IT 管理員可以為每個作業(yè)提供合適大小的 GPU 加速，優(yōu)化利用率并擴大每個用戶和應(yīng)用程序的訪問權(quán)限。

下一代 NVLink：A100 中的 NVLink 提供了比上一代高 2 倍的吞吐量。結(jié)合 NVIDIA NVSwitch，最多可以連接 16 個 A100 GPU，以每秒高達 600 GB 的速度互通，釋放單臺服務(wù)器上可能的最高應(yīng)用性能。

HBM2e 內(nèi)存：A100 提供了高達 80GB 的 HBM2e 內(nèi)存，以及超過 2TB/s 的內(nèi)存帶寬，這使得它能夠更快地處理大型模型和龐大的數(shù)據(jù)集。

Transformer Engine：專為深度學習訓練中的注意力機制優(yōu)化，A100 的 Transformer Engine 能夠顯著提高自然語言處理等任務(wù)的性能。

支持多種精度：A100 支持廣泛的數(shù)學精度，提供了單一加速器適用于各種工作負載的能力，加快了從洞察到市場的時間。

TensorFloat-32 (TF32)：這是一種新的混合格式，旨在以更高的效率處理 FP32 數(shù)據(jù)類型，通常用于深度學習工作負載。在 A100 上，TF32 格式的數(shù)學操作吞吐量是上一代 Volta 架構(gòu) V100 GPU 上 FP32 的 10 倍。

優(yōu)化的 TensorFlow 支持：A100 支持 TensorFlow 1.15，該版本提供了對 TF32 的開箱即用支持，無需對深度學習工作負載進行代碼更改即可實現(xiàn)速度優(yōu)勢。

高性能計算 (HPC) 性能：A100 在 MLPerf HPC 基準測試中展示了其在 AI 模型訓練方面的領(lǐng)導地位，特別是在科學工作負載上運行的超級計算機上。

這些技術(shù)優(yōu)勢使得 A100 成為 AI 訓練和高性能計算任務(wù)的理想選擇，尤其是在需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復雜模型的場景中。