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A100 在 AI 訓(xùn)練中有哪些獨特的技術(shù)優(yōu)勢?
發(fā)布日期:
2024-09-23 13:56:21
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NVIDIA A100 GPU 在 AI 訓(xùn)練中的獨特技術(shù)優(yōu)勢包括:
第三代 Tensor Cores:A100 提供了高達(dá) 312 TFLOPS 的深度學(xué)習(xí)性能,這是前一代 Volta GPU 的 20 倍,專為深度學(xué)習(xí)訓(xùn)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(zhǔn)確預(yù)測至關(guān)重要。A100 的 Tensor Cores 能夠提供高達(dá) 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(dá)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(dá) 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(dá) 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(xué)習(xí)訓(xùn)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(xué)精度,提供了單一加速器適用于各種工作負(fù)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(xué)習(xí)工作負(fù)載。在 A100 上,TF32 格式的數(shù)學(xué)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(xué)習(xí)工作負(fù)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(zhǔn)測試中展示了其在 AI 模型訓(xùn)練方面的領(lǐng)導(dǎo)地位,特別是在科學(xué)工作負(fù)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(xùn)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(fù)雜模型的場景中。
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