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World File Search SystemA100
NVIDIA HGX A100
专为模拟、数据分析和 AI 的融合而构建 海量数据集、爆炸式增长的模型大小和复杂的模拟需要具有极快互连的多个 GPU。NVIDIA HGX™ 平台汇集了 NVIDIA GPU、NVIDIA ® NVLink ®、NVIDIA Mellanox ® InfiniBand ® 网络的全部功能，以及来自 NGC™ 的完全优化的 NVIDIA AI 和 HPC 软件堆栈，以提供最高的应用程序性能。凭借其端到端的性能和灵活性，NVIDIA HGX 使研究人员和科学家能够结合模拟、数据分析和 AI 来推动科学进步。
NVIDIA DGX A100 数据表
A100 80GB GPU 的 GPU 内存带宽比 A100 40GB GPU 增加了 30%，成为全球首款每秒 2 兆字节 (TB/s) 的 GPU。与上一代 NVIDIA GPU 相比，它的片上内存也显著增加，包括 40 兆字节 (MB) 的二级缓存，其容量几乎增加了 7 倍，从而最大程度地提高了计算性能。DGX A100 还首次推出了第三代 NVIDIA ® NVLink ®，将 GPU 到 GPU 的直接带宽提高了一倍，达到每秒 600 千兆字节 (GB/s)，几乎比 PCIe Gen 4 高 10 倍，并且新的 NVIDIA NVSwitch ™ 比上一代快 2 倍。这种前所未有的强大功能可以最快地解决问题，使用户能够应对以前不可能或不切实际的挑战。
NVIDIA DGX A100 系统架构
NVIDIA DGX™ A100 基于全新的 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 构建，是第三代 DGX 系统。DGX A100 具有 5 petaFLOPS 的 AI 性能，在所有 AI 工作负载（分析、训练和推理）上均表现出色，使组织能够在单个系统上实现标准化，该系统可以快速完成任何类型的 AI 任务，并动态调整以适应随时间变化的计算需求。凭借所有 DGX 系统中最快的 I/O 架构，NVIDIA DGX A100 是大型 AI 集群（例如 NVIDIA DGX SuperPOD）的基础构建块，这是可扩展 AI 基础架构的企业蓝图，可扩展到数百或数千个节点以应对最大的挑战。这种无与伦比的灵活性降低了成本，提高了可扩展性，并使 DGX A100 成为 AI 基础架构的通用系统。
NVIDIA A100 Tensor Core GPU 架构
图 1. 现代云数据中心工作负载需要 NVIDIA GPU 加速 .......................................................... 8 图 2. NVIDIA A100 中的新技术.................................................................................... 10 图 3. 新 SXM4 模块上的 NVIDIA A100 GPU ........................................................................ 12 图 4. 用于 BERT-LARGE 训练和推理的统一 AI 加速 ............................................................. 13 图 5. 与 NVIDIA Tesla V100 相比，A100 GPU HPC 应用程序加速 ............................................. 14 图 6. 带有 128 个 SM 的 GA100 全 GPU（A100 Tensor Core GPU 有 108 个 SM） ............................................................................................. 20 图 7. GA100 流多处理器 (SM) ............................................................................................. 22 图 8. A100 与 V100 Tensor Core 操作 ............................................................................................. 25 图 9. TensorFloat-32 (TF32) ........................................................................................... 27 图 10. 迭代TCAIRS 求解器收敛到 FP64 精度所需的时间 .............................................. 30 图 11. TCAIRS 求解器相对于基线 FP64 直接求解器的加速 ........................................................ 30 图 12. A100 细粒度结构化稀疏性 ...................................................................................... 32 图 13. 密集 MMA 和稀疏 MMA 操作示例 ............................................................................. 33 图 14. A100 Tensor Core 吞吐量和效率 ............................................................................. 39 图 15. A100 SM 数据移动效率 ............................................................................................. 40 图 16. A100 L2 缓存驻留控制 ............................................................................................. 41 图 17. A100 计算数据压缩 ............................................................................................. 41 图 18. A100 强扩展创新 ............................................................................................. 42 图 19. Pascal 中基于软件的 MPS 与硬件加速的 MPS Volta............. 44 图 20. 当今的 CSP 多用户节点 ...................................................................................... 46 图 21. 示例 CSP MIG 配置 .............................................................................................. 47 图 22. 具有三个 GPU 实例的示例 MIG 计算配置。 ...................................................... 48 图 23. 具有多个独立 GPU 计算工作负载的 MIG 配置 ...................................................... 49 图 24. 示例 MIG 分区过程 ............................................................................................. 50 图 25. 具有三个 GPU 实例和四个计算实例的示例 MIG 配置。 .................... 51 图 26. 带有八个 A100 GPU 的 NVIDIA DGX A100............................................................. 53 图 27. 光流和立体视差的说明 .................................................................................... 55 图 28.顺序 2us 内核的执行细分。................................................................ 59 图 29. 任务图加速对 CPU 启动延迟的影响 .............................................................. 60
NVIDIA DGX A100 | 金融 AI 的通用系统
A100 GPU 拥有 1.6 TB/s 的内存带宽，比上一代提升了 70% 以上。它还拥有更多片上内存，包括 40 MB 的二级缓存，几乎是上一代的 7 倍。DGX A100 还首次采用了第三代 NVIDIA ® NVLink ®，将 GPU 到 GPU 的直接带宽提高了一倍，达到 600 GB/s，几乎是 PCIe Gen 4 的 10 倍。这种前所未有的强大功能可以最快地解决问题，使用户能够应对以前不可能或不切实际的挑战，例如生成更快的风险计算或实现更高的欺诈检测率。
NVIDIA DGX A100 AI 系统：加速洞察时间
ESG 评估了 NVIDIA DGX A100 AI 系统，重点关注该平台如何缩短洞察时间。NVIDIA DGX 是一个专门构建的 AI 平台，旨在支持分析、AI、训练和推理。NVIDIA DGX 是一个紧密集成的平台，具有针对 AI 优化的 GPU，为 AI 端到端构建。NVIDIA DGX A100 系统配备八个 NVIDIA GPU 和两个第二代 AMD EPYC 处理器。NVIDIA 和 Dell Technologies 合作设计和构建了一个高性能、一流的架构，可以利用 Dell EMC PowerScale 存储产品组合。各种规模的组织都可以在机架式服务器设备或塔式配置中将这种可扩展的数据中心技术部署到任何需要的地方。NVIDIA DGX 旨在实现从 AI 平台发布到模型创建再到优化的完整 AI 生命周期，并在节省时间、精力和金钱的同时实现即时生产力。 NVIDIA DGX 提供快速部署和开箱即用的生产力，将专用硬件与嵌入式工具和 AI 软件相结合，使组织能够从数据中提取价值和洞察力，而无需进行软件工程、系统集成或故障排除。这使组织能够在数小时内而不是数周内运行实验，并且性能可预测地扩展。
NEC AI 使用 Supermicro 服务器来增加 AI 研究
NEC 选择使用 NVIDIA A100 Tensor Core GPU，主要原因是使用 NVIDIA A100 进行 AI 运算的总计算速度非常出色。此外，A100 的 GPU 内存带宽为 2TB/s，但在深度学习中，这基本上是内存带宽限制。因此，使用 A100 中的 TF32，范围与 FP32 相同，但精度可以视为 FP16，虽然精度没有受到影响，但可以缓解内存带宽瓶颈。换句话说，更容易利用 A100 的计算性能。特别是，NEC 内部许多小组都在研究和开发使用图像的 AI，例如生物特征认证、图像识别和视频识别，这对 GPU 的内存限制更大。因此，NEC 采用了支持 TF32 的 A100。
“BIG IRON” AI 系统 MIKE HOUSTON，AI 系统副总裁兼首席架构师 | 2022 年 2 月 28 日
BERT 使用 Pytorch 进行预训练吞吐量，包括（2/3）第 1 阶段和（1/3）第 2 阶段 | 第 1 阶段 Seq Len = 128，第 2 阶段 Seq Len = 512 V100：使用 FP32 精度的 8xV100 的 DGX-1 服务器 A100：使用 TF32 精度的 8xA100 的 DGX A100 服务器 |
Thinksystem NVIDIA L40S 48GB PCIE GEN4无源GPU
企业正在寻求使用主流基础架构来满足其计算需求，但是培训最先进的模型需要大量的计算能力。对于LLM型号，八个L40S在主流服务器中的培训表现为NVIDIA HGX™A100 8-GPU系统的训练性能，使Enterprises通过传统的基础架构快速解决解决方案。与推理的A100 80GB SXM相比，L40S使用stablediffusion提供了高达1.2倍的生成AI推理性能，并且在流行网络上（例如MLPerf Benchmark中包含的网络）提供了高达1.5倍的推理性能。