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针对大规模GPU 集群的公共参考架构
来源:    发布时间: 2020-08-22 04:10   11 次浏览   大小:  16px  14px  12px
18 个月内做到AI 性能4 倍提升,创造纪录的Nvidia DGX SuperPOD 系统是基于Ampere 架构及Volta 架构。之前曾报导,5 月发表的最近Ampere 架构GPU A100 基于台积电7 奈米制程,面积高达826 平方公厘

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       18 个月内做到AI 性能4 倍提升,创造纪录的Nvidia DGX SuperPOD 系统是基于Ampere 架构及Volta 架构。之前曾报导,5 月发表的最近Ampere 架构GPU A100 基于台积电7 奈米制程,面积高达826 平方公厘,整合540 亿个晶体管。比起Volta 架构高达20 倍的性能提升,并可同时满足AI 训练和推理的需求。由8 个安培A100 GPU 打造的NVIDIA DGX A100 AI 系统单节点性能,达创纪录的5petaflops。此次,Nvidia 在Selene 执行系统MLPerf 测试,Selene 是基于DGX SuperPOD 的内部集群。DGX SuperPOD 是针对大规模GPU 集群的公共参考架构,可在数周内完成部署。

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       根据测试结果,相较首轮MLPerf 训练测试使用的基于V100 GPU 系统,如今DGX A100 系统能以相同吞吐率,18 个月内做到4 倍性能提升。取得里程碑的原因除了强大硬体,还有两大关键──软体和网路连接。A100 GPU 搭配CUDA-X 库的软体更新,支援透过Mellanox HDR 200Gb/s InfiniBand 网路构建的扩展集群。HDR InfiniBand 可达成极低延迟和高数据吞吐量,同时透过可扩展分层聚合和缩减协议(SHARP)技术,提供智慧深度学习计算加速引擎。Nvidia A100 能否无人能敌?