身為 AI 領軍者，Nvidia 自然也不會錯過 MLPerf 基準測試。 2018 年 12 月，Nvidia 首次在 MLPerf 訓練基準測試創下 6 項紀錄，次年 7 月 Nvidia 再創 8 項紀錄。 最新 MLPerf Training v0.7 基準測試，有兩項新測試和一項經大幅修訂的測試。 MLPerf 是 2018 年 5 月成立的行業基準測試組織，在 AI 備受關注的當下，獲得晶片巨頭和 AI 晶片公司、AI 業界的廣泛關注。
比起 Volta 架構高達 20 倍的性能提升，並可同時滿足 AI 訓練和推理的需求。 NGC-Ready伺服器 – 通過認證伺服器的伺服器搭配特定NVIDIA GPU組成，通過一套大規模測試，驗證其能為NGC容器提供高效能的服務與運算。 nvidia a100 NVIDIA NVLink與A100能提供2倍於上一代產品的傳輸力。 搭配NVIDIA NVSwitch運用時，更能以每秒600GB的速度串聯16張的A100 GPU，得以在搭載A100的技嘉伺服器上釋放出最高的運算力。
nvidia a100: 稀疏優化 效能加倍
NVLink技術同時支援SXM 以及PCIe介面的A100 GPU。 MIG 能與 Kubernetes、容器和以監視器為基礎的伺服器虛擬化搭配使用。 MIG 讓基礎架構管理員能為每項作業提供適當規模的 GPU 及服務品質保障 ，將加速運算資源的範圍延伸至每位使用者。 NVIDIA 認為，若將所有全球運行 AI 及高效能運算的純 CPU 伺服器轉換成 GPU 加速系統，每年將可省下高達 10 nvidia a100 兆瓦特小時的能源，相當於省下一年 140 萬個家庭所消耗的能源。 此次提交結果的 9 家公司，除 Nvidia 外，還有 6 家公司多家生態系統合作夥伴也提交基於 Nvidia GPU 的 MLPerf 測試結果。
NVIDIA認證系統含蓋了認證伺服器與NGC-Ready伺服器驗證計畫。 運用多執行個體 技術，NVIDIA A100能實現運算資源的彈性分配，讓資料分析工作能更充分利用GPU的運算資源。 用戶端正逐漸地將運算服務遷移到雲端架構來享受快速的運算資源分派並支付相應的成本。 運用 MIG 的 A100 可將 GPU 加速的基礎架構使用率提升到最高。 MIG 可將 A100 GPU 安全地分割成多達 7 個獨立的執行個體，讓多名使用者存取 GPU 加速功能。
nvidia a100: 【熊專業】 顯示卡 礦卡 NVIDIA A100 80G SLOT/SXM4 全台六門市 CPU RAM 回收 收購
多執行個體 GPU（MIG）為開發人員提供了針對其所有應用程式的突破性加速功能，IT管理員可以為每個作業提供適當大小的GPU加速功能，從而優化利用率並擴展對每個用戶和應用程式的使用權限。 NVIDIA AI Enterprise提供人工智慧與資料分析軟體端對端的雲端原生套件，透過安裝NVIDIA HPC SDK，用戶可隨即找到適用於HPC或AI環境的佈署工具，加速軟硬體的佈署、啟動和運作。 NVIDIA 認證系統 (包括 A100 和 NVIDIA Mellanox SmartnNIC 與 DPU) 經過效能、功能、可擴充性和安全性的驗證，讓企業能夠針對 NVIDIA NGC 目錄的人工智慧工作負載，輕鬆部署完整解決方案。 NVIDIA A100運用NVIDIA Ampere架構的優化設計來同時滿足AI和HPC運算需求。 A100採用台積電的7奈米FinFET製程提升顯著的電晶體密度、性能和效率，伴隨著創新的MIG技術，A100能為雲端服務供應商構建更加靈敏與彈性的GPU資源分配。 高效能運算伺服器所建構虛擬化環境，提供高效能平行運算兼具低延遲和高頻寬優勢，有助於提升工程師和科學家的科學模擬和研究工作。
A100 採用 NVIDIA Ampere 架構，為 NVIDIA nvidia a100 nvidia a100 資料中心平台的引擎。 A100 提供的效能比前一代高 20 倍，還可以分割成 7 個 GPU 執行個體，根據不斷變化的需求進行動態調整。 A100 提供 40 GB 和 80 GB 的記憶體版本，並在 80 GB 版本上首度推出全球最快速的記憶體頻寬，每秒超過 2 TB (TB/秒)，可解決最大的模型和資料集。 多執行個體 GPU 技術可讓多個網路在單一 A100 上同時運作，以最佳方式使用運算資源。 除了 A100 提升的其他推論效能以外，支援結構化稀疏可提供高達 2 倍的效能。
nvidia a100: NVIDIA A100
NVIDIA A100同時是NVIDIA資料中心解決方案的最佳選擇。 NVIDIA NGC目錄提供不同AI應用和高性能運算的優化軟體模組，適用於搭載NVIDIA A100的伺服器，讓研究人員能夠立即使用容器、預先訓練的模型和SDK，模擬應用成果，加速移轉到大規模部署的真實應用。 使用 A100 的加速伺服器可提供處理這些工作負載所需的運算能力，包含每秒超過 2 TB (TB/秒) 的記憶體頻寬以及 NVIDIA NVLink 和 NVSwitch 的擴充能力。 NVIDIA 資料中心平台結合了 InfiniBand、NVIDIA Magnum IO 以及 RAPIDS 開放原始碼函式庫套件，包括用於獲得 GPU 加速的資料分析，適用於 Apache Spark 的 RAPIDS 加速器，能夠以前所未有的效能與效率，加速這些龐大的工作負載。 A100 是 NVIDIA 資料中心的一部份，完整的解決方案包含硬體、網路、軟體、函式庫的建置組塊，以及 NGC 上的最佳化人工智慧模型和應用程式。
- 多執行個體 GPU 技術可讓多個網路在單一 A100 上同時運作，以最佳方式使用運算資源。
- 新一代NVIDIA A100提供比上一代GPU高達1.7倍的記憶體傳輸能力。
- 人工智慧模型透過深度神經網路 或卷積神經網路 等各式各樣網絡所構成，每種網絡都包含了數百萬到數十億個參數，並非所有參數都是準確預測所必需的，有些參數可以在演算過程中將值視作為零，這將使得人工智慧模型初建立時，雖然“結構稀疏”但不影響其預測的準確性。
- HDR InfiniBand 可達成極低延遲和高數據吞吐量，同時透過可擴展分層聚合和縮減協議（SHARP）技術，提供智慧深度學習計算加速引擎。
- NVIDIA 認為，若將所有全球運行 AI 及高效能運算的純 CPU 伺服器轉換成 GPU 加速系統，每年將可省下高達 10 兆瓦特小時的能源，相當於省下一年 140 萬個家庭所消耗的能源。
- 使用液冷技術的資料中心也能在相同的空間處理兩倍的運算量，原因在於液冷式 A100 GPU 只用了一個 PCIe 插槽，而氣冷式 A100 GPU 則使用兩個 PCIe 插槽。
- 最新 MLPerf Training v0.7 基準測試，有兩項新測試和一項經大幅修訂的測試。
當選購搭載 V100 的 DGX-1 時，你可選擇先收到搭載 P100 的 DGX-1 並於 V100 發行後升級至 V100 或是等待 V100 出貨。 AI Research SuperCluster將用於自然語言模型、大規模電腦視覺，以及包含文字分析、圖像識別，以及影片內容搜尋等應用，預期也會進一步應用在Meta計畫擴展的元宇宙發展。 Meta宣布預計在今年內完成建置一台即將成為全球運算速度最快的超級電腦，並且將以AI Research SuperCluster nvidia a100 為稱，其中將以760組NVIDIA DGX A100構成總計6080組GPU的加速運算模組。 Equinix 正在對 A100 80GB PCIe 液冷式 GPU 進行資格認證，以便用於該公司的資料中心，並作為永續冷卻和熱捕獲綜合方法的一部分。 關於產品價格的部分，Nvidia並未在SC大會期間公開相關資訊，不過，我們洽詢了Nvidia在臺灣的其中一家代理商豐康科技，從他們那裡得知了DGX Station A100兩種組態的美元建議售價，可惜的是，Nvidia並不願意公開這方面資訊，不過，我們可以確定的是，有了價格，距離真正上市時間應該也不會太久。 購買前請以購買當時銷售頁面資料為準自行判斷，該等資訊亦不得作為向第三人為任何主張之依據，包括但不限於：主張市場上有其他更優惠價格之補償或其他請求。
nvidia a100: 適用於企業
包括 3 家雲端服務提供商（阿里雲、Google 雲和騰訊雲）和 3 家伺服器製造商（戴爾、富士通和浪潮）。 另一項基準測試是測試使用 BERT 的對話式 AI，BERT 是現有最複雜的神經網路模型之一。 還有強化學習測試使用 Mini-go 和全尺寸 19×19 圍棋棋盤，是本輪最複雜的測試，內容涵蓋遊戲到訓練等多項操作。 NVIDIA攜手技嘉為確保伺服器與GPU能一起順暢運作所推出的認證系統計劃。 NVIDIA認證系統確認了搭載NVIDIA Ampere或TuringGPU的伺服器其軟硬體條是最佳化和工作相容性以確保用戶在使用時的企業級支援。
NVIDIA A100 Tensor核心GPU為各種規模的人工智慧、資料分析和高效能運算作業提供前所未有的加速能力，以解決全球最嚴苛的運算挑戰。 nvidia a100 對於擁有最大資料集的高效能運算應用程式，A GB 可採用一種名為 Quantum Espresso 的材質模擬，使額外記憶體的輸送量提升高達 2 倍。 這種龐大的記憶體和前所未有的記憶體頻寬，讓 A GB 成為新一代工作負載的理想平台。 自 GPU 問世以來，NVIDIA A100 帶來的雙精度 Tensor 核心是高效能運算領域中的最大進展。 搭配 80 GB 速度最快的 GPU 記憶體，研究人員可以將 A100 原需要 10 小時的雙精度模擬，縮短至 4 小時以內完成。 在執行單精度的密集矩陣乘法作業時，高效能運算應用程式還可以利用 TF32，藉以提供高達 11 倍的輸送量。
NVIDIA A100 Tensor核心GPU可在各種場域提供前所未有的運算加速，為人工智慧 、數據分析和高性能運算 應用程式的數據分析提供動力。 NVIDIA A100作為資料中心平台的運算引擎，性能比上一代NVIDIA Volta高出20倍。 A100的多執行個體GPU (Multi-Instance GPU, MIG) 技術能將A100安全地切割為七個用於CUDA應用的個體，從而為多個用戶提供獨立的GPU資源以優化GPU使用率。
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