在I/O的部份，A100也支援Nvidia在2019年11月發表的Magnum IO軟體平臺，以及Mellanox旗下的InfiniBand與乙太網路互連解決方案，以便加速多節點之間的網路連結。 自從AMD在2019年推出第二代EPYC處理器平臺，PCIe 4.0介面開始出現在市面上的伺服器，但Nvidia一直都沒有推出支援這個介面得GPU加速卡，直到今年他們發表A100才打破了這個狀況。 自2016年4月Nvidia推出SXM形式、基於Pascal架構的Tesla P100 GPU，以及搭配8個P100的深度學習整合應用設備DGX-1，市面上，陸續開始出現多款支援GPU互連介面NVLink的伺服器。 搭载 A100 的加速服务器可以提供必要的计算能力，并能利用大容量显存、超过 2 TB/s 的显存带宽以及通过 NVIDIA NVLink 和 NVSwitch 实现的可扩展性，处理这些工作负载。 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。
資料中心成為全新運算單元，而高效能運算網路在整個資料中心的擴充應用程式效能中，也扮演關鍵角色。 NVIDIA InfiniBand 運用軟體定義網路、網路內運算加速、遠端直接記憶體存取 以及最快的速度和輸出，開創出一條嶄新的康莊大道。 與前幾代相比，HGX 不需額外設定即可藉著 Tensor Float nvidia a100價格 32 加速人工智慧高達 20 倍，以及透過 FP64 將高效能運算速度提升 2.5 倍。
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- 現有的記憶體品牌不同於十多年前百家爭鳴的狀況，至今去蕪存菁後能在市場流通的都是顯赫一方的要角，品牌商對於自己的記憶體顆粒用料我們無權過問，他保障其品質與其規格一致，因此..
- 也許這種觀點過於悲觀，畢竟當前大多數模型的基礎架構仍是谷歌開發的 transformer。
- NVIDIA 眼中看見的科技未來，是以雲端資料中心為基礎建設，AI 機器學習打造軟體環境，ARM 裝置成為邊緣終端的新世界。
相較前一代產品，H100 加速器的 Transformer Engine 能將這些網路速度提高六倍，又不失精準度。 透過第四代 NVLink 技術連接 DGX H100 系統中的每個 GPU，能提供每秒 900GB 的連接速度，高出前一代產品 1.5 倍。 NVSwitch 技術讓八個 H100 GPU 能透過 NVLink 連接。
事實上，A100使用了第三代Tensor Core，可支援深度學習與高效能運算應用的資料型別，包括FP16、 BF16、TF32、FP64、INT8、 INT4、Binary，若是搭配上述的稀疏性處理功能，能將GPU的處理能力提升至2倍。 Nvidia自2016年起，每隔兩年便翻新一代AI超級電腦DGX產品，以因應資料中心每年對於AI加速運算、HPC高效能運算需求的大量增長。 在今日一場線上GTC大會主題演講上， Nvidia執行長黃仁勳一如往年發表DGX產品線新一代產品DGX A100，也是繼DGX-1、DGX-2之後，Nvidia最新推出的第3代DGX產品。
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之後，模型在參數數量上增長了 3 到 4 個數量級，而最快的 GPU 在 FLOPS 上增長了 1 個數量級。 雖然 TensorFlow 現在也預設使用 Eager 模式，但研究社群和大多數大型科技公司都選擇使用 PyTorch。 這種兩階段的方法使得理解和調試程式碼更具挑戰性，因為在圖執行結束之前使用者無法看到發生了什麼。 nvidia a100價格 這類似於「解釋型」與「編譯型」語言，如 Python 與 C++，調試 Python 更容易，因為它是解釋型語言。
值得注意的是，DGX A100採用的中央處理器，已經改為AMD第二代EPYC，也因此能支援PCIe 4.0的I/O介面。 NVIDIA 同時發布了超過 60 項 CUDA-X 函式庫、工具和技術更新，以加快量子運算、6G 網路研究、網路安全、基因組學和藥物開發等方面的進展。 有了PCIe 4.0之後，A100現在可以坐擁31.5 GB/s的I/O頻寬，在此之前，Nvidia GPU可能會受限於PCIe 3.0的15.75 GB/s。 除此之外，A100也支援PCIe規格延伸的IO虛擬化技術SR-IOV，能讓多個處理程序或虛擬機器共用單一PCIe連線。 A：因為筆電這項產品是整組套件非零件並同時包含作業系統，因此諸多原廠皆有其規定，如遇上新品故障我們一律依照各品牌原廠規定來辦理，過程絕非刁難敬請見諒。
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然而現在看來，PyTorch 贏了，Google未能將其先發優勢轉化為新興 ML 行業的主導地位。 如今，Google在機器學習社群中似乎有些被孤立了，因為它沒有使用 PyTorch 和 GPU，而是使用自己的軟體堆疊和硬體。 甚至，Google研發了第二個機器學習框架 ——JAX，直接與 TensorFlow 競爭，這是典型的「谷歌行為」。 台積電積極赴美投資，先前宣布將砸400億美元在美國亞利桑那州蓋廠，甚至把製程從4奈米升級至3奈米，引發外界「淘空台灣半導體業」的質疑聲浪。
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。 對於除NVIDIA GPU 之外的每個機器學習 ASIC 來說，為 PyTorch 編寫一個完全支援所有 2000 多個運算元的高性能後端並非易事。 PrimTorch 將運算元的數量減少到約 250 個原始運算元，同時還保持 PyTorch 最終使用者的可用性不變。 PrimTorch 使 PyTorch 的不同非NVIDIA 後端的實現變得更加簡單和易於存取。 至於針對邊緣運算應用需求，此次公佈內容也同步宣布推出NVIDIA EGX A100，同樣藉由Ampere顯示架構打造的GPU，搭配Mellanox ConnectX-6 SmartNIC網路連接卡加快數據運算傳輸效率，同時確保傳輸過程時的數據安全。
相比先前提出的DGX-1超級電腦必須以50組建構才能得到相同運算效能，或是必須透過600組CPU才能達成相同運算效能，同時耗電量高達630千瓦，而建構費用高達1100萬美元的情況，顯然以NVIDIA DGX A100投入建構資料中心將能會得更大經濟效益。 為加速最大型 AI 模型運作，以 NVLink 搭配全新外部 NVLink 交換器，將 NVLink 當成伺服器以外垂直擴展網路，相較使用 NVIDIA HDR Quantum InfiniBand 的前一代產品，能以超過九倍頻寬連接高達 256 個 H100 GPU。 A100 支援第三代 NVLink，將 GPU 與 GPU 之間的連接頻寬翻倍至每秒 600GB，比 PCIe Gen4 的速度快將近 10 倍。 當搭配最新一代 NVSwitch 時，伺服器中所有 GPU 都能透過 NVLink 全速相互交流，執行極高速的資料傳輸。
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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。 汽車製造商即使未使用 NVIDIA DRIVE 平台，也能從 NVIDIA 資料中心解決方案中受益。 車輛加入雲端技術後，無需任何特殊設備，便能以串流的方式提供 NVIDIA GeForce NOW 雲端遊戲服務。
NVIDIA DGX A100是適用於所有人工智慧工作負載的通用系統，為全球第一款 5 petaFLOPS 人工智慧系統提供前所未有的運算密度、效能和彈性。 搭載 NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU，DGX A100 使企業能夠將訓練、推論和分析整合至易於部署的單一人工智慧基礎架構，並支援 NVIDIA 人工智慧專家顧問。 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。 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。
之所以這樣，Nvidia表示，主要是因為當初設計GPU跨應用程式共享時，他們的作法是針對單一使用者的狀況，而不是多使用者或多租戶使用者。 NVIDIA 於 GTC 2020（GPU 技術大會）正式發表 A100 Tensor 核心 GPU，為 Ampere 架構首次亮相，採用台積電 7nm 製程，搭配 HBM2e（第 3 代 HBM2）記憶體，專為人工智慧、資料分析和高效能運算而設計。 總裁黃仁勳則在訪談中證實，該架構也會發行消費級的 GeForce 產品線。
在 BERT 等先进的对话式 AI 模型上，A100 可将推理吞吐量提升到高达 CPU 的 249 倍。 对于具有庞大数据表的超大型模型（例如深度学习推荐模型 ），A100 80GB 可为每个节点提供高达 1.3TB 的统一显存，而且吞吐量比 A100 40GB 多高达 3 倍。 2048 个 A100 GPU 可在一分钟内成规模地处理 BERT 之类的训练工作负载，这是非常快速的解决问题速度。
熱設計功耗（TDP）方面，A100 的 PCIe 版本為 250W，而 GA102 GPU 為 350W 。 NVIDIA DGXperts 是由超過 14,000 名 精通人工智慧技術的專家所組成的全球團隊他們累積了超過十年的豐富經驗，能協助你將 DGX 產品的投資效益發揮到淋漓盡致。 DGX-1 可替你省下一般深度學習建置的龐大成本，包含數十萬元的軟體工程開發時間成本，以及延遲數個月才讓開放原始碼應用軟體穩定下來。 对于具有超大数据集的高性能计算应用，显存容量增加的 A100 80GB 可在运行材料仿真 Quantum Espresso 时将吞吐量提升高达 2 倍。 极大的显存容量和超快速的显存带宽使 A100 80GB 非常适合用作新一代工作负载的平台。
還可以搭配 NVIDIA Mellanox ConnectX-6 Dx SmartNIC 來提供每秒 20 GB 的網路連線頻寬。 H100 PCIe 規格使用 NVLink 來連接兩個 GPU，提供較 PCIe 5.0 高出七倍的頻寬，為在主流企業伺服器上運行的應用程式提供出色效能。 PCIe 的規格尺寸讓此產品能夠輕鬆地被納入現有的資料中心基礎設施中。 H100 SXM 規格將用於 HGX H100 伺服器主機板上，提供四路和八路配置，供企業在一台伺服器和多台伺服器上的應用程式擴大到多個 GPU 上。 搭載 HGX H100 的伺服器為 AI 訓練和推論、資料分析和高效能運算應用程式提供最佳運算表現。
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大型模型訓練 / 推理中的大部分時間都沒有花在運算矩陣乘法上，而是在等待資料傳輸。 顯然，問題在於為什麼架構師不將更多記憶體放在更靠近運算的位置，問題的答案也是可想而知的 —— 成本。 配合推出新款GPU，NVIDIA也同步宣布更新可對應加速運算、模擬與人工智慧推論使用的CUDA-X函式庫、CUDA 11，同時也更新多模態對話式人工智慧服務框架Jarvis，以及HPC開發工具組與深度推薦應用框架Merlin。 多執行個體 GPU (Multi-Instance GPU，MIG) 技術可將一個 GPU 分割成七個較小、完全隔離的個體以處理工作。 Hopper 架構在雲端環境為每個 GPU 執行個體提供安全多租戶配置，將 MIG 能力較前一代擴大達七倍。 A100 支援多執行個體 GPU 技術，能將單一 GPU 分割成最多 7 個獨立運作的虛擬 GPU，各自在硬體中完全獨立受到保護，並具備個別的高頻寬記憶體、快取與運算核心，提供更具彈性的運用方式。
與現今最快速的伺服器相比，此創新設計可提供高達 30 倍的彙總系統記憶體頻寬，且能為執行數 TB 資料的應用程式，提供高達 10 倍的效能。 全球最先進的晶片：H100 擁有 800 億個電晶體，採用台積電 4 奈米 4N 製程、專為滿足 NVIDIA 加速運算需求而設計，在加速 AI、高效能運算、記憶體頻寬、互連和通訊方面具有重大進展，包括每秒近 5TB 的外部連接速度。 H100 是首款支援 PCIe Gen5 及首款使用 HBM3 的 GPU 產品，提供每秒 3TB 的記憶體頻寬。 20 個 H100 GPU 便足以支撐全世界的網路流量，讓客戶得以運行先進的推薦系統和大型語言模型，即時使用各項資料進行推論。 現今的機密運算解決方案以 CPU 為基礎，對人工智慧和高效能運算等運算密集的工作負載來說限制過大。 NVIDIA 機密運算是 NVIDIA Hopper 架構的內建安全功能，讓 H100 成為全球第一個具有機密運算功能的加速器。
後端程式碼生成部分利用適用於 GPU 的 OpenAI Triton 並輸出 PTX 程式碼。 對於 CPU，Intel編譯器生成 C++（也適用於非Intel CPU）。 決定要融合哪些運算，將哪些運算分配給晶片和叢集等級的特定運算資源都需要花費大量的時間。
在2017年5月，Nvidia推出GPU整合式應用設備DGX Station，外形為直立型機箱，而非機架式伺服器，也因此揭開AI工作站這類產品上市的風潮。 NVIDIA DGXperts 是由超過 20,000 名精通人工智慧技術的專家所組成的全球團隊，以數十年豐富經驗累積協助你將 DGX 產品的投資效益發揮到淋漓盡致。 同一場合，Nvidia還發表以140臺DGX A100打造擁有700 PetaFLOPS運算能力的DGX SuperPOD超級運算叢集節點，效能更遠遠高於TOP500超級電腦第一名，目前排名第一的超級電腦Summit的運算效能達到148.6 PetaFLOPS。
高速運算、儲存和網路基礎設施為AI應用奠定了基礎，從而提供精準可靠的模型。 針對不同的HPC或AI工作負載，技嘉科技G系列伺服器搭配NVIDIA A100 Tensor核心GPU能支援各種精度運算，從而提高使用者效益。 NVIDIA A100支援廣泛的精度範圍，高達80GB的GPU記憶體也比前一代記憶體增加一倍，能提供目前世界上最快的內存傳輸效率，達到每秒2TB的頻寬，從而解決大型模型和龐大資料集的分析處理能力。 NVIDIA DGX A100 是一套支援分析、訓練和推論的通用系統，適用於所有人工智慧基礎架構。 此系統為運算密度樹立新標準，6U 封裝卻蘊含了 5 petaFLOPS 的人工智慧效能，能以適用所有人工智慧工作負載的單一平台，取代舊有的基礎架構孤島。
開發人員亦能在 NVIDIA DGX 伺服器上訓練、測試和驗證車載 AI 模型。 NVIDIA A100晶片於2020年5月推出，採用Ampere架構，用於加速AI、資料分析和高效能運算作業；H100為今年3月發表的最新晶片，採用全新架構「Grace Hopper」，AI運算效能是上一代的6倍。 Nvidia表示，Magnum nvidia a100價格 IO的API整合了運算、網路、檔案系統、儲存，可提升多GPU運算架構、多節點加速系統的I/O效能，而且，它能連接CUDA-X程式庫，可涵蓋人工智慧、資料分析、圖解呈現等廣泛的工作負載類型，來提供I/O加速的功效。 在運算單元的搭配上，A100擁有6,912顆FP32核心、6912顆INT32核心，3,456顆FP64核心，都比V100增加了35%，但Tensor Core不增反減，僅搭配432顆（V100是640顆）。
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MoneyDJ專訪玖鼎電力董事長陳展鵠，談談「不會做不準電表的玖鼎電力」，是如何在利基市場中打出一片天。 nvidia a100價格 晶圓代工龍頭台積電作風一向低調，卻在美國科技業年度盛會之一的2023消費性電子展（CES 2023）意外彰顯在晶片市場的統治力，從最先進的處理器到喇叭等都採用台積電晶片，成為其在晶圓代工市場地位的完美例證。 由於加密貨幣挖礦熱潮退燒，近幾個月來，NVIDIA遊戲顯卡銷量大幅下降，非消費性領域的資料中心晶片成為營收支柱。
当今的 AI 模型面临着对话式 AI 等更高层次的挑战，这促使其复杂度呈爆炸式增长。 AMD 官方給出答案 距離 AMD 上一款旗艦顯示卡 Radeon VII 發布已經有約一年的時間，目前面對Nvidia（輝達）的 GeFor…… Nvidia「GeForce NOW」每週都會有新遊戲 顯卡巨頭 Nvidia（輝達）宣佈，未來將每週定時增加 GeForce NOW 雲端串流遊戲數量，以保證訂閱的玩家能在每…… 認證伺服器 – 經過NVIDIA GPU認證的伺服器在散熱、機械、電源和訊號設計上能確保GPU在伺服器中正常運作。 代購商品若於運送至我國境內時需依法繳納關稅或其他相關稅捐，您同意由您自行負擔、支付及辦理相關程序，若您未及時支付相關費用或辦理相關程序，您可能無法取得代購商品，因此所生之損害、損失或費用，應由您自行承擔。 若因您要求退貨或換貨、或因本公司無法接受您全部或部分之訂單、或因契約解除或失其效力，而需為您辦理退款事宜時，您同意本公司得代您處理發票或折讓單等相關法令所要求之單據，以利本公司為您辦理退款。
