訓練時間大幅縮短後，人工智慧現在能協助我們解決全新領域的問題。 nvidiaa100 NVIDIA V100 是最先進的資料中心 GPU，專為加快人工智慧、HPC 和繪圖運算速度而設計。 採用 NVIDIA Volta 架構，提供 16 GB 和 32 GB 設定，單一 GPU 即可展現媲美 100 個 CPU 的效能。 資料科學家、研究人員和工程師可以省下配置記憶體使用最佳化的時間，投入更多精力設計下一個人工智慧的重大突破。
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。 而且，多顆NVSwitch晶片會平行地運作，以支援越來越大量的GPU連接。 基本上，3顆NVSwitch晶片可建構一套8套GPU串接的系統。 每一顆NVSwitch晶片在連接每一套GPU時，會用到2個NVLink連結路徑，而交叉存取的流量可以橫跨所有的NVLink和NVSwitch，因此GPU之間會以成對的方式進行溝通，而能使用300GB/s的雙向頻寬。
nvidiaa100: 資料中心 GPU
A100 提供 40GB 和 80GB 显存两种版本，A100 80GB 将 nvidiaa100 GPU 显存增加了一倍，并提供超快速的显存带宽（每秒超过 2 万亿字节 [TB/s]），可处理超大型模型和数据集。 而在雙GPU連接時，它們能經由PCIe提供的32 GB/s頻寬來存取彼此的記憶體，但這樣會與伺服器匯流排的CPU處理競爭，而僅能使用有限的I/O頻寬。 此時，有了NVLink技術，能夠讓GPC存取遠端的GPU記憶體，NVLink也可在多個XBAR之間進行橋接。
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A100 GPU 搭配 CUDA-X 庫的軟體更新，支援透過 Mellanox HDR 200Gb/s InfiniBand 網路構建的擴展集群。 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。 從氣候預測到藥品開發，再到尋找新的能源資源，研究人員使用大量運算系統來模擬和預測我們的世界。 人工智慧讓研究人員可以分析大量資料，延伸傳統的 HPC 技術，在單純模擬無法完全預測真實世界情況之處，獲得實用的資訊。 因應上述使用情境，Nvidia認為，可以發展某種形式的XBAR來彙整大量GPU的串接，使它們能夠存取彼此的GPU記憶體，就像由單一GPU驅動程式執行個體來統籌控制。 而有了這樣的XBAR，GPU記憶體的存取，不再需要其他處理程序介入來幫忙，而且可獲得足夠的頻寬，而提供與雙GPU組態相同的效能擴展能力，於是NVSwitch應運而生。
nvidiaa100: 加速現今最重要的工作
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它为数据中心提供了强大的端到端 AI 和 HPC 平台，让研究人员能够快速交付真实的结果，并且大规模地将解决方案部署到生产环境中。 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。 A GB 可讓每個 MIG 執行個體分配到多達 5 GB，而 A GB 因為記憶體容量增加，分配大小可加倍至 10 GB。
NVIDIA EGX 平台中包括能够在整个基础架构中实现加速计算的优化软件。 利用 NVIDIA AI Enterprise 软件套件，企业可以访问端到端的云原生 AI 和数据分析软件，该软件套件经 NVIDIA 优化、认证和支持，可在基于 NVIDIA 认证系统 的 VMware vSphere 上运行。 NVIDIA AI 企业包括 NVIDIA 的关键支持技术，用于在现代混合云中快速部署、管理和扩展 AI 工作负载。 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。
這個輸送量和效能的大幅成長將使可橫向擴充的人工智慧服務成為可能。 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。 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI、数据分析和 HPC 应用场景，在不同规模下实现出色的加速，有效助力更高性能的弹性数据中心。 A100 采用 NVIDIA Ampere 架构，是 NVIDIA 数据中心平台的引擎。 A100 的性能比上一代产品提升高达 20 倍，并可划分为七个 GPU 实例，以根据变化的需求进行动态调整。
nvidiaa100: 打破 16 項 AI 性能紀錄，Nvidia A100 GPU 要無人能敵？
数据科学家需要能够分析和可视化庞大的数据集，并将其转化为宝贵见解。 但是，由于数据集分散在多台服务器上，横向扩展解决方案往往会陷入困境。 NVIDIA 产品的出色性能在 MLPerf 推理测试中得到验证。 A100 再将性能提升了 20 倍，进一步扩大了这种性能优势。 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。 NVIDIA 領先業界的效能已在 MLPerf 推論中得到證實。
MLPerf 在人工智慧訓練業界級的基準測試中，創下多項效能記錄，完整體現 NVIDIA 的業界領先地位。 隨著人工智慧模型處理更高一級的挑戰 (如對話式人工智慧)，其複雜度也急遽增長。 比如 5 月，Nvidia 發表兩個應用框架──對話用式 AI 的 Jarvis 和用於推薦系統的 Merlin。 還有針對汽車業市場的NVIDIA DRIVE、醫療健康市場的 Clara、機器人技術市場的 Isaac 及零售／智慧城市市場的 Metropolis。 身為 AI 領軍者，Nvidia 自然也不會錯過 MLPerf 基準測試。
易於腐敗之商品、保存期限較短之商品、客製化商品、報紙、期刊、雜誌，依據消費者保護法之規定，於收受商品後將無法享有七天猶豫期之權益且不得辦理退貨。 從語音辨識到訓練虛擬私人助理自然溝通，或從開車時偵測車道到訓練自駕車行駛，資料科學家運用人工智慧克服更複雜的挑戰。 解決這類的問題需要在可以掌握的時間內，訓練複雜度非常高的深度學習模型。 在大数据分析基准测试中，A100 80GB 提供的见解吞吐量比 A100 40GB 高两倍，因此非常适合处理数据集大小急增的新型工作负载。
值得注意的是，DGX-2導入了更高階的GPU互連技術NVSwitch，提供的頻寬是現行PCIe交換器的5倍。 它是基於NVLink所延伸出來的新應用，可彈性連接支援NVLink技術的GPU，建構出更有使用彈性的伺服器系統。 以GPU運算著稱的Nvidia，近年來大舉拓展伺服器與雲端環境的人工智慧解決方案。 以深度學習應用方面為例，在2016年3月舉行的GTC大會期間，該公司推出2U尺寸的整合伺服器設備DGX-1，起先搭配的是8套SXM2形式的GPU運算模組Tesla P100。
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 nvidiaa100 2 TB (TB/秒)，可解決最大的模型和資料集。 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。 它提供 HPC 系統一個擅長科學模擬和資料科學的運算技術的平台，以在資料中找出見解。 在整合的架構中搭配使用 CUDA 核心和 Tensor 核心，採用 V100 GPU 的單一伺服器可以上百個僅配備 CPU 的設備伺服器，取代傳統的 HPC 和人工智慧工作負載。
nvidiaa100: 高效能運算 (HPC)
A100 提供的 20 倍效能將進一步擴大 NVIDIA 的領先地位。 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。
- HPC 应用还可以利用 TF32 将单精度、密集矩阵乘法运算的吞吐量提高高达 10 倍。
- 它是基於NVLink所延伸出來的新應用，可彈性連接支援NVLink技術的GPU，建構出更有使用彈性的伺服器系統。
- MIG 可让基础设施管理者为每项作业提供大小合适的 GPU，同时确保服务质量 ，从而扩大加速计算资源的影响范围，以覆盖每位用户。
- 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。
- 另外，包括 MLPerf 合作夥伴等近 20 家雲端服務提供商和 OEM 組成的生態系統，已採用或計劃採用 A100 GPU 打造線上實例、伺服器和 PCIe 卡。
- A100 是整个 NVIDIA 数据中心解决方案的一部分，该解决方案由硬件、网络、软件、库以及 NGC 中经优化的 AI 模型和应用等叠加而成。
未依規定申請檢疫者，將課以新臺幣100萬元以下罰鍰，並得按次處罰。 已經遺失，請您在商品原廠外盒之外，再以其他適當的包裝盒進行包裝，切勿任由宅配單直接粘貼在商品原廠外盒上或書寫文字。 A100 结合 MIG 技术可以更大限度地提高 GPU 加速的基础设施的利用率。 借助 MIG，A100 GPU 可划分为多达 7 个独立实例，让多个用户都能使用 GPU 加速功能。 借助 A100 40GB，每个 MIG 实例可分配多达 5GB，而随着 A100 80GB 显存容量的增加，此大小可翻倍至 10GB。
nvidiaa100: 搭配記憶體容量更大的V100 GPU，整臺伺服器可處理更大規模的資料
以單GPU為例，可透過XBAR，在L2快取與HBM2記憶體，進行圖形處理叢集（GPC）與串流多處理器（SM）核心之間的資料交換。 若是相較於2017年推出的DGX-1搭配Tesla V100的組態，在進行FAIRSeq這套神經機器轉譯模型的訓練時，需15天之久，如果改用DGX-2，可提供10倍的效能，訓練時間縮短至1.5天。 巨頭公司樂於透過 MLPerf 的成績證明自家 AI 實力，平頭哥半導體去年 11 月 MLPerf 首版基準測試成績公布後，就強調自主研發的 AI 晶片含光 800 在 Resnet50 基準測試獲得單晶片性能第一。 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。 為了讓機器學習處理器的基準測試也像 CPU，MLPerf 組織囊括業界所有知名企業和機構，如英特爾、Nvidia、Google、亞馬遜、阿里巴巴和百度、微軟、史丹佛大學等。
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- 其代表最強大的資料中心端對端人工智慧和高效能運算平台，讓研究人員能快速產出實際成果，並將解決方案大規模部署到生產環境中。
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- NVIDIA 产品的出色性能在 MLPerf 推理测试中得到验证。
- 其他大多數提交的是預覽類（preview category），預計需幾個月後才會面市。
- 比如 5 月，Nvidia 發表兩個應用框架──對話用式 AI 的 Jarvis 和用於推薦系統的 Merlin。
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多实例 GPU 技术允许多个网络同时基于单个 A100 运行，从而优化计算资源的利用率。 在 A100 其他推理性能增益的基础之上，仅结构稀疏支持一项就能带来高达两倍的性能提升。 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。 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。
nvidiaa100: 個月內做到 AI 性能 4 倍提升
在巨量資料分析基準測試中，A GB 比起 A GB 提供了高出 2 倍的深入分析，因此非常適合資料集急遽成長的新興工作負載。 但是，由於這些資料集分散在多個伺服器上，經常無法實行擴充解決方案。 若使用V100 GPU，因為它可支援6個NVLink，因此GPU之間的頻寬可達到300 GB/s。 nvidiaa100 然而，如果伺服器搭配的GPU超過2套，NVLink會被切分成多個小型群組式連結，這麼一來會局限可擴展的設備規模，而且可能要運用直連方式串接，而且，每一對GPU之間的存取頻寬也會降低。 事實上，過去Nvidia在單套GPU內部，以及2套GPU之間，就已經採用一條橫槓（Crossbar，XBAR）的管線來進行聯繫。
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。 PChome Online僅受代購業者委託代為向您收取委託代購所需支付之金額、並提供代購系統服務，因代購服務或代購商品本身所生之消費爭議，您應逕洽代購業者，並由代購業者負責處理。 PChome Online及代購業者不以任何明示或默示之方式保證所有出現在代購網頁上、或相關訊息上的資料均為完整、正確、即時的資訊。 如果相關商品或服務的規格、圖片、說明、價格、或相關交易條件有誤，代購業者得在接到您委託代購的訊息後，拒絕接受您的委託。
