使用者能夠利用無可匹敵的 H100 GPU 加速能力，同時保護使用者資料和應用程式的機密與完整性。 NVIDIA H100 GPU 建立了以硬碟為基礎的可信任執行環境 ，保護並隔離在單一 H100 GPU、節點中多個 H100 GPU 或個別多執行個體 GPU 的執行個體上，執行的所有工作負載。 GPU 加速的應用程式無須修改就能在可信任執行環境中執行，且不必分割。 使用者可以結合使用在人工智慧與高效能運算的 NVIDIA 軟體強大功能，以及 NVIDIA 機密運算提供的硬體信任根安全性。
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nvidiaa100價格: 数据分析
有別於前一代DGX產品，該公司替這代DGX A100系統，一次裝進8張Tesla A100 GPU加速卡，與合計320GB HBM2記憶體，並以NVSwitch光纖互連。 DGX A100 整合通過測試的最佳化 DGX 軟體堆疊，包含由人工智慧微調的基礎作業系統、所有必要的系統軟體，和 GPU 加速應用程式、預先訓練的模型以及更多由 NGC 提供的資源。 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。 強大的人工智慧推論加速器，不只能提供最高效能，還能提供加速這些網路的各種功能。
由於大型資料集分散在多個伺服器，僅使用 CPU 設備伺服器的橫向擴充解決方案，將因為缺乏可擴充運算效能而陷入困境。 與前幾代相比，HGX 不需額外設定即可藉著 Tensor Float 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。 NVIDIA HGX 提供驚人的 10 petaFLOPS 效能，成為世界上最強大的人工智慧與高效能運算可擴充加速伺服器平台。 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。
這種作法可支援多租戶與虛擬化GPU環境，尤其是雲端服務業者的需求，針對用戶端或應用系統，例如虛擬機器、容器、處理程序，提供進階的錯誤隔離及服務品質確保（QoS）機制。 nvidiaa100價格 除此之外，A100也加入運算資料壓縮的功能，能進一步提升記憶體與L2頻寬，改善幅度可達到4倍，同時還能提升L2使用容量。 到了2018年3月，Nvidia推出GPU記憶體多達32GB的Tesla V100、可支援16個GPU互連的交織網路NVSwitch，以及運算效能更強、體型也更為龐大的深度學習整合應用設備DGX-2。
想像一下，以後我們所擁有的手機、筆電、遊戲機等等設備，本身的硬體規格已經不再重要，免去花費時間研究跟挑選，大部分運算工作都交給伺服器處理，接著再串流到終端上，只要智慧型裝置足夠省電、連線足夠穩定，剩下的事情都再也不需要消費者操心，這一切會有多麼美好。 NVIDIA 同時發表配備 A100 的 AI 運算系統「NVIDIA DGX A100」，內含 8 組以 NVLink 互連的 A100，記憶體總頻寬每秒 12.4TB、總容量 320GB，最高可提供 5PFLOPS 的處理效能，價格 19 萬 9000 美元。 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。 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。
nvidiaa100價格: 高效能運算
DGX Station A100 配备四个 NVIDIA A100 Tensor Core GPU，是开发人员在将科学工作负载部署到高性能计算集群之前对其进行测试的绝佳系统，让他们在办公室，甚至在家中都实现突破性的性能。 如果不使用 GPU 加速的分析，面对这些海量信息只会错失良机。 借助 NVIDIA DGX Station nvidiaa100價格 A100，数据科学团队可以前所未有的速度从数据中发掘出切实可行的见解。 深度学习数据集正变得愈发庞大而复杂，诸如对话式 AI、推荐系统和计算机视觉之类的工作负载已在整个行业中变得越来越常见。
NVIDIA EGX 平台內含的最佳化軟體能在基礎架構中提供加速運算。 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。
網拍有人強調是全新不拆封，好處是不會有拆開的行為，但是壞處也不是沒有，如果有任何配件短缺或是新機刮傷的情況產生，賣家會認帳嗎？ (有時華碩跑活動會需要您提供保卡影本證明機器是由正常管道購買，並且7天換新也是需要保卡證明）因此我們嚴格堅守第一道把關的動作，務求盡心盡力以避免上述的情形產生。 最後還是要提醒大家，貴重的生財器具當然得買麗臺科技專業代理，提供三年保固、到府收送、專業的技術支援、原廠認證配件等一連串的服務，讓各位能夠買的安心用的放心。
- 打破惡性循環的唯一方法是讓在NVIDIA 的 GPU 上運行模型的軟體盡可能輕鬆無縫轉移到其他硬體。
- DRAM 的延遲比 SRAM 高一個數量級（約 100nsVS10ns），但它也便宜得多。
- 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。
- 借助多实例 GPU ，可为单个用户分配多达 28 台独立 GPU 设备。
- Inductor 將採用具有約 250 個運算元的 FX 圖，並將它們降低到約 50 個運算元。
- 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。
- 今年5月，該公司終於推出新世代的資料中心等級GPU，名為A100，採用了他們最新發展的Ampere架構，若以採用前代Volta架構的GPU為比較基準，A100效能提升幅度上看20倍。
借助多实例 GPU ，可为单个用户分配多达 nvidiaa100價格 nvidiaa100價格 28 台独立 GPU 设备。 数据科学团队走在创新的前沿，但他们常常需要停下来寻找可用的 AI 计算周期完成项目。 他们需要专属的算力资源，可以放在任何地方，并为从世界各地同时访问的多个用户提供最佳性能。
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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。 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。
- 到了A100，無論是SXM或PCIe介面卡，在各種運算效能和GPU互連頻寬的規格都一樣，差別僅在於熱設計功耗（400瓦 vs. 250瓦），以及針對熱門應用程式提供的效能（100% vs. 90%）。
- 台積電 5 奈米晶片上的 1GB SRAM 需要約 200 平方毫米的矽，要實現相關的控制邏輯 / 結構，將需要超過 400 平方毫米的矽。
- H100 是全球首款有機密運算能力的加速器，處理 AI 模型和客戶資料時保護。
- 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。
- 從 A100 到 H100，FLOPS 增長到原來的 6 倍以上，但記憶體頻寬僅增長到 1.65 倍。
- 同年年底，他們發表了基於Turing架構、鎖定雲端服務環境使用的GPU，名為T4，接著，又於去年5月，將搭配這張GPU加速卡的EGX伺服器，與他們的單板電腦Jetson Nano、車用電腦Drive AGX Pegasus，並列為EGX平臺，主攻邊緣運算。
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。 A100 提供 40GB 和 80GB 显存两种版本，A100 80GB 将 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。 為了讓我們能連接上最相關的資訊、服務和產品，超大規模的公司已開始運用人工智慧。 舉例來說，世界最大型的超大規模公司估計，如果每位使用者每天只花三分鐘使用語音辨識服務，公司就要加倍資料中心的容量。 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。
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。 Ａ：部商品不會拆封以保有原出廠模樣，但是有三樣例外： 1.CPU 2. 主機板 3.顯示卡這三樣產品會拆封檢查本體、針腳以及配件，順便貼上保固標籤，其餘產品皆不貼保，僅憑發票保固，所以請您務必要把發票給保留好，這將會是日後商品保固的唯一憑證。 本公司為了讓客戶能夠擁有最佳的顯示畫面，只要您所購買的商品在一個月內液晶顯示器的液晶面板在 3 點（含）以內或購買一個月以上至三年內液晶顯示器的液晶面板在 5 點（含）以內均屬於正常商品。 也可７天內通知我們收回或送回檢測 (現場視情況仍有須送回原廠判定的可能性！)。
像是 BERT 這類的訓練工作負載，可在一分鐘內以 2,048 個 A100 GPU 大規模處理，創下全球獲得解決方案的最短時間記錄。 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。 隨後，Inductor 進入「Wrapper Codegen」，它生成在 CPU、GPU 或其他 AI 加速器上運行的程式碼。 封裝器 Codegen 取代了編譯器堆疊的解譯器部分，可以系統呼叫核心和分配記憶體。 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。
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。 一張A100 nvidiaa100價格 GPU最多可以被劃分為七個獨立的GPU個體，每個個體的運算資源完全隔離具備專屬的高頻寬記憶體、快取和運算核心。 MIG技術讓開發人員能突破資源瓶頸獲取突破性的加速效能，IT管理人員也得以為不同的運算需求提供最適當的GPU資源來提供服務與資源利用率的最佳化。 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。
A100 GPU 借助經過大幅效能提升的第三代 NVIDIA Tensor 核心，可以有效率地擴充至高達數千個專門執行個體，或使用多執行個體 GPU，再分配給七個較小的專門執行個體，以加速各種規模的工作負載。 H100 有 800 億個電晶體，採用台積電 4N 製程、專為滿足 NVIDIA 加速運算需求設計，加速 AI、高效能運算、記憶體頻寬、互連和通訊方面有重大進展，如每秒近 5TB 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 記憶體頻寬。
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百度和 Meta 部署的產品推薦網路需要數十 TB 的記憶體來儲存其巨量嵌入表。 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。 採用上述平台打造的 NVIDIA DGX A100 系統，單組就具備 5 petaFLOPS 人工智慧效能，為過往產品的 2 倍以上，而且擴大部屬非常容易，十分可怕，而這一切都得力於新的 Ampere 架構、第三代 Tensor 核心和 HBM2 顯示記憶體等等特色。 在去年登場的 A100 Tensor Core GPU，就足以展現 NVIDIA 的龐大野心。
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。 運算元在何處融合的策略雖大體相似，但因為架構的不同也會有很大差異。 因此對於在 Eager 模式下執行的模型，有一種主要的最佳化方法是運算元融合。
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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。 即使研究人員進行了大量最佳化，大型語言模型的 FLOPS 使用率也只能達到 60% 左右 。 很大一部分時間花費在等待來自另一個運算 / 記憶體的資料，或者及時重新運算結果以減少記憶體瓶頸。 NVIDIA 設計的晶片片上記憶體容量要少得多 ——A100 有 40MB，H100 有 50MB。
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。 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。 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。
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。 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。 IT 經理希望能將資料中心運算資源使用率提到最高 (包含峰值和平均值)。 他們通常會針對使用的工作負載中適當大小的資源，採用運算動態重新設定。 HH100 也配備全新 DPX 指令，提供比 NVIDIA A100 Tensor 核心高出 7 倍的效能，而且與應用於 DNA 序列校準的 Smith-Waterman 等適用動態程式設計演算法的傳統雙插槽 CPU 伺服器相比，速度快 40 倍。
