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。 Hopper Tensor 核心 GPU 將驅動 NVIDIA Grace Hopper CPU+GPU 架構，專為 TB 級加速運算打造，並為大模型人工智慧和高效能運算提供高出 10 倍的效能。 NVIDIA Grace CPU 運用 Arm® 架構的彈性，專為加速運算需求而從頭打造 CPU 和伺服器架構。 Hopper a100 nvidia GPU 搭配 Grace CPU 使用 NVIDIA 超高速晶片對晶片互連技術，提供每秒 900GB 頻寬，比第五代 PCIe 快 7 倍。 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。
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。 A100 提供的 20 倍效能將進一步擴大 NVIDIA 的領先地位。 價格方面，Tesla A100 PCIe GPU 加速器的報價約 美元，是單張 RTX 3090（建議零售價 1499 美元）的 7 倍。 傳聞稱基於 Ampere A100 GPU 的 CMX HX 系列加密貨幣挖礦硬體產品線將成為「性能怪獸」，但目前尚不知曉確切的性能數據、以及售價和上市日期等細節。 Nvidia 表示，A100 進入市場的速度也比以往 Nvidia 的 GPU 更快，發布初期用於 Nvidia 的第三代 DGX 系統，正式發表 6 週後，A100 就登陸 Google Cloud。
a100 nvidia: 適用於人工智慧的企業級軟體
今年5月，Nvidia推出新一代資料中心等級GPU加速卡A100，採用SXM的封裝方式，到了相隔一個月後的歐洲國際超級電腦大會（ISC），他們發表了PCIe介面卡形式的A100。 A100能在廣泛的數學精度範圍內實現頂級性能，透過NVIDIA SXM的高速傳輸介面，更能提升2倍於PCIe介面GPU的運算效率。。 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。
在受到批量大小限制的极复杂模型（例如用于自动语音识别用途的 RNN-T）上，显存容量有所增加的 A100 80GB 能使每个 MIG 的大小增加一倍，并提供比 A100 40GB 高 1.25 倍的吞吐量。 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。 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。 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。
融合人工智慧的高效能運算應用程式，能利用 H100 的 TF32 精確度，達到單精確度矩陣，乘法運算每秒 1 petaFLOP 浮點運算輸送量，而且無須變更程式碼。 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。 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。 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。
硬碟儲存則搭配NVMe SSD，系統軟體會佔用1臺1.92TB的固態硬碟，至於資料儲存空間則為7.68TB。 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。 ※ 本服務提供之商品價格 、漲跌紀錄等資訊皆為自動化程式蒐集，可能因各種不可預期之狀況而影響正確性或完整性， 僅供使用者參考之用，本服務不負任何擔保責任。 透過整合NVLink與NVSwitch的高速網路傳輸，搭載NVIDIA A100的伺服器能輕易構建出超大型運算叢集。 由 A100、NVIDIA Mellanox SmartnNIC 和 DPU 构成的 NVIDIA 认证系统，已通过性能、功能、可扩展性和安全性认证，使企业可方便地从 NVIDIA NGC 目录中为 AI 工作负载部署完整的解决方案。
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。 DGX A100 為人工智慧部署提供最穩固的安全設計，透過多層次方式保護所有主要硬體和軟體元件，包含自行加密的磁碟、經過簽署的應用軟體容器、安全管理和監控等。 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 a100 nvidia 80GB 可在运行材料仿真 Quantum Espresso 时将吞吐量提升高达 2 倍。
H100 配備第四代 Tensor 核心和具有 FP8 精確度的 Transformer Engine，與前一代混合專家演算法 模型相比，訓練速度高達 9 倍。 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。 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。 NVIDIA 人工智慧入門套件可以滿足團隊的所有需求，從世界級人工智慧平台、最佳化應用軟體和工具，再到諮詢服務，讓您得以快速展開人工智慧計畫。 a100 nvidia 別將時間和金錢浪費在打造人工智慧平台上：一天之內即可啟用，一週之內即可定義案例，並可更快開始商品化模型。
a100 nvidia: 高效能運算
NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU 為各種規模的作業提供前所未有的加速能力，可強化全球效能最高的彈性資料中心，支援人工智慧、資料分析和高效能運算。 A100 採用 NVIDIA Ampere 架構，為 NVIDIA 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。
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。 使用多執行個體 GPU 的 H100 能夠讓基礎架構管理員標準化 GPU 加速基礎架構，同時具備更大彈性佈建更細緻的 GPU 資源，安全地提供開發人員合適的加速運算功能，並最佳化所有 GPU 資源使用。 H100 將雙精確度 Tensor 核心的每秒浮點運算次數 提高為 3 倍，提供高效能運算每秒 60 兆次浮點運算的 FP64 運算。
a100 nvidia: 深度學習訓練
NVIDIA A100 采用双精度 Tensor Core，实现了自 GPU a100 nvidia 推出以来高性能计算性能的巨大飞跃。 结合 80GB 的超快 GPU 显存，研究人员可以在 A100 上将 10 小时双精度仿真缩短到 4 小时以内。 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。
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。 適用於主流伺服器的 H100 提供 NVIDIA AI Enterprise 軟體套件的五年期訂閱加上企業支援，能以最高效能簡化人工智慧採用流程。 如此一來，組織便能取得打造 H100 加速人工智慧工作流程所需的人工智慧框架和工具，例如人工智慧聊天機器人、推薦引擎、視覺人工智慧等。 利用 NVIDIA H100 Tensor 核心 GPU，提供所有工作負載前所未有的效能、可擴充性和安全性。
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。 MIG 讓 DGX A100 中的八個 A100 GPU 最多能設定成 56 個 GPU 執行個體，各自完全獨立且具備個別的高頻寬記憶體、快取和運算核心。 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認證系統含蓋了認證伺服器與NGC-Ready伺服器驗證計畫。 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。
a100 nvidia: NVIDIA A100 PCIe 40GB Tensor GPU Ampere 運算卡 人工智慧 人工智能運算
到了今年11月，趁著美國SC超級電腦大會舉行，Nvidia也發表新一代AI工作站，名為DGX Station A100，同樣搭配4個資料中心等級GPU，正是今年上半發表的A100，採用最新推出的Ampere架構。 而這款AI工作站預計在本季上市，由Nvidia全球夥伴網路的經銷商發售。 部署資料中心規模 H100 GPU，可提供優異效能，並且讓所有研究人員均能使用新一代百萬兆級高效能運算 和一兆參數人工智慧。 不過，就P100和V100而言，在同一世代當中的Nvidia資料中心等級GPU，SXM版本的運算效能通常優於PCIe介面卡版本（唯一的例外是2019年11月推出的V100S PCle），而最大的熱設計功耗（TDP）也分別是300瓦和250瓦。 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%）。 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 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。 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。 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。
- 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。
- A100 提供的 20 倍效能將進一步擴大 NVIDIA 的領先地位。
- 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。
- 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。
- 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。
- Nvidia 表示，A100 進入市場的速度也比以往 Nvidia 的 GPU 更快，發布初期用於 Nvidia 的第三代 DGX 系統，正式發表 6 週後，A100 就登陸 Google Cloud。
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)。 H100 進一步擴展 NVIDIA 在推論領域的市場領先地位，此外還帶來多項進展，加速推論速度達 30 倍，並實現最低延遲時間。 第四代 Tensor 核心加速了所有精確度，包括 FP64、TF32、FP32、FP16 和 INT8，而 Transformer Engine 則同時利用 FP8 和 FP16 減少記憶體使用量並提升效能，且仍然能夠維持大型語言模型的正確度。 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。 DGX A100 採用最新的 NVIDIA ConnectX-7 InfiniBand 和 VPI (InfiniBand 或乙太網路) 介面卡，分別能以每秒 200 GB 的速度執行，為大規模人工智慧工作負載打造高速網狀架構。
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。 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。
a100 nvidia: 高效能資料分析
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。 就運算效能而言，這兩種組態的DGX Station A100，在人工智慧軟體應用上，均可達到2.5 petaflops浮點運算效能，以及5 petaOPS整數運算效能（INT8）。
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。 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。
- 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。
- 熱設計功耗（TDP）方面，A100 的 PCIe 版本為 250W，而 GA102 GPU 為 350W 。
- 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。
- 在受到批量大小限制的极复杂模型（例如用于自动语音识别用途的 RNN-T）上，显存容量有所增加的 A100 80GB 能使每个 MIG 的大小增加一倍，并提供比 A100 40GB 高 1.25 倍的吞吐量。
- NVIDIA 人工智慧入門套件可以滿足團隊的所有需求，從世界級人工智慧平台、最佳化應用軟體和工具，再到諮詢服務，讓您得以快速展開人工智慧計畫。
- 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。
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 a100 nvidia NVIDIA 人工智慧專家顧問。 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。
a100 nvidia: 加速現今最重要的工作
使用 NVIDIA® NVLink® Switch 系統，最高可連接 256 個 H100 來加速百萬兆級工作負載，此外還有專用的 Transformer Engine，可解決一兆參數語言模型。 H100 a100 nvidia 所結合的技術創新，可加速大型語言模型速度，比前一代快上 30 倍，提供領先業界的對話式人工智慧。 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。 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。
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。 科學家、研究人員和工程師就像我們時代的達文西和愛因斯坦，他們致力透過人工智慧和高效能運算 解決全球最重要的科學、產業與巨量資料難題。 同時企業甚至是整個產業都在尋求開發人工智慧的效能，以透過本機或雲端內的龐大資料，獲取新的洞見。 專為彈性運算時代打造的 NVIDIA Ampere 架構將引領新一波大躍進，為各種規模需求提供無與倫比的加速效能，並幫助創新先驅實現畢生志業。
MIG 与 Kubernetes、容器和基于服务器虚拟化平台的服务器虚拟化配合使用。 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。 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。 在批次大小受到限制的高度複雜模型 (如 RNN-T) 中，為了提供自動語音辨識功能，A GB 增加的記憶體容量會將每個 MIG 的大小加倍，並提供比 A GB 高 1.25 倍的輸送量。 不過考慮到幾乎所有 GPU 加密貨幣挖礦演算法都更加倚賴與視訊記憶體頻寬的性能，預計 Ampere A100 / CMP HX 系列 SKU 也會在這方面用力堆料。 身為 AI 領軍者，Nvidia 自然也不會錯過 MLPerf 基準測試。
a100 nvidia: 稀疏優化 效能加倍
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 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 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。 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。
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。 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。
a100 nvidia: 個月內做到 AI 性能 4 倍提升
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