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英偉達v100與A100的差距有哪些?

工程師鄧生 ? 來源:未知 ? 作者:劉芹 ? 2023-08-22 16:46 ? 次閱讀

英偉達v100與A100的差距有哪些?

在當今人工智能深度學習技術日益發(fā)展的時代,高性能計算機顯卡已成為支持這些技術發(fā)展的關鍵。英偉達是高性能計算機顯卡領域的領導者之一,其v100和A100顯卡是其最新的創(chuàng)新成果。這兩款顯卡都是基于英偉達的Volta架構而設計,但是A100顯卡比v100顯卡擁有更多的創(chuàng)新特性,下面我們將詳細介紹它們之間的差距。

1.生產工藝

A100顯卡采用了臺積電7納米工藝,而v100則是采用的臺積電的12納米工藝。這使得A100顯卡的體積更小,功耗更低,性能更強勁。由于7納米工藝的采用,A100的晶體管數(shù)量比v100增加了一倍以上,降低了電路的能量損失,提高了性能。此外,盡管A100的晶片尺寸與v100相同,但是由于技術升級,A100顯卡的最大顯存容量增加了一倍(80 GB)。

2.架構

A100顯卡的架構是英偉達的第二代Tensor Core架構,比v100采用的是第一代。這使得A100顯卡比v100顯卡在處理大量算法時更加高效。由于A100 Siriuz架構中的Tensor Core單元的數(shù)量比v100的增加了一倍,因此A100顯卡的訓練性能也得到了顯著提高。此外,A100的各種硬件和軟件技術提高了顯卡的處理能力和大規(guī)模并行處理能力。

3.存儲系統(tǒng)

A100顯卡采用了NVIDIA的第五代高帶寬內存(HBM)技術,而v100則是采用第二代HBM技術。這使得A100顯卡比v100顯卡擁有更大的帶寬(1555 GB/s,比v100多了20%以上),可以更快速地讀寫數(shù)據。在高密度計算場景下,A100顯卡甚至可以將內存大大減少,在減少能耗的同時提高了計算性能。

4.AI性能

對于AI場景下,A100顯卡可以通過Multi-instance GPU(MIG)技術支持更多的虛擬GPU實例,從而讓多個不同的應用程序可以在同一塊顯卡上同時運行。這使得整個系統(tǒng)的資源利用率得到了進一步提升。A100顯卡的混合精度計算性能提高了20倍,擁有普通精度FP32和FP16計算,同時支持TF32和BF16算法。

5.功耗和散熱

由于A100顯卡采用了7納米工藝,在相同的開發(fā)需求下,所需的功耗和散熱也更低。此外,A100采用的是英偉達的第二代NVLink技術,比v100使用的HWLink技術更加高效。NVLink從根本上解決了 CPU 和 GPU 之間數(shù)據傳輸?shù)钠款i問題,增加了20倍的帶寬,使得A100顯卡的性能更加出色。

綜上所述,與v100顯卡相比,A100顯卡擁有更先進的制造工藝、更優(yōu)秀的架構、更好的存儲系統(tǒng)、更快的AI性能,以及更低的功耗和散熱。此外,A100顯卡還采用了一系列創(chuàng)新技術,為高性能計算和深度學習領域的應用提供了更高的性能、更低的運行成本和更好的用戶體驗。因此,可以說A100顯卡是當前深度學習領域的絕佳選擇,它將推動AI領域的愈發(fā)繁榮和迅速發(fā)展。

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