Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能應(yīng)用場景 - 構(gòu)建高效、靈活的計(jì)算架構(gòu)的 GPU 底座 - NVIDIA A100 。

近年來，AI 技術(shù)取得了前所未有的飛速發(fā)展，推動(dòng)了從醫(yī)療健康、金融服務(wù)乃至整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈等多個(gè)行業(yè)的顛覆性變革。然而，傳統(tǒng)的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施在處理這些復(fù)雜任務(wù)時(shí)往往顯得力不從心，難以滿足當(dāng)今 AI 技術(shù)對算力的極高要求。

縱觀全球 GPU 市場份額，NVIDIA 憑借其高達(dá) 88% 的市場份額，穩(wěn)居全球 GPU 市場的領(lǐng)導(dǎo)者地位，并持續(xù)引領(lǐng)圖形處理和計(jì)算領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新。而其中，NVIDIA  A100 等旗艦產(chǎn)品更是以其卓越的性能表現(xiàn)和技術(shù)先進(jìn)性脫穎而出，成為 AI 訓(xùn)練與推理、圖像處理、視頻編碼以及其他高性能計(jì)算任務(wù)的理想選擇。

一、如何看待 NVIDIA A100 GPU ？

作為史上功能最強(qiáng)大、效率最高的加速器之一的 NVIDIA A100 GPU，旨在為下一代超級計(jì)算機(jī)、人工智能、高性能計(jì)算（HPC）和超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心提供強(qiáng)勁動(dòng)力。

與上一代基于 Volta 架構(gòu)的 V100 相比，A100 的能效提升了 3 倍，性能提升了 20 倍，帶寬也提升了近 2 倍，因此，也被譽(yù)為 NVIDIA 用于取代基于 Volta 架構(gòu)的 V100 的直接替代品。

那么，NVIDIA A100 到底有什么特別之處呢？

相對于其他型號，A100 基于如下高端特性，幫助用戶充分釋放深度學(xué)習(xí)框架的全部潛能，主要體現(xiàn)在如下 3 個(gè)層面，具體：

1. 更為強(qiáng)大的算力支撐

A100 采用了當(dāng)時(shí)最先進(jìn)的 7 納米制程工藝，并基于 NVIDIA Ampere 架構(gòu)進(jìn)行了全面革新。Ampere 架構(gòu)引入了第三代 Tensor Cores，這些核心專為加速張量計(jì)算而設(shè)計(jì)，是深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理的核心運(yùn)算單元。

同時(shí)，結(jié)合高速的 PCI Express 接口，A100 能夠提供前所未有的計(jì)算性能，顯著縮短模型訓(xùn)練時(shí)間，將原本可能需要數(shù)周的訓(xùn)練任務(wù)壓縮到數(shù)小時(shí)內(nèi)完成，這對于推動(dòng)人工智能研究和應(yīng)用的發(fā)展具有重要意義。

2.MIG 技術(shù)加持

MIG  (多實(shí)例 GPU ) 是 A100 的一項(xiàng)關(guān)鍵創(chuàng)新，允許將一塊物理 A100 GPU 劃分成多個(gè)獨(dú)立的虛擬 GPU 實(shí)例，每個(gè)實(shí)例在硬件層面實(shí)現(xiàn)完全隔離，擁有獨(dú)立的資源配額，包括顯存、計(jì)算核心和緩存。這種硬件級別的隔離確保了不同實(shí)例之間的互不干擾，提高了資源利用率和安全性。

此外，MIG 技術(shù)使得企業(yè)能夠更靈活地管理 GPU 資源，根據(jù)不同的工作負(fù)載需求動(dòng)態(tài)調(diào)整實(shí)例的配置，例如為小規(guī)模的推理任務(wù)分配較小的實(shí)例，為大規(guī)模的訓(xùn)練任務(wù)分配較大的實(shí)例，從而最大限度地利用數(shù)據(jù)中心的資源。

3. 高帶寬內(nèi)存拓展

作為 GPU 實(shí)現(xiàn)高性能的關(guān)鍵因素之一，A100 提供了高達(dá) 2 TB/s 的內(nèi)存帶寬，這意味著 GPU 可以以極高的速度訪問內(nèi)存中的數(shù)據(jù)，從而避免了因數(shù)據(jù)傳輸瓶頸而導(dǎo)致的性能下降。

上述特性對于需要處理海量數(shù)據(jù)集和進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用至關(guān)重要，例如大型語言模型推理、推薦系統(tǒng)、高性能計(jì)算等。高帶寬內(nèi)存使得 A100 能夠快速加載和處理數(shù)據(jù)，為用戶提供流暢、高效的使用體驗(yàn)。

二、NVIDIA A100 核心特性解析

作為 NVIDIA 生態(tài)更為核心的一個(gè)重要組成部分，NVIDIA A100 旨在幫助企業(yè)構(gòu)建大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施。其主要特性如下：

1. MIG 技術(shù)

MIG 技術(shù)顯著提升了 GPU 硬件的性能，同時(shí)在多個(gè)客戶端（例如虛擬機(jī)、進(jìn)程和容器）之間提供了指定的服務(wù)質(zhì)量 (QoS) 和隔離性。

借助 MIG，開發(fā)人員可以為其所有應(yīng)用程序獲得突破性的加速性能，而 IT 管理員則可以為每項(xiàng)任務(wù)提供適當(dāng)?shù)?GPU 加速，從而最大限度地提高利用率，并擴(kuò)展每個(gè)用戶和應(yīng)用程序的訪問權(quán)限。

例如，用戶可以根據(jù)工作負(fù)載的大小創(chuàng)建兩個(gè)各 30 GB 顯存的 MIG 實(shí)例，三個(gè)各 20 GB 的實(shí)例，甚至五個(gè)各 10 GB 的實(shí)例。

2. 第三代 Tensor Cores

作為 NVIDIA GPU 中專門用于加速張量計(jì)算的硬件單元，Tensor Cores 是深度學(xué)習(xí)性能的關(guān)鍵所在。A100 配備了第三代 Tensor Cores，其性能比上一代產(chǎn)品有了顯著提升。

與 Volta 架構(gòu)的 GPU 相比，A100 在訓(xùn)練和推理方面都提供了 20 倍的 Tensor 浮點(diǎn)運(yùn)算/秒 (FLOPS)及 Tensor tera 運(yùn)算/秒 (TOPS)，從而使得用戶能夠更快地訓(xùn)練更大的模型，并以更高的效率進(jìn)行推理。

3. 結(jié)構(gòu)稀疏性

結(jié)構(gòu)稀疏性指的是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，并非所有神經(jīng)元之間的連接都是必要的。通過將不重要的連接或權(quán)重設(shè)置為零，可以創(chuàng)建稀疏模型。這種方法可以減少模型的計(jì)算量和存儲(chǔ)空間，并提高推理速度。

對于稀疏模型，A100 的 Tensor Cores 可以提供高達(dá)兩倍的性能提升，能夠更有效地處理稀疏矩陣運(yùn)算，從而實(shí)現(xiàn)更高的性能。雖然稀疏性對訓(xùn)練也有一定的加速作用，但其對推理性能的提升更為顯著，尤其是在資源受限的邊緣設(shè)備上。

4. 第三代 NVLink 和 NV Switch

作為一種高速的 GPU 互連技術(shù)，NVLink 主要用于連接多個(gè) NVIDIA GPU，實(shí)現(xiàn)高速的 GPU 間通信。A100 采用了第三代 NVLink 技術(shù)，其吞吐量比上一代產(chǎn)品提升了 2 倍，顯著提高了多 GPU 協(xié)同工作的效率。

同時(shí)，NVSwitch 作為一種片上交換機(jī)設(shè)計(jì)，可以連接多個(gè) GPU，并提供高帶寬、低延遲的通信通道。通過 NVLink 和 NVSwitch 的結(jié)合使用，可以構(gòu)建大規(guī)模的 GPU 集群，加速分布式訓(xùn)練和高性能計(jì)算任務(wù)。 

三、NVIDIA A100 能夠提供哪些方案？

作為 NVIDIA 生態(tài)全面深度學(xué)習(xí)解決方案中的核心組件，A100 解決方案包含硬件、網(wǎng)絡(luò)、軟件、庫和應(yīng)用程序等構(gòu)建模塊，以及優(yōu)化的 AI 模型。

基于其牛逼特性，使研究人員能夠取得切實(shí)可行的成果，并將解決方案的部署擴(kuò)展到生產(chǎn)環(huán)境，使其成為數(shù)據(jù)中心最強(qiáng)大的端到端 AI 和高性能計(jì)算 (HPC) 解決方案。

1. AI 模型開發(fā)與推理

針對特定領(lǐng)域的任務(wù)，無論是模型開發(fā)還是推理，通常都具有高度的復(fù)雜性，而利用 GPU 加速技術(shù)可以顯著優(yōu)化這些任務(wù)的效率。在此過程中，NVIDIA A100 被廣泛視為高效加速的理想選擇，可同時(shí)滿足模型開發(fā)和推理的需求，真正實(shí)現(xiàn)“一舉兩得”。

與此前的 GPU 產(chǎn)品相比，NVIDIA A100 在模型開發(fā)和推理性能上實(shí)現(xiàn)了顯著提升，其計(jì)算速度加快了 3 倍到 7 倍。這一提升不僅得益于第三代 Tensor Core 技術(shù)的引入，還包括對大規(guī)模并行計(jì)算、稀疏矩陣運(yùn)算以及多精度計(jì)算（如 FP32、TF32、FP16 和 INT8）的優(yōu)化支持，從而極大地提升了 AI 工作負(fù)載的整體效率。

因此，通過結(jié)合具體業(yè)務(wù)需求選擇 NVIDIA A100，用戶不僅能夠獲得開發(fā)與推理任務(wù)的顯著性能提升，還能夠優(yōu)化資源使用效率，降低整體計(jì)算成本。這使得 A100 成為各行業(yè)在 AI 模型開發(fā)和推理場景中的首選解決方案。

2. 高性能計(jì)算 (HPC) 的新里程碑

研究人員得益于 A100 的雙精度 Tensor Core，可以將傳統(tǒng)需要 NVIDIA V100 十小時(shí)完成的雙精度仿真任務(wù)縮短至 四小時(shí)。這一改進(jìn)為科學(xué)計(jì)算、工程仿真以及氣候建模等高度依賴計(jì)算密集型任務(wù)的領(lǐng)域，提供了強(qiáng)有力的支持。

此外，A100 的 Tensor Core 針對單精度稠密矩陣乘法引入了 TF32 精度，使單精度計(jì)算性能提升 多達(dá)十倍。這使得 A100 成為高性能計(jì)算和 AI 工作負(fù)載的理想選擇，無論是訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，還是執(zhí)行復(fù)雜科學(xué)任務(wù)，都能顯著加速計(jì)算速度。

3. 視頻/圖像解碼性能的全面提升

在深度學(xué)習(xí)平臺(tái)上，要實(shí)現(xiàn)與開發(fā)和推理性能匹配的視頻解碼性能，維持高端到端吞吐量是一個(gè)關(guān)鍵問題。

NVIDIA A100 GPU 針對這一挑戰(zhàn)做出了重大改進(jìn)，配備了 五個(gè) NVDEC 單元，相比前代 GPU 顯著增強(qiáng)了解碼能力。無論是在視頻分析、流媒體處理，還是在復(fù)雜的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，A100 的多解碼單元設(shè)計(jì)都能確保高吞吐量，同時(shí)顯著降低延遲，從而滿足現(xiàn)代 AI 應(yīng)用對于視頻/圖像處理的苛刻需求。

4. 增強(qiáng)的故障與錯(cuò)誤檢測能力

基于 Ampere 架構(gòu)的最新一代 A100 GPU，在故障檢測和識別能力上實(shí)現(xiàn)了前所未有的突破。其新增的錯(cuò)誤與故障識別功能，能夠更快速、可靠、高效地發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)問題，并采取隔離和解決措施。

A100 Tensor Core GPU 的架構(gòu)專為功能性、安全性及故障容錯(cuò)而設(shè)計(jì)，確保應(yīng)用程序在運(yùn)行期間，數(shù)據(jù)對象始終得到正確初始化，并能在故障發(fā)生時(shí)快速隔離問題。這種設(shè)計(jì)不僅提升了 GPU 的穩(wěn)定性，也進(jìn)一步確保了高性能計(jì)算環(huán)境的可靠性。

除了上述的場景及解決方案外，得益于其架構(gòu)內(nèi)置的擴(kuò)展功能使得可以在合理的時(shí)間內(nèi)訓(xùn)練參數(shù)規(guī)模達(dá)到 一萬億 的大型模型。與上一代 GPU 相比，A100 不僅在性能上大幅提升，還在處理效率上遠(yuǎn)超 CPU。