GPU加速计算_gpu实际使用功率怎么算的-程序员宅基地
技术标签： 智能芯片 GPU，NPU，XPU，DPU，MPU 深度学习
GPU加速计算
NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI、数据分析和高性能计算 (HPC)，在各种规模上实现出色的加速，应对极其严峻的计算挑战。作为 NVIDIA 数据中心平台的引擎，A100 可以高效扩展，系统中可以集成数千个 A100 GPU，也可以利用 NVIDIA 多实例 GPU (MIG) 技术将每个 A100 划分割为七个独立的 GPU 实例，以加速各种规模的工作负载。第三代 Tensor Core 技术为各种工作负载的更多精度水平提供加速支持，缩短获取洞见以及产品上市时间。
功能强大的端到端 AI 和 HPC 数据中心平台
A100 是完整的 NVIDIA 数据中心解决方案堆栈的一部分，该解决方案堆栈包括来自 NGC (NVIDIA GPU Cloud) 的硬件、网络、软件、库以及优化的 AI 模型和应用程序构建模块。它为数据中心提供了强大的端到端 AI 和 HPC 平台，使研究人员能够大规模地交付真实的结果，并将解决方案大规模部署到生产环境中。
AI 数据中心的基本组成部分
深度学习推理
A100引入了突破性的新功能优化推理工作负载。它通过全系列精度（从 FP32、FP16、INT8 一直到INT4）加速，实现了强大的多元化用途。MIG 技术支持多个网络同时在单个A100 GPU 运行，从而优化计算资源的利用率。在A100 其他推理性能提升的基础上，结构化稀疏支持将性能再提升两倍。
NVIDIA提供市场领先的推理性能，在第一项专门针对推理性能的行业级基准测试 MLPerf Inference 0.5中全面制胜的结果充分证明了这一点。A100则再将性能提升 10 倍，在这样的领先基础上进一步取得了发展。
高性能计算
为了点燃下一代新发现的火花，科学家们希望通过模拟更好地理解复杂分子结构以支持药物发现，通过模拟物理效果寻找潜在的新能源，通过模拟大气数据更好地预测极端天气状况并为其做准备。
A100引入了双精度 Tensor Cores, 继用于 HPC 的 GPU 双精度计算技术推出至今，这是非常重要的里程碑。利用 A100，原本在 NVIDIA V100 Tensor Core GPU 上需要 10 小时的双精度模拟作业如今只要 4 小时就能完成。HPC 应用还可以利用A100 的 Tensor Core，将单精度矩阵乘法运算的吞吐量提高10 倍之多。
数据分析
客户需要能够分析和可视化庞大的数据集，并将其转化为宝贵洞见。但是，由于这些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。
搭载 A100 的加速服务器可以提供必要的计算能力，并利用第三代 NVLink 和 NVSwitch 1.6TB/s 的显存带宽和可扩展性，妥善应对这些庞大的工作负载。结合 MellanoxInfiniBand、Magnum IO SDK、GPU 加速的 Spark 3.0 和 NVIDIARAPIDS NVIDIA 数据中心平台能够以出色的性能和效率加速这些大规模工作负载。
企业级利用率
A100的 多实例 GPU (MIG) 功能使 GPU 加速的基础架构利用率大幅提升，达到前所未有的水平。MIG 支持将 A100 GPU 安全分割到多达七个独立实例中，这些 A100 GPU 实例可供多名用户使用，以加速应用和开发项目。此外，数据中心管理员可以利用基于虚拟化技术带来的管理、监控和操作方面的优势，发挥NVIDIA 虚拟计算服务器 (ComputeServer)的动态迁移和多租户功能。A100 的 MIG 功能可以使基础架构管理员对其 GPU 加速的基础架构作标准化处理，同时以更精确的粒度提供 GPU 资源，从而为开发者提供正确的加速计算量，并确保其所有 GPU 资源得到充分利用。
将深度学习的强大功能应用于数据
云计算通过实现数据中心的大众化和彻底改变企业的运作方式，引发了行业变革。如今，您最重要的资产位于您的首选提供商提供的云服务中。然而，要从数据中充分获取见解，您需要合适的高性能计算解决方案。
GPU 加速云容器
NVIDIA GPU 云 (NGC) 可以通过 GPU 加速的容器为人工智能科学家和研究人员赋予强大能力。NGC 提供 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等容器化深度学习框架，它们都经过NVIDIA 的调试、测试和验证，可以在参与计划的云服务提供商的最新 NVIDIA GPU 上运行。NGC 还包含用于 HPC 应用的第三方管理容器以及用于 HPC 可视化的 NVIDIA 容器。
适用于边缘 AI 的解决方案
打造更高效、更智能的世界
AI 在边缘蓬勃发展。AI 和云原生应用程序、物联网及其数十亿的传感器以及 5G 网络现已使得在边缘大规模部署 AI 成为可能。但它需要一个可扩展的加速平台，能够实时推动决策，并让各个行业都能为行动点（商店、制造工厂、医院和智慧城市）提供自动化智能。这将人、企业和加速服务融合在一起，从而使世界变得“更小”、更紧密。
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