gpu加速器是什么（一文详解GPU加速器的知识点）

2020年，AI训练最好选择什么样的GPU？欲善其事，必先利其器。今天，让让我们了解一下GPU加速器之神！

最新一代NVIDIA GPU

NVIDIA A100 Tensor Core GPU可以在AI、数据分析和高性能计算(HPC)的所有规模上实现出色的加速。A100作为NVIDIA数据中心平台的引擎，可以高效扩展，系统中可以集成上千个A100 GPU。您还可以使用NVIDIA多实例GPU (MIG)技术将每个A100分成七个独立的GPU实例，以加速各种规模的工作负载。

深度学习训练英伟达A100 的第三代张量核可以提供比上一代高10倍的性能，具有张量浮点运算(TF32)精度，并且在不改变代码的情况下，可以进一步将性能提高两倍。大型AI模型只需要在A100组成的集群上训练几十分钟。

深度学习推理通过全方位的精度加速(从FP32、FP16、INT8一直到INT4)，实现了强大的多样化应用。MIG技术支持多个网络同时在单个A100 GPU上运行，从而优化计算资源的利用。在A100 性能提升的基础上；的其他推理，结构化稀疏支持将性能提高两倍。

高性能计算A100引入了双精度张量核，原本在NVIDIA V100张量核GPU上需要10个小时的双精度模拟工作，现在只需要4个小时就可以完成。HPC应用还可以使用A100的张量核，将单精度矩阵乘法的吞吐量提高10倍。

数据分析搭载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NV Switch的1.6 TB/s内存带宽和可扩展性，妥善应对这些庞大的工作负载。

企业级利用率A100 的多实例GPU (MIG)功能大大提高了GPU加速基础设施的利用率，达到了前所未有的水平。

技术参数

*采用稀疏技术。

构建数据中心所需的GPU

从语音识别到训练虚拟个人助理和教自动驾驶汽车自动驾驶，从天气预报到发现药物和新能源，数据科学家正在利用人工智能解决日益复杂的挑战，利用大型计算系统模拟和预测我们的世界。NVIDIA V100 Tensor Core是有史以来最先进的数据中心GPU，可以加速AI、高性能计算(HPC)和图形技术的发展。凭借NVIDIA Volta架构以及16 GB和32GB配置，它可以在单个GPU中提供多达100个CPU。

人工智能训练特斯拉V100拥有640个张量核，是全球首款突破100万亿次(TFLOPS)深度学习性能壁垒的GPU。新一代NVIDIA NVLink以高达300 GB/s的速度连接多个V100 GPU。

人工智能推理NVIDIA V100 GPU可以提供比CPU服务器高30倍的推理性能。

高性能计算(HPC)通过在统一的架构中一起使用NVIDIA CUDA core和Tensor core，一台配备NVIDIA V100 GPU的服务器可以取代数百台配备通用CPU的服务器来处理传统的高性能计算和人工智能工作负载。

技术参数

推理加速的神器

英伟达特斯拉T4张量核心GPU是世界上极其先进的推理加速器。具有英伟达图灵张量核心的T4提供了革命性的多精度推理性能，以加速现代人工智能的各种应用。T4封装在一个小型、节能的70W PCIe中，针对横向扩展服务器进行了优化，旨在提供极其先进的实时推理。

突破推理性能英伟达T4引入革命性的图灵张量核心技术，具备人工智能推理的多精度计算性能。从FP32到FP16再到INT8，INT4的精度，T4的性能比CPU高40倍。

先进的实时推理NVIDIA T4可以提供比40倍更低的延迟和更高的吞吐量，可以实时满足更多的请求。

文章转码性能英伟达T4 的专用硬件转码引擎将解码性能提升至上一代GPU的两倍。T4可以解码多达38个全高清文章流。

技术参数

桌面个人工作站

一个DGX工作站可以提供相当于400个CPU的计算能力，以低功耗、水冷、静音著称。在过去，硬件和软件的获取、集成和测试可能需要一个月或更长时间。此外，还需要更多的专业知识和努力来优化框架、库和驱动。这些花费在系统集成和软件工程上的宝贵时间和金钱现在可以用于培训和实验。

为你的办公室设计的超级计算机是为办公室和安静的地方设计的，它的噪音只有其他工作站的十分之一。

要更快地开始使用深度学习，只需插上电源，打开电源。这种部署简单而直观。这种集成的软件和硬件解决方案允许您将更多的时间用于探索和发现，而不是组装组件。

从桌面到数据中心，DGX工作站可以显著提高工作效率，可以节省数十万元的工程时间，避免因等待开源框架稳定版而导致的工作效率降低。

与目前最快的GPU工作站相比，比基于四个NVIDIA V100加速器构建的工作站快一倍。同时采用了下一代NVLink、新张量核心架构等创新技术。与今天相比最快的GPU工作站，DGX工作站深度学习训练性能提升2倍，480 TFLOPS水冷性能，FP16精度。

技术参数

现成的解决方案

英伟达DGX-1通过开箱即用的解决方案。有了DGX-1和集成的英伟达深度学习软件堆栈，你只需要打开电源，开始工作。

轻松获得结果。借助NVIDIA DGX-1提高研究效率、简化工作流程并与团队协作。

革命性的AI性能DGX-1通过英伟达GPU云深度学习软件栈和today 流行的技术框架。

投资英伟达的企业级支持将节省您对硬件和开源软件进行故障排除的时间，并节省调试和优化时间。

技术参数

人工智能企业必备的基础设施

英伟达DGX-2是世界的首个2-petaFLOPS系统，配备了16个极其先进的GPU，可以在单个节点上训练4倍规模的模型。与传统x86架构相比，DGX-2训练ResNet-50的性能相当于300台配备双插槽英特尔至强金牌CPU的服务器。

非凡的计算能力造就了出色的训练性能，可以在单个节点上训练4倍大规模的模型，性能可以达到8 GPU系统的10倍。

革命性的人工智能网络架构NVIDIA 的首款2 petaFLOPS GPU加速器采用了这一创新技术。其GPU间带宽高达2.4 TB/s，性能比上一代系统提升24倍，解题速度提升5倍。

将人工智能的规模提升到一个新水平的最快方法，取决于构建大型深度学习计算集群的灵活网络选项，结合安全的多租户功能，可以在共享的基础设施环境中改善用户和工作负载的隔离。

一直在运行的企业级人工智能基础设施DGX-2是专为RAS打造的，可以减少计划外停机时间，简化可维护性，保持运营连续性。

技术参数

目前世界上最先进的GPU系统

英伟达DGX A100提供了世界首款拥有超高计算密度、性能和灵活性的5 petaFLOPS AI系统。NVIDIA A100 Tensor Core GPU，世界的超强加速器，使企业能够将深度学习训练、推理和分析集成到易于部署的统一人工智能基础设施中。这个基础设施具有直接联系英伟达AI专家的功能。

英伟达DGX A100，一个适用于各种人工智能工作负载的通用系统，是一个适用于所有人工智能基础设施(包括分析、训练和推理基础设施)的通用系统。

DGEXPERTS:集中获取AI专业知识NVIDIA DGXperts是一个全球团队，拥有超过14，000名AI专业人员，可以帮助您实现DGX投资价值的最大化。

越来越快的体验集成了八个A100 GPU，可以针对NVIDIA CUDA-X软件和完整的端到端NVIDIA数据中心解决方案进行全面优化。

卓越的数据中心可扩展性NVIDIA DGX A100内置mellan ox ConnectX-6 VPI HDR InfiniBand和以太网适配器，其双向带宽峰值为450 GB/s

技术参数

众所周知，如果把Nvidia GPU比作人工智能路上的一辆交通工具，如果选对了方式，可能会坐火箭，只需要一个小时就能完成上百个T 但是，如果你选择了错误的方式，它可能是11 公交车。编辑：CC

标签：性能GPU人工智能

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