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。 nvidia p1002025 此次提交結果的 9 家公司，除 Nvidia 外，還有 6 家公司多家生態系統合作夥伴也提交基於 Nvidia GPU 的 MLPerf 測試結果。 包括 3 家雲端服務提供商（阿里雲、Google 雲和騰訊雲）和 3 家伺服器製造商（戴爾、富士通和浪潮）。 另一項基準測試是測試使用 BERT 的對話式 AI，BERT 是現有最複雜的神經網路模型之一。 還有強化學習測試使用 Mini-go 和全尺寸 19×19 圍棋棋盤，是本輪最複雜的測試，內容涵蓋遊戲到訓練等多項操作。
- 為了讓機器學習處理器的基準測試也像 CPU，MLPerf 組織囊括業界所有知名企業和機構，如英特爾、Nvidia、Google、亞馬遜、阿里巴巴和百度、微軟、史丹佛大學等。
- NVIDIA 領先業界的效能已在 MLPerf 推論中得到證實。
- 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。
- 此外，各種高效能運算 技術越來越需要執行各種密集運算的深度學習應用，而許多研究人員正運用各類人工智慧技術以驅動各個傳統科學領域的進展。
- A100 提供的 20 倍效能將進一步擴大 NVIDIA 的領先地位。
採用全新的 NVIDIA Pascal™ GPU 架構以提供地表最快的運算節點，效能更勝數百個較緩慢的設備運算節點。 數量更少的飆速節點能促成更高的效能，讓數據中心不僅可大幅增加輸送量，還可節省成本。 加速超過 700 種高效能運算應用程式 (包含前 15 大高效能運算應用程式) 及所有深度學習框架，搭配 NVIDIA NVLink 的 Tesla P100 可提升高達 50 倍的效能。 對於具有大型資料表格的最大模型，如用於推薦系統的深度學習建議模型 ，A GB 每個節點最多可達到 1.3 TB 的整合記憶體，並提供比 A GB 多達 3 倍的輸送量。 A100 GPU 搭配 CUDA-X 庫的軟體更新，支援透過 Mellanox HDR 200Gb/s InfiniBand 網路構建的擴展集羣。
nvidia p100: TESLA P100 產品
之前曾報導，5 月發表的最近 Ampere 架構 GPU A100 基於臺積電 7 奈米製程，面積高達 826 平方公釐，整合 540 億個晶體管。 比起 Volta 架構高達 20 倍的性能提升，並可同時滿足 AI 訓練和推理的需求。 MLPerf 在人工智慧訓練業界級的基準測試中，創下多項效能記錄，完整體現 NVIDIA 的業界領先地位。 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。 Tesla P100 從硬體到軟體均重新設計，在每個設計環節都加入創新元素。
NVIDIA EGX™ 平臺內含的最佳化軟體能在基礎架構中提供加速運算。 PCIe 專用的 Tesla P100 讓混合型工作負載高效能運算資料中心得以大幅提高輸送量並節省成本。 例如，由 4 個與 PCIe 互連的 Tesla P100 所提供技術支援的單一 GPU 加速節點，可取代高達 32 個設備 CPU 節點，提升多種應用程式的效能。 所需數量遠比以前少，但效能強大的節點即可完成所有工作，讓客戶可節省高達 70% 的資料中心整體成本。
nvidia p100: NVIDIA英偉達TESLA K40M K20M K80 P100 深度學習運算GPU加速顯卡 議價
其代表最強大的資料中心端對端人工智慧和高效能運算平臺，讓研究人員能快速產出實際成果，並將解決方案大規模部署到生產環境中。 現今的資料中心仰賴許多互連設備運算節點，使高效能運算 與超大規模工作負載受到限制。 NVIDIA®Tesla®P100 採用 NVIDIA Pascal™GPU 架構，提供整合平臺來加速高效能運算和人工智慧，大幅提高輸送量並節省成本。
NVIDIA Pascal 架構讓 Tesla P100 得以為高效能運算和超大規模的工作負載提供卓越效能。 Pascal 具有 每秒 21 兆次 以上的 16 位元浮點運算 效能，專為激發深度學習應用程式新潛能而最佳化。 Pascal 也可為高效能運算工作負載提供每秒超過 5 和 10 兆次的雙精度和單精度浮點運算效能。 就此次最新基準測試而言，提交基於 Nvidia GPU 的 MLPerf 測試結果的公司大多採用 Nvidia 的軟體中心 NGC 容易，以及參賽用的公開框架。 另外，包括 MLPerf 合作夥伴等近 20 家雲端服務提供商和 OEM 組成的生態系統，已採用或計劃採用 A100 GPU 打造線上實例、伺服器和 PCIe 卡。
nvidia p100: 資料中心 GPU
統合記憶體技術能大幅改進生產力，開發者看到的是整個節點一體化的連續記憶體空間。 世界上有些極度重要的問題必須現在就解決，但需要耗費龐大的運算資源纔可能實現。 現今數據中心仰賴許多互連設備運算節點，使得驅動重要高效能運算 與超大規模工作負載的所需效能受到限制。
nvidia p100: NVIDIA 推出 NVIDIA Tesla P100 加速器 大幅提升高效能運算應用項目與深度學習表現
此外，各種高效能運算 技術越來越需要執行各種密集運算的深度學習應用，而許多研究人員正運用各類人工智慧技術以驅動各個傳統科學領域的進展。 NVIDIA (輝達)今天針對 PCIe 介面的伺服器推出NVIDIA® Tesla® P100 GPU加速器以因應各界對現今資料中心前所未有的運算需求，其效能與價值均遠遠超越僅搭載CPU的系統。 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。 NVIDIA® Tesla® P100 是歷來最先進的 GPU 加速器，專為數據中心所設計。
nvidia p100: nvidia Tesla P40/V100 顯存 深度學習卡 GPU視頻編解碼編碼顯卡
旨在協助解決這項全球最關鍵的挑戰：高效能運算和深度學習近乎無限的運算需求。 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。 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。 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。 這種龐大的記憶體和前所未有的記憶體頻寬，讓 A GB 成為新一代工作負載的理想平臺。 A100 是 NVIDIA 資料中心的一部份，完整的解決方案包含硬體、網路、軟體、函式庫的建置組塊，以及 NGC™ 上的最佳化人工智慧模型和應用程式。
nvidia p100: 高效能運算
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。 位於瑞士盧加諾的瑞士國家超級運算中心的歐洲現今最快超級電腦 Piz Daint將於今年稍後進行升級，換裝的新核心正是 PCIe 介面的 Tesla P100 加速器。 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。 但是，由於這些資料集分散在多個伺服器上，經常無法實行擴充解決方案。 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。
nvidia p100: 【我要曝光】英偉達NVIDIA Tesla V100 SXM2 GPU 深度學習計算卡P100 露天拍賣
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。 效能時常因為互連而受到限制，但革命性的NVIDIA NVLink 高速雙向互連技術卻比現今的同級最佳技術快上 5 倍，因此得以運用多個 GPU 擴充應用程式。 身為 AI 領軍者，Nvidia 自然也不會錯過 MLPerf 基準測試。 2018 年 12 月，Nvidia 首次在 MLPerf 訓練基準測試創下 6 項紀錄，次年 7 月 Nvidia 再創 8 項紀錄。 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 p100: 效能規格
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。 創造紀錄的 Nvidia DGX SuperPOD 系統是基於 Ampere 架構及 Volta 架構。
nvidia p100: 支援服務
單臺搭載 Tesla P100 的伺服器在執行 AMBER 分子動力學模擬程式時，達到的效能甚至超越 50 個僅搭載 CPU 的伺服器節點，而在執行 VASP 材料科學程式時，速度亦超越 32 個僅搭載CPU的節點4。 使用 A100 的加速伺服器可提供處理這些工作負載所需的運算能力，包含每秒超過 2 TB (TB/秒) 的記憶體頻寬以及 NVIDIA® nvidia p100 NVLink® 和 NVSwitch™ 的擴充能力。 Tesla P100 與 NVIDIA NVLink 技術，可利用飆速節點大幅縮短巨大規模應用程式獲得解決方案的所需時間。 伺服器節點可透過 NVLink，以 5 倍的 PCIe 頻寬互連高達八個 Tesla P100 GPU。
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。 Tesla P100 PCIe 版推出標準 PCIe 板卡規格，能相容於現今透過 GPU 加速的伺服器。 全新產品經過優化設計，能運行各種運算最密集的人工智慧與 HPC 資料中心應用。
NVIDIA A100 nvidia p100 Tensor 核心 nvidia p1002025 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 資料中心平臺的引擎。 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。
nvidia p100: 深度學習訓練
據悉，透過最新軟體優化，基於 NVIDIA V100 的 DGX-1 系統也可達成 2 倍性能提升。 Nvidia 是唯一一家在 MLPerf Training nvidia p100 v0.7 測試均採用市售商品的公司。 其他大多數提交的是預覽類（preview category），預計需幾個月後才會面市。
根據測試結果，相較首輪 MLPerf 訓練測試使用的基於 V100 GPU 系統，如今 DGX A100 系統能以相同吞吐率，18 nvidia p1002025 個月內做到 4 倍性能提升。 CoWoS 封裝的 HBM2 記憶體發揮前所未有的效率：Tesla P100 將處理器與資料元件嵌入在一個封包內以發揮前所未有的運算效率。 創新的記憶體設計CoWoS 結合 HBM2 記憶體，使記憶體頻寬效能比NVIDIA Maxwell™ 架構高出3倍，達到每秒720GB。 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。
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 nvidia p100 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。 有了超過 400 種 HPC 加速應用程式 (包括前 10 大 HPC 應用程式中的 9 項應用程式) 及所有深度學習架構，現在每一位 HPC 客戶都可以將加速器部署於數據中心。 頁面移轉引擎讓開發人員能更專注於調整運算效能，減少管理資料移動所花費的時間。 應用程式現在可擴充到超越 GPU 的實體記憶體大小，幾乎沒有限制。
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 nvidia p1002025 首版基準測試成績公佈後，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。 MLPerf 是 2018 年 5 月成立的行業基準測試組織，在 AI 備受關注的當下，獲得晶片巨頭和 AI 晶片公司、AI 業界的廣泛關注。 為了讓機器學習處理器的基準測試也像 CPU，MLPerf 組織囊括業界所有知名企業和機構，如英特爾、Nvidia、Google、亞馬遜、阿里巴巴和百度、微軟、史丹佛大學等。 NVIDIA 領先業界的效能已在 MLPerf 推論中得到證實。 A100 提供的 20 倍效能將進一步擴大 NVIDIA 的領先地位。 上述商品規格僅供參考，實際規格以實物為準，麗臺科技保留修改之權利。
nvidia p100: 加速現今最重要的工作
※ 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。 Tesla P100 GPU 加速器 PCIe 版藉由 NVIDIA Pascal™ GPU 架構發揮無與倫比的效能與效率，成功滿足這些運算要求。 此外，用戶得以建構出「超級節點」，其吞吐量甚至超越 32 部僅搭載 CPU 的市售節點，並能降低資金與營運成本達70%2。
nvidia p100: Pascal 架構提供顯著的效能提升
自 GPU 問世以來，NVIDIA A100 帶來的雙精度 Tensor 核心是高效能運算領域中的最大進展。 搭配 80 GB 速度最快的 GPU 記憶體，研究人員可以將 A100 原需要 10 小時的雙精度模擬，縮短至 4 小時以內完成。 在執行單精度的密集矩陣乘法作業時，高效能運算應用程式還可以利用 TF32，藉以提供高達 11 倍的輸送量。 由於 Tesla P100 新增了 CoWoS 與 HBM2 技術，將同個封裝中的運算和資料緊密整合，記憶體效能因此比NVIDIA Maxwell™ 架構高上 3 倍。 美國國家科學基金會 報告指出，超級電腦運算資源需求超越以往，極大比例的科學家反應利用超級電腦運算進行研究計畫1的時間不敷使用。