它爲數據中心提供了強大的端到端 AI 和 HPC 平臺，讓研究人員能夠快速交付真實的結果，並且大規模地將解決方案部署到生產環境中。 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 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。
- 在 A100 其他推理性能增益的基礎之上，僅結構稀疏支持一項就能帶來高達兩倍的性能提升。
- 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。
- 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。
- 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 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。
- 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。
結合 80GB 的超快 GPU 顯存，研究人員可以在 A100 上將 10 小時雙精度仿真縮短到 4 小時以內。 HPC 應用還可以利用 TF32 將單精度、密集矩陣乘法運算的吞吐量提高高達 10 倍。 在受到批量大小限制的極複雜模型（例如用於自動語音識別用途的 RNN-T）上，顯存容量有所增加的 A100 80GB 能使每個 MIG 的大小增加一倍，並提供比 A100 40GB 高 nvidiaa1002025 1.25 倍的吞吐量。 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。 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。 有了專業級與入門級的DGX系列產品之後，在2018年的GTC大會上，Nvidia再接再厲，推出了因應超大量運算分析需求的頂級產品，稱為DGX-2。
nvidiaa100: 高效能運算
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）。 配備 個 Tensor 核心的 V100，是全球第一個突破 100 兆次浮點運算 深度學習效能障礙的 GPU。 第二代NVIDIA NVLink™以最高每秒 160 GB 的速度連結多個 V100 GPU，建立世界最強大的運算伺服器。 在先前系統上會耗費數週運算資源的人工智慧模型，現在只要幾天就可以訓練完成。 訓練時間大幅縮短後，人工智慧現在能協助我們解決全新領域的問題。
- 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。
- 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。
- A100 的性能比上一代產品提升高達 20 倍，並可劃分爲七個 GPU 實例，以根據變化的需求進行動態調整。
- 值得注意的是，DGX-2導入了更高階的GPU互連技術NVSwitch，提供的頻寬是現行PCIe交換器的5倍。
- 如果您所購買商品是下列特殊商品，請留意下述退貨注意事項： 1.
人工智慧讓研究人員可以分析大量資料，延伸傳統的 HPC 技術，在單純模擬無法完全預測真實世界情況之處，獲得實用的資訊。 因應上述使用情境，Nvidia認為，可以發展某種形式的XBAR來彙整大量GPU的串接，使它們能夠存取彼此的GPU記憶體，就像由單一GPU驅動程式執行個體來統籌控制。 而有了這樣的XBAR，GPU記憶體的存取，不再需要其他處理程序介入來幫忙，而且可獲得足夠的頻寬，而提供與雙GPU組態相同的效能擴展能力，於是NVSwitch應運而生。 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 個月內做到 4 倍性能提升。 創造紀錄的 Nvidia DGX SuperPOD 系統是基於 Ampere 架構及 Volta 架構。
nvidiaa100: 高效能運算 (HPC)
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NVIDIA 認證系統 (包括 A100 和 NVIDIA Mellanox SmartnNIC 與 DPU) 經過效能、功能、可擴充性和安全性的驗證，讓企業能夠針對 nvidiaa100 NVIDIA NGC 目錄的人工智慧工作負載，輕鬆部署完整解決方案。 值得注意的是，DGX-2導入了更高階的GPU互連技術NVSwitch，提供的頻寬是現行PCIe交換器的5倍。 它是基於NVLink所延伸出來的新應用，可彈性連接支援NVLink技術的GPU，建構出更有使用彈性的伺服器系統。
nvidiaa100: 一窺 NVIDIA Ampere 架構
就此次最新基準測試而言，提交基於 Nvidia nvidiaa1002025 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。 且由於代購商品之訂購是您委託代購業者在境外網站所完成之訂購，不適用中華民國消費者保護法之規定（但代購服務本身，仍適用中華民國消費者保護法之規定）。 關於退貨退款方式及條件，依代購商品網頁及委託代購流程中之相關網頁之記載。 搭載 A100 的加速服務器可以提供必要的計算能力，並能利用大容量顯存、超過 2 TB/s 的顯存帶寬以及通過 NVIDIA® NVLink® 和 NVSwitch™ 實現的可擴展性，處理這些工作負載。 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。
nvidiaa100: 深度學習訓練
若以這樣環境作為基準，反觀10U尺寸的DGX-2，僅需60分之一的機房空間，用電效率提升的幅度則是18倍。 到了隔年，因應Nvidia新發布的Volta架構，DGX-1開始搭配基於這項新架構而成的Tesla V100（內建16 GB HBM2記憶體）。 同時，該公司還發表針對個人端的整合工作站設備，稱為DGX Station，當中採用的GPU模組是4套Tesla V100。 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 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。
nvidiaa100: 打破 16 項 AI 性能紀錄，Nvidia A100 GPU 要無人能敵？
若使用V100 GPU，因為它可支援6個NVLink，因此GPU之間的頻寬可達到300 GB/s。 然而，如果伺服器搭配的GPU超過2套，NVLink會被切分成多個小型羣組式連結，這麼一來會侷限可擴展的設備規模，而且可能要運用直連方式串接，而且，每一對GPU之間的存取頻寬也會降低。 nvidiaa1002025 事實上，過去Nvidia在單套GPU內部，以及2套GPU之間，就已經採用一條橫槓（Crossbar，XBAR）的管線來進行聯繫。 以單GPU為例，可透過XBAR，在L2快取與HBM2記憶體，進行圖形處理叢集（GPC）與串流多處理器（SM）核心之間的資料交換。 若是相較於2017年推出的DGX-1搭配Tesla V100的組態，在進行FAIRSeq這套神經機器轉譯模型的訓練時，需15天之久，如果改用DGX-2，可提供10倍的效能，訓練時間縮短至1.5天。 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 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。
nvidiaa100: 個月內做到 AI 性能 4 倍提升
以GPU運算著稱的Nvidia，近年來大舉拓展伺服器與雲端環境的人工智慧解決方案。 以深度學習應用方面為例，在2016年3月舉行的GTC大會期間，該公司推出2U尺寸的整合伺服器設備DGX-1，起先搭配的是8套SXM2形式的GPU運算模組Tesla P100。 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。 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。 從氣候預測到藥品開發，再到尋找新的能源資源，研究人員使用大量運算系統來模擬和預測我們的世界。
nvidiaa100: 搭配記憶體容量更大的V100 GPU，整臺伺服器可處理更大規模的資料
Nvidia A100 發表後，有業界人士表示 GPU 性能又上一階，AI 晶片新創公司想超越 Nvidia nvidiaa1002025 的難度又增加了。 政令宣導 政令宣導： nvidiaa100 (一)為防治動物傳染病，境外動物或動物產品等應施檢疫物輸入我國，應符合動物檢疫規定，並依規定申請檢疫。 擅自輸入應施檢疫物者最高可處7年以下有期徒刑，得併科新臺幣300萬元以下罰金。 未依規定申請檢疫者，將課以新臺幣100萬元以下罰鍰，並得按次處罰。
nvidiaa100: 加速現今最重要的工作
藉助 A100 40GB，每個 MIG 實例可分配多達 5GB，而隨着 A100 80GB 顯存容量的增加，此大小可翻倍至 10GB。 數據科學家需要能夠分析和可視化龐大的數據集，並將其轉化爲寶貴見解。 但是，由於數據集分散在多臺服務器上，橫向擴展解決方案往往會陷入困境。 NVIDIA 產品的出色性能在 MLPerf 推理測試中得到驗證。 A100 再將性能提升了 20 倍，進一步擴大了這種性能優勢。 2048 個 A100 GPU 可在一分鐘內成規模地處理 BERT 之類的訓練工作負載，這是非常快速的解決問題速度。
A100 的性能比上一代產品提升高達 20 倍，並可劃分爲七個 GPU 實例，以根據變化的需求進行動態調整。 A100 提供 nvidiaa1002025 40GB 和 80GB 顯存兩種版本，A100 80GB 將 GPU 顯存增加了一倍，並提供超快速的顯存帶寬（每秒超過 2 萬億字節 [TB/s]），可處理超大型模型和數據集。 而在雙GPU連接時，它們能經由PCIe提供的32 GB/s頻寬來存取彼此的記憶體，但這樣會與伺服器匯流排的CPU處理競爭，而僅能使用有限的I/O頻寬。 此時，有了NVLink技術，能夠讓GPC存取遠端的GPU記憶體，NVLink也可在多個XBAR之間進行橋接。 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。
nvidiaa100: 數據中心 GPU
NVIDIA® V100 是最先進的資料中心 GPU，專為加快人工智慧、HPC 和繪圖運算速度而設計。 採用 NVIDIA Volta 架構，提供 16 GB 和 32 GB 設定，單一 GPU 即可展現媲美 100 個 CPU 的效能。 資料科學家、研究人員和工程師可以省下配置記憶體使用最佳化的時間，投入更多精力設計下一個人工智慧的重大突破。 NVIDIA EGX™ 平臺中包括能夠在整個基礎架構中實現加速計算的優化軟件。 利用 NVIDIA AI Enterprise 軟件套件，企業可以訪問端到端的雲原生 AI 和數據分析軟件，該軟件套件經 NVIDIA 優化、認證和支持，可在基於 NVIDIA 認證系統™ 的 VMware vSphere 上運行。 NVIDIA AI 企業包括 NVIDIA 的關鍵支持技術，用於在現代混合雲中快速部署、管理和擴展 AI 工作負載。
在 BERT 等先進的對話式 AI 模型上，A100 可將推理吞吐量提升到高達 CPU 的 249 倍。 對於具有龐大數據表的超大型模型（例如深度學習推薦模型 ），A100 80GB 可爲每個節點提供高達 1.3TB 的統一顯存，而且吞吐量比 A100 40GB 多高達 3 倍。 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。 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。 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。
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。 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。
nvidiaa100: 相關連結
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。 NVIDIA A100 Tensor 核心 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。 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。 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® NVLink® 和 NVSwitch™ 的擴充能力。
nvidiaa100: 適用於 PCIe 的 NVIDIA A100
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。 為了讓我們能連接上最相關的資訊、服務和產品，超大規模的公司已開始運用人工智慧。 舉例來說，世界最大型的超大規模公司估計，如果每位使用者每天只花三分鐘使用語音辨識服務，公司就要加倍資料中心的容量。 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 nvidiaa100 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。 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。
組合商品於辦理退貨時，應將組合銷售商品一同退貨，若有遺失、毀損或缺件，可能影響您退貨的權益，也可能依照損毀程度扣除為回復原狀所必要的費用。 由 A100、NVIDIA Mellanox SmartnNIC 和 DPU 構成的 NVIDIA 認證系統，已通過性能、功能、可擴展性和安全性認證，使企業可方便地從 NVIDIA NGC 目錄中爲 AI 工作負載部署完整的解決方案。 NVIDIA A100 採用雙精度 Tensor Core，實現了自 GPU 推出以來高性能計算性能的巨大飛躍。