目前大部分高速公路的收費模式採用“人工收費，計算機輔助”的收費模式，這種以人工占主導地位的收費模式，很容易出現司乘人員逃費的現象和交通擁堵現象。 車輛的車型是收費的重要依據，自動車型識別是自動收費系統的關鍵組成部分。 在大數據分析基準測試中，A100 80GB 提供的見解吞吐量比 A100 40GB 高兩倍，因此非常適合處理數據集大小急增的新型工作負載。 NVIDIA® Tesla® P100 是歷來最先進的 GPU 加速器，專為數據中心所設計。 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。
- 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。
- 8G的顯存裝載不了6B的模型（6B至少需要12G顯存），選擇16G顯存比較划算，Nvidia P100、Nvidia T4等比較常用。
- NVIDIA® Tesla® P100 是歷來最先進的 GPU 加速器，專為數據中心所設計。
- 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。
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nvidiap100: Pascal 架構提供顯著的效能提升
開源GPT模型可以選GPT-2（GPT-3之前的版本是開源的）、GPT-Neo、Salesforce CodeGen、GPT-NeoX、GPT-J等。 模型的大小根據顯卡的顯存的大小確定，如果顯存在24G以下，模型的參數數只能選6B（6億）及以下的，如6B、2B、350M的。 根據前期的測試，在16G顯存的情況下，選擇Salesforce CodeGen-350M和GPT-J-6B模型比較合適。 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。 當今的 AI 模型面臨着對話式 AI 等更高層次的挑戰，這促使其複雜度呈爆炸式增長。
- 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。
- 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。
- 本文構建了車型識別數據集，並提出了基於神經網絡的車型識別方法，驗證了VGG-11網絡和ResNet-18網絡的性能。
- 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。
利用數量大幅減少而性能強大的節點完成各種作業，意味着客戶可以節省多達 70% 的整體數據中心成本。 當今的數據中心有賴於大量互連的通用計算節點，這限制了高性能計算 和超大規模工作負載。 NVIDIA®Tesla®P100 運用 NVIDIA Pascal™GPU 架構提供統一的平臺，以加速 HPC 和 AI 發展，大幅提升吞吐量，同時降低成本。 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。
nvidiap100: 數據中心 GPU
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。 創新的NVIDIA NVLink 高速雙向互連技術能跨越多個 GPU 擴展應用程序，其性能比當今的一流技術高 5 倍。 據此，我們可以很簡單地得到VGG-11和ResNet-18的計算模型。 可以參考以下兩篇文章，安裝顯卡驅動、CUDA以及python環境，搭建承載GPT-J-6B或CodeGen模型的WEB服務，客戶端發送POST請求就可根據上下文返回生成的文本。
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。 創造紀錄的 Nvidia DGX nvidiap100 SuperPOD 系統是基於 Ampere 架構及 Volta 架構。 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。 Tesla P100是專業計算卡，採用GP100核心，有16GB的HBM2顯存（成本遠高於GDDR5X），雙精度爲單精度的1/2，有4.7T，適合跑高精度的科學計算。 而且GP100有20T的FP16，gp104這個被閹割到100多G，差了一百多倍，嚴重影響的DL推理性能。
nvidiap100: 深度學習訓練
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。 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。 nvidiap1002025 我們首先根據車輛將監控數據分割爲多個片段，並將其轉化爲圖像序列。 爲了消除光照變化和攝像頭背景的影響，我們將圖像轉化爲灰度圖像然後將相鄰兩幀做差值，最後形成車型識別數據集。 該數據包含7類車型數據，其中，貨1、貨2、貨3、貨 4、客 1、客 2和客3 分別包含 475、136、79、529、1032、108 和 133 張圖像。
nvidiap100: TESLA P100 產品
應用程序現在可以突破 GPU 物理顯存的容量限制，達到幾乎無限量的顯存。 我們從多個高速公路收費站的監控錄像中獲得了海量的車輛視頻數據，這些視頻數據中記錄了每輛車從進入收費站到完成收費的所有畫面，而且包含了對應車輛的車型信息。 使用ChatUI，默認不支持鍵入式迭代顯示，所以需要採用直接查找DOM節點主方法直接替換內容，併合理處理滾動條。 Codegen和gpt-j模型，對於漢語的訓練都是不足的，直接用漢字輸入輸出得到的文本基本上是不可用的，如果輸入漢字，可將漢字翻譯成英文輸入，輸出的英文再翻譯成漢字，在迭代過程中都使用英文。
nvidiap100: 性能規格
極大的顯存容量和超快速的顯存帶寬使 A100 80GB 非常適合用作新一代工作負載的平臺。 利用搭載 NVIDIA NVLink 技術的 Tesla P100，快如閃電的節點可以顯著縮短爲具備強擴展能力的應用程序提供解決方案的時間。 採用 NVLink 技術的服務器節點可以 5 倍的 PCIe 帶寬互聯多達八個 Tesla P100。 這種設計旨在幫助解決在 HPC 和深度學習領域擁有極大計算需求的全球重大挑戰。 通過加入採用 HBM2 的晶圓基底芯片 技術，Tesla P100 將計算性能和數據緊密集成在同一個程序包內，提供的內存性能是NVIDIA Maxwell™ 架構的三倍以上。
nvidiap100: 模型的選擇
卷積神經網絡是一種特殊的神經網絡模型，它模擬了大腦視網膜神經網絡的信息處理機制，對圖像數據具有很強的處理能力。 從2012年開始，基於卷積神經網絡的圖像識別方法在大規模圖像識別挑戰賽Ima⁃geNet上蟬聯冠軍，其中VGG神經網絡和ResNet神經網絡是如今使用最爲廣泛的兩類網絡。 近年來，我國高速公路建設飛速發展，截至2005年底我國的高速公路網的骨架已經基本形成，越來越多的人開始關注“高速公路安全，快速服務”等問題。
nvidiap100: 使用開源GPT模型搭建
可以發現ResNet-18可以更好更快地取得較高的準確率和較低的loss值。 據此可得，ResNet-18的測試準確率爲94.6%，而VGG-11的測試準確率爲93.0%。 nvidiap100 實驗設置：本文使用PyTorch開源框架來實現VGG-11網絡和ResNet-18網絡，編程語言爲Python。 所有的算法均運行在相同的服務器上，其配置爲：Intel i7 CPU、4塊NVIDIA P100 GPU、64G RAM。 網絡訓練過程中batch_size設置爲64、優化器選擇Adam，學習因子爲0.001。
nvidiap100: 方法
藉助 700 多種加速的 HPC 應用程序（前 15 名均入列）和所有深度學習框架，搭載 NVIDIA NVLink 技術的 Tesla P100 最高可使性能提升 50 倍。 nvidiap100 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。 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。 實驗分析：圖1展示了VGG-11網絡和ResNet-18網絡在訓練集上的學習性能。
nvidiap100: 功能強大的端到端 AI 和 HPC 數據中心平臺
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。 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。 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。
實驗結果表明，ResNet-18網絡可以取得94.6%的識別準確率，具有一定的實用價值。 MIG 與 Kubernetes、容器和基於服務器虛擬化平臺的服務器虛擬化配合使用。 MIG 可讓基礎設施管理者爲每項作業提供大小合適的 GPU，同時確保服務質量 ，從而擴大加速計算資源的影響範圍，以覆蓋每位用戶。 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。
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。 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。 NVIDIA Pascal 架構使 Tesla P100 能爲 HPC 和超大規模工作負載提供卓越性能。 憑藉每秒超過 21 萬億次的 16 位浮點 運算性能，經過優化的 Pascal 爲深度學習應用程序帶來了令人興奮的新可能。
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。 重新打造的 Tesla P100 在從芯片到軟件的各個層面都飽含創新。 每項突破性技術均使性能大幅提升，從而幫助打造出極其快速的計算節點。 本文構建了車型識別數據集，並提出了基於神經網絡的車型識別方法，驗證了VGG-11網絡和ResNet-18網絡的性能。
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。 身為 AI 領軍者，Nvidia 自然也不會錯過 MLPerf nvidiap1002025 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 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。 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。 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。 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可針對 AI、數據分析和 HPC 應用場景，在不同規模下實現出色的加速，有效助力更高性能的彈性數據中心。
自動車型識別方法一般可以分爲兩類：基於硬件的方法和基於軟件的方法。 高速公路已經形成龐大的攝像頭網絡，如何利用這些視頻大數據實現車輛車型自動識別，是一個值得研究的課題。 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。 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。
nvidiap100: 效能規格
多實例 GPU 技術允許多個網絡同時基於單個 A100 運行，從而優化計算資源的利用率。 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。 A100 是整個 NVIDIA 數據中心解決方案的一部分，該解決方案由硬件、網絡、軟件、庫以及 NGC™ 中經優化的 AI 模型和應用等疊加而成。 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。 適用於 PCIe 的 Tesla P100 使混合型工作負載 HPC 數據中心能在節省資金的同時大幅提升吞吐量。 例如，一個由四個與 PCIe 互聯的 Tesla P100 驅動的 GPU 加速節點，可以替代各種應用程序的多達 32 個通用 CPU 節點。