Видеокарта NVIDIA Tesla A100

Ускорение важнейших современных задач

GPU NVIDIA A100 с тензорными ядрами обеспечивает непревзойденное ускорение нагрузок ИИ, анализа данных и HPC для решения самых сложных вычислительных задач. A100 на базе архитектуры NVIDIA Ampere – это ядро платформы NVIDIA для дата-центров. A100 повышает производительность до 20 раз по сравнению с предыдущими решениями. Каждый GPU A100 можно разделить на семь инстансов для быстрой адаптации к постоянно меняющимся запросам. A100 80 ГБ обладает самой быстрой в мире пропускной способностью памяти (более 2 ТБ/с), что позволяет работать с самыми крупными моделями и наборами данных.

Корпоративное ПО для ИИ

Платформа NVIDIA EGX^™ предоставляет доступ к оптимизированному ПО, которое обеспечивает ускоренные вычисления по всей инфраструктуре. NVIDIA AI Enterprise – это комплексный облачный набор инструментов для работы с ИИ и анализа данных, оптимизированный, сертифицированный и поддерживаемый NVIDIA для VMware vSphere в сертифицированных NVIDIA системах. Он позволяет развертывать и масштабировать нагрузки ИИ, а также управлять ими в современной гибридной облачной платформе.

Самая производительная комплексная платформа для ИИ и HPC в дата-центре

A100 – это часть комплексного решения NVIDIA для дата-центров, которая содержит программно-аппаратное обеспечение, сетевые технологии, библиотеки, а также оптимизированные модели и приложения для ИИ из NGC^™. Представляя собой самую производительную комплексную платформу для ИИ и HPC, A100 позволяет получать результаты в реальном времени и разворачивать масштабируемые решения.

Тренировка алгоритмов глубокого обучения

Модели ИИ становятся все более сложными, так как предназначены для таких задач нового уровня, как, например, разговорный ИИ. Для их обучения необходима значительная вычислительная мощность и масштабируемость.

Тензорные ядра в NVIDIA A100 с поддержкой Tensor Float (TF32) повышают производительность в 20 раз по сравнению с NVIDIA Volta, не требуя изменений в коде, и в 2 раза ускоряют автоматическую функцию работы с различной точностью и FP16. При объединении с NVIDIA^® NVLink^®, NVIDIA NVSwitch^™, PCI Gen4, NVIDIA^® Mellanox^® InfiniBand^®, и SDK NVIDIA Magnum IO^™ ускоритель на базе A100 можно масштабировать в тысячи раз.

Тренировочная нагрузка, такая как алгоритм BERT, может быть обработана менее чем за минуту с помощью 2048 GPU A100, что является мировым рекордом.

A100 80 ГБ располагает 1,3 ТБ объединенной памяти на узел и увеличивает пропускную способность до 3 раз, по сравнению с A100 40 ГБ, для самых больших моделей с массивными таблицами данных, например, для моделей рекомендательных системы на основе глубокого изучения (DLRM).

NVIDIA установила несколько рекордов производительности в отраслевом бенчмарке для обучения модели ИИ MLPerf.

Инференс моделей глубокого обучения

A100 представляет революционные функции для оптимизации инференса. Он ускоряет широкий диапазон операций: от FP32 до INT4. Технология Multi-Instance GPU (MIG) обеспечивает работу нескольких сетей на одном A100 для максимальной эффективности использования вычислительных ресурсов. А структурная поддержка разреженности повышает производительность до 2 раз помимо других преимуществ A100 в задачах инференса.

В современных моделях разговорного ИИ, таких как BERT, A100 ускоряет пропускную способность до 249 раз по сравнению с процессором.

В самых сложных моделях, ограниченных размером пакета, таких как RNN-T для автоматического распознавания речи, увеличенный объем памяти A100 80 ГБ удваивает размер каждого MIG и обеспечивает до 1,25 более высокую пропускную способность, чем A100 40 ГБ.

В MLPerf Inference была продемонстрирована ведущая в отрасли производительность NVIDIA. A100 в 20 раз производительнее, что укрепляет лидерство компании.

Высокопроизводительные вычисления

Чтобы совершать новые научные открытия, ученые обращаются к моделированию для лучшего понимания окружающего мира.

NVIDIA A100 представляет тензорные ядра с двойной точностью, обеспечивающие самую большую производительность HPC с момента появления GPU. В сочетании с 80 ГБ самой быстрой памяти GPU исследователи могут уменьшить 10-часовой процесс моделирования с двойной точностью до менее четырех часов на A100. Приложения для высокопроизводительных вычислений также могут использовать TF32 в A100 для достижения до 11 раз большей пропускной способности для операций умножения плотных матриц с одинарной точностью.

Для HPC-приложений с большими наборами данных дополнительная память A100 80 ГБ увеличивает пропускную способность в 2 раза благодаря Quantum Espresso, пакету для моделирования материалов. Огромный объем памяти и высокая пропускная способность делают A100 80 ГБ идеальной платформой для рабочих нагрузок нового поколения.

Высокопроизводительный анализ данных

Специалистам по data science необходимо анализировать, визуализировать большие наборы данных и извлекать из них ценную информацию. Но помехой для горизонтально-масштабируемых решений зачастую становится распределенность наборов данных на нескольких серверах.

Чтобы справиться с рабочими нагрузками, ускоренные серверы с A100 обеспечивают необходимую вычислительную мощность наряду с огромной памятью, пропускной способностью более 2 ТБ/с и масштабируемостью с NVIDIA^® NVLink^® и NVSwitch^™. В сочетании с InfiniBand, NVIDIA Magnum IO^™ и набором библиотек с открытым исходным кодом RAPIDS^™, включая RAPIDS Accelerator для Apache Spark для анализа данных с ускорением на GPU, платформа NVIDIA для дата-центров позволяет ускорить эти ресурсоемкие задачи, обеспечивая непревзойденную производительность и эффективность.

Во время бенчмарка анализа больших данных A100 80 ГБ передавал информацию с более высокой производительностью (в 83 раза), чем процессор, и в 2 раза более высокой производительностью, чем на A100 40 ГБ. Таким образом, он идеально подходит для рабочих нагрузок со стремительно растущими размерами наборов данных.

Готовность к развертыванию на предприятии

A100 с технологией Multi-Instance GPU (MIG) обеспечивает максимальную эффективность использования инфраструктуры с ускорением на GPU. Технология MIG позволяет разделить GPU A100 на семь отдельных инстансов и предоставить доступ к GPU большему числу пользователей. С A100 40 ГБ каждый инстанс MIG может иметь объем до 5 ГБ, а с увеличенным объемом памяти A100 80 ГБ он удваивается до 10 ГБ.

MIG работает с контейнерами Kubernetes и виртуализацей серверов с гипервизором. MIG позволяет разработчикам инфраструктуры предлагать оптимальный размер GPU с гарантированным качеством обслуживания (QoS) для каждой задачи, повышая эффективность использования ресурсов и предоставляя доступ к ресурсам для ускоренных вычислений большему числу пользователей.