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NVIDIA黄仁勋「厨房演讲」宣布英伟达 GPU 史上最大性能飞跃( 二 )


NVIDIA A100 很快就会进入云计算 。 包括 BAT 在内的云业务 ， 字节跳动、谷歌云、亚马逊云 (AWS) 等几乎主流大厂都将在产品中加入 A100 GPU 。
当然关于 NVIDIA A100 GPU ， 英伟达认为这是一项「技术设计突破」 ， 英伟达自己总结了五个关键创新推动:
● NVIDIA 全新安培 Ampere 架构——A100 的核心是 NVIDIA Ampere GPU 架构 ， 它包含超过 540 亿个晶体管 ， 使其成为世界上最大的 7 纳米处理器 。
● 使用第三代 Tensor Core AI 核心 ， 现在更加灵活、更快、更容易使用 。 他们的扩展功能包括新的人工智能 TF32 ， 它允许高达 20 倍的 FP32 精度的人工智能性能 ， 没有任何代码更改 。 此外现在支持 FP64 ， 为 HPC 应用提供了比上一代多 2.5 倍的计算能力 。
● 多实例 GPU (Multi-instance GPU)——MIG ， 一个新的技术特性 ， 可以将一个 A100 GPU 分割成多达 7 个单独的 GPU ， 这样它就可以为不同大小的任务提供不同程度的计算 ， 提供最优的利用率和最大的投资回报 。
● 第三代 NVIDIA NVLink——使 GPU 之间的高速连接加倍 ， 从而在服务器上提供高效的性能扩展 。
● 结构稀疏性——这种新的效率技术利用了人工智能数学固有的稀疏性 ， 使性能提高了一倍 。
NVIDIA黄仁勋「厨房演讲」宣布英伟达 GPU 史上最大性能飞跃
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NVIDIA A100 | 英伟达官方
总之 ， 这些新特性使 NVIDIA A100 成为多样化、高要求工作负载的理想选择 ， 包括人工智能培训和推理以及科学模拟、会话人工智能、推荐系统、基因组学、高性能数据分析、地震建模和财务预测 。
英伟达也开始与开源社区合作 ， 将端到端 GPU 加速引入 Apache Spark 3.0 ， 这是一个用于大数据处理的分析引擎 ， 全世界有 50 多万数据科学家使用它 。 NVIDIA 的企业计算主管 Manuvir Das 说:「数据分析是当今企业和研究人员面临的最大的高性能计算挑战 。 」「从 ETL 到训练再到推理 ， 整个 Spark 3.0 的 GPU 加速提供了最终连接大数据潜力和人工智能能力所需的性能和规模 。 」Adobe 是首批在 Databricks 上运行 Spark 3.0 预览版的公司之一 。 在最初的测试中 ， 它的性能提高了 7 倍 ， 节省了 90% 的成本 。 它使用 GPU 加速数据分析 ， 用于 Adobe 体验云中的产品开发 ， 并支持支持数字业务的功能 。
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从「新玩家」到宝马工厂 ， 汽车行业的全面「渗透」
NVIDIA DRIVE AGX 正为汽车行业初创公司提供 AI 驱动力 。
在 GTC Digital 期间 ， 电动汽车和自动驾驶汽车初创公司小马智行（Pony.ai）、Canoo 和法拉第未来（Faraday Future）纷纷宣布借助 NVIDIA DRIVE AGX 计算平台开发汽车 。 这个高性能、高能效的平台可实现跨级别的自动驾驶 ， 帮助企业进行可靠的软件定义车辆开发 。
这几家公司全都加入了一个广泛的全球生态系统 。 该系统中的汽车制造商、一级供应商、卡车制造商、传感器供应商、Robotaxi 公司和软件初创公司均在 NVIDIA DRIVE 上进行开发 。
自动驾驶技术公司小马智行正在 NVIDIA DRIVE AGX Pegasus 上开发其新一代 Robotaxi 车队 。 自 2018 年以来 ， 该公司一直在加利福尼亚州和中国测试自动驾驶车辆的叫车服务 。 今年 4 月 ， 小马智行开始在加利福尼亚州尔湾市提供自动派送服务 ， 帮助因新冠疫情影响而在该地区隔离的人 。
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借助 DRIVE AGX Pegasus 自动驾驶平台来满足 Robotaxi 上市所需的海量计算需求 。 Pegasus 计算平台可实现每秒 320 万亿次（TOPS）深度学习运算 ， 内置两个 NVIDIA Xavier 处理器和两块 NVIDIA Turing Tensor Core GPU 。


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